Genetic diversity of canine olfactory receptors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evolution has resulted in large repertoires of olfactory receptor (OR) genes, forming the largest gene families in mammalian genomes. Knowledge of the genetic diversity of olfactory receptors is essential if we are to understand the differences in olfactory sensory capability between individuals. Canine breeds constitute an attractive model system for such investigations. RESULTS: We sequenced 109 OR genes considered representative of the whole OR canine repertoire, which consists of more than 800 genes, in a cohort of 48 dogs of six different breeds. SNP frequency showed the overall level of polymorphism to be high. However, the distribution of SNP was highly heterogeneous among OR genes. More than 50% of OR genes were found to harbour a large number of SNP, whereas the rest were devoid of SNP or only slightly polymorphic. Heterogeneity was also observed across breeds, with 25% of the SNP breed-specific. Linkage disequilibrium within OR genes and OR clusters suggested a gene conversion process, consistent with a mean level of polymorphism higher than that observed for introns and intergenic sequences. A large proportion (47%) of SNP induced amino-acid changes and the Ka/Ks ratio calculated for all alleles with a complete ORF indicated a low selective constraint with respect to the high level of redundancy of the olfactory combinatory code and an ongoing pseudogenisation process, which affects dog breeds differently. CONCLUSION: Our demonstration of a high overall level of polymorphism, likely to modify the ligand-binding capacity of receptors distributed differently within the six breeds tested, is the first step towards understanding why Labrador Retrievers and German Shepherd Dogs have a much greater potential for use as sniffer dogs than Pekingese dogs or Greyhounds. Furthermore, the heterogeneity in OR polymorphism observed raises questions as to why, in a context in which most OR genes are highly polymorphic, a subset of these genes is not? This phenomenon may be related to the nature of their ligands and their importance in everyday life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».