Transcriptome Analysis of the Medulla Tissue from Cattle in Response to Bovine Spongiform Encephalopathy using Digital Gene Expression Tag Profiling
Notice bibliographique
Résumé
Bovine spongiform encephalopathy (BSE) is a transmissible, fatal neurodegenerative disorder of cattle produced by prions. The use of excessive parallel sequencing for comparison of gene expression in bovine control and infected tissues may help to elucidate the molecular mechanisms associated with this disease. In this study, tag profiling Solexa sequencing was used for transcriptome analysis of bovine brain tissues. Replicate libraries were prepared from mRNA isolated from control and infected (challenged with 100 g of BSE-infected brain) medulla tissues 45 mo after infection. For each library, 5-6 million sequence reads were generated and approximately 67-70% of the reads were mapped against the Bovine Genome database to approximately 13,700-14,120 transcripts (each having at least one read). About 42-47% of the total reads mapped uniquely. Using the GeneSifter software package, 190 differentially expressed (DE) genes were identified (>2.0-fold change, p < .01): 73 upregulated and 117 downregulated. Seventy-nine DE genes had functions described in the Gene Ontology (GO) database and 16 DE genes were involved in 38 different pathways described in the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathways. Digital analysis expression by tag profiling may be a powerful approach to comprehensive transcriptome analysis to identify changes associated with disease progression, leading to a better understanding of the underlying mechanism of pathogenesis of BSE.
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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) | 0,000 | 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 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 ».