Assessment of Toll-like receptor 2, 4 and 9 SNP genotypes in canine sino-nasal aspergillosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The exact aetiology of canine sino-nasal aspergillosis (SNA) is unknown. In man, dysfunction in innate immunity, particularly in the function of pattern recognition receptors, is implicated in the pathogenesis of inflammatory sino-nasal disease and in fungal diseases. Associations between single nucleotide polymorphisms (SNPs) in Toll-like receptors (TLRs) and these diseases have been identified. Similarly, in dogs SNPs in genes encoding TLRs may be important in the pathogenesis of SNA. The aims of the present study were (1) to identify the presence of non-synonymous SNPs in the coding regions of the TLR2, 4 and 9 genes in dogs suffering from SNA, and (2) to investigate the SNP genotypes in dogs with SNA compared with a control population. RESULTS: Direct sequencing of nine dogs of various breeds with SNA revealed two non-synonymous SNPs in the coding region of TLR2, eight in TLR4 and four in TLR9. These non-synonymous SNPs were further evaluated in a case-control study of affected Golden Retrievers, Labrador Retrievers, Rottweilers and Beaucerons. Genotyping was performed using a combination of allele-specific primers and hydrolysis probe assays in 31 dogs with SNA and 31 controls. No significant difference in minor allele frequency was identified between these groups, for all studied SNPs, in any of the four breeds. CONCLUSIONS: These findings do not support a role for non-synonymous SNPs in the TLR 2, 4 and 9 coding regions in the pathogenesis of canine SNA, but do not exclude a role for innate immunity in the pathogenesis of the disease.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».