cDNA cloning, characterization and expression analysis of toll-like receptor 4 gene in goose
Notice bibliographique
Résumé
Wang, F., Lu, L., Yuan, H., Tian, Y., Li, J., Shen, J., Tao, Z. and Fu, Y. 2011. cDNA cloning, characterization and expression analysis of toll-like receptor 4 gene in goose. Can. J. Anim. Sci. 91: 371–377. Toll-like receptor 4 (TLR4) plays an important role in activating proinflammatory pathways in response to various pathogens and fatty acids in mammals. In avian species, the TLR4 gene has been reported in chicken and zebra finch. We describe here the cloning and characterization of the TLR4 in goose. Goose TLR4 encodes an 843-amino-acid protein, which contains a signal peptide, extracelluar leucine-rich repeat domain, a transmembrane region and a toll-interleukin-1 receptor signaling domain. The deduced goose TLR4 protein shows more than 70% identity to chicken and zebra finch, but less than 50% identity to its mammalian counterparts. Quantitative real-time analysis reveals that the goose TLR4 mRNA is more expressed in abdominal fat and liver. We also identify the changes of goose TLR4 mRNA expression pattern after over-feeding treatment, which may reveal that the expression of goose TLR4 could respond to over-feeding treatment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».