Combining Congenic Coverage with Gene Profiling in Search of Candidates for Blood Pressure Quantitative Trait Loci in Dahl Rats
Notice bibliographique
Résumé
Chromosomes (Chr) 10 and 16 of the Dahl salt-sensitive (S) rat harbor quantitative trait loci (QTLs) for blood pressure (BP). To facilitate gene discovery of these QTLs, gene profiling based on microarrays was combined with fine QTL mapping to identify potential candidate genes that are differentially expressed. First, the region harboring the BP QTL on Chr 16 was narrowed by comparative congenic mapping. In this endeavor, a number of new chromosome markers were generated and used to physically define the chromosome interval in question. Second, in an effort to minimize the costs of gene profiling without sacrificing the chance of gene discovery, a combination congenic strain was produced by replacing one segment of Chr 10 along with one segment of Chr 16 of the hypertensive S rat by those of the normotensive Lewis (LEW) rat. Both of these regions are known to contain BP QTLs. Third, kidneys of this combination congenic strain and the S strain were employed for expression profiling studies. Finally, a comparison between the two strains yielded a number of potentially differentially expressed candidates. Six Established Sequence Tags (ESTs)/genes among them were located in Chr 10 regions and 1 was found in a Chr 16 region, and the genetic make-ups of all these regions were shown to be different between S and LEW. However, none of these ESTs/genes identified by gene profiling were located in an interval containing a QTL. Thus, the present study highlights the importance of correlating the results of gene expression profiling with fine congenic mapping.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».