Molecular cloning and expression analysis of chicken <i>MyD88</i> and <i>TRIF</i> genes
Notice bibliographique
Résumé
Toll-like receptors (TLRs) trigger the innate immune system by responding to specific components of microorganisms. MyD88 and TRIF are Toll/interleukin (IL)-1 (TIR)-domain containing adapters, which play essential roles in TLR-mediated signalling via the MyD88-dependant and -independent pathways, respectively. Genes encoding several TLRs have been identified in the chicken genome, however, elements of their signalling pathways have not been well characterized. Here we describe the cloning of chicken MyD88 and TRIF orthologs, and examine the spatial and temporal expression of these genes. The chicken MyD88 cDNA was shown to have an open reading frame (ORF) of 1104 bp, encoding a predicted protein sequence of 368 aa, 8 aa short of a previously published coding sequence due to a premature stop codon. MyD88 gene expression was detected in each tissue tested except in muscle. The chicken TRIF cDNA possessed an ORF of 2205 bp, encoding a predicted protein sequence of 735 aa, which shared 37.3% similarity and 28.9% identity to human TRIF protein sequence. TRIF was ubiquitously expressed in all tissues.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».