Genome-Wide Analyses Suggest Mechanisms Involving Early B-Cell Development in Canine IgA Deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Immunoglobulin A deficiency (IgAD) is the most common primary immune deficiency disorder in both humans and dogs, characterized by recurrent mucosal tract infections and a predisposition for allergic and other immune mediated diseases. In several dog breeds, low IgA levels have been observed at a high frequency and with a clinical resemblance to human IgAD. In this study, we used genome-wide association studies (GWAS) to identify genomic regions associated with low IgA levels in dogs as a comparative model for human IgAD. We used a novel percentile groups-approach to establish breed-specific cut-offs and to perform analyses in a close to continuous manner. GWAS performed in four breeds prone to low IgA levels (German shepherd, Golden retriever, Labrador retriever and Shar-Pei) identified 35 genomic loci suggestively associated (p <0.0005) to IgA levels. In German shepherd, three genomic regions (candidate genes include KIRREL3 and SERPINA9) were genome-wide significantly associated (p <0.0002) with IgA levels. A ~20kb long haplotype on CFA28, significantly associated (p = 0.0005) to IgA levels in Shar-Pei, was positioned within the first intron of the gene SLIT1. Both KIRREL3 and SLIT1 are highly expressed in the central nervous system and in bone marrow and are potentially important during B-cell development. SERPINA9 expression is restricted to B-cells and peaks at the time-point when B-cells proliferate into antibody-producing plasma cells. The suggestively associated regions were enriched for genes in Gene Ontology gene sets involving inflammation and early immune cell development.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».