Identification of Candidate Gene Regions in the Rat by Co-Localization of QTLs for Bone Density, Size, Structure and Strength
Notice bibliographique
Résumé
Susceptibility to osteoporotic fracture is influenced by genetic factors that can be dissected by whole-genome linkage analysis in experimental animal crosses. The aim of this study was to characterize quantitative trait loci (QTLs) for biomechanical and two-dimensional dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) phenotypes in reciprocal F2 crosses between diabetic GK and normo-glycemic F344 rat strains and to identify possible co-localization with previously reported QTLs for bone size and structure. The biomechanical measurements of rat tibia included ultimate force, stiffness and work to failure while DXA was used to characterize tibial area, bone mineral content (BMC) and areal bone mineral density (aBMD). F2 progeny (108 males, 98 females) were genotyped with 192 genome-wide markers followed by sex- and reciprocal cross-separated whole-genome QTL analyses. Significant QTLs were identified on chromosome 8 (tibial area; logarithm of odds (LOD) = 4.7 and BMC; LOD = 4.1) in males and on chromosome 1 (stiffness; LOD = 5.5) in females. No QTLs showed significant sex-specific interactions. In contrast, significant cross-specific interactions were identified on chromosome 2 (aBMD; LOD = 4.7) and chromosome 6 (BMC; LOD = 4.8) for males carrying F344mtDNA, and on chromosome 15 (ultimate force; LOD = 3.9) for males carrying GKmtDNA, confirming the effect of reciprocal cross on osteoporosis-related phenotypes. By combining identified QTLs for biomechanical-, size- and qualitative phenotypes (pQCT and 3D CT) from the same population, overlapping regions were detected on chromosomes 1, 3, 4, 6, 8 and 10. These are strong candidate regions in the search for genetic risk factors for osteoporosis.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».