Gene expression alterations in Rocky Mountain elk infected with chronic wasting disease
Notice bibliographique
Résumé
Chronic wasting disease (CWD) is an invariably fatal neurologic disease that naturally infects mule deer, white tailed deer and elk. The understanding of CWD neurodegeneration at a molecular level is very limited. In this study, microarray analysis was performed to determine changes in the gene expression profiles in six different tissues including brain, midbrain, thalamus, spleen, RPLN and tonsil of CWD-infected elk in comparison to non-infected healthy elk, using 24,000 bovine specific oligo probes. In total, 329 genes were found to be differentially expressed (> 2.0-fold) between CWD negative and positive brain tissues, with 132 genes upregulated and 197 genes downregulated. There were 249 DE genes in the spleen (168 up- and 81 downregulated), 30 DE genes in the retropharyngeal lymph node (RPLN) (18 up- and 12 downregulated), and 55 DE genes in the tonsil (21 up- and 34 downregulated). Using Gene Ontology (GO), the DE genes were assigned to functional groups associated with cellular process, biological regulation, metabolic process, and regulation of biological process. For all brain tissues, the highest ranking networks for DE genes identified by Ingenuity Pathway Analysis (IPA) were associated with neurological disease, cell morphology, cellular assembly and organization. Quantitative real-time PCR (qRT-PCR) validated the expression of DE genes primarily involved in different regulatory pathways, including neuronal signaling and synapse function, calcium signaling, apoptosis and cell death and immune cell trafficking and inflammatory response. This is the first study to evaluate altered gene expression in multiple organs including brain from orally infected elk and the results will improve our understanding of CWD neurodegeneration at the molecular level.
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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 ».