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Enregistrement W1978010649 · doi:10.4161/pri.21866

The identification of candidate genes and SNP markers for classical bovine spongiform encephalopathy susceptibility

2012· article· en· W1978010649 sur OpenAlexaff
Jennifer M. Thomson, Victoria Bowles, Jung-Woo Choi, Urmila Basu, Yan Meng, Paul Stothard, S. S. Moore

Notice bibliographique

RevuePrion · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePrion Diseases and Protein Misfolding
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBovine spongiform encephalopathyBiologyPRNPGeneticsSingle-nucleotide polymorphismSNPCandidate geneGeneVirologyAlleleDiseaseGenotypePrion proteinMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Classical bovine spongiform encephalopathy is a transmissible prion disease that is fatal to cattle and is a human health risk due to its association with a strain of Creutzfeldt-Jakob disease (vCJD). Mutations to the coding region of the prion gene (PRNP) have been associated with susceptibility to transmissible spongiform encephalopathies in mammals including bovines and humans. Additional loci such as the retinoic acid receptor beta (RARB) and stathmin like 2 (STMN2) have also been associated with disease risk. The objective of this study was to refine previously identified regions associated with BSE susceptibility and to identify positional candidate genes and genetic variation that may be involved with the progression of classical BSE. The samples included 739 samples of either BSE infected animals (522 animals) or non-infected controls (207 animals). These were tested using a custom SNP array designed to narrow previously identified regions of importance in bovine genome. Thirty one single nucleotide polymorphisms were identified at p < 0.05 and a minor allele frequency greater than 5%. The chromosomal regions identified and the positional and functional candidate genes and regulatory elements identified within these regions warrant further research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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