Gene transcription in sea otters (<i>Enhydra lutris</i>); development of a diagnostic tool for sea otter and ecosystem health
Notice bibliographique
Résumé
Gene transcription analysis for diagnosing or monitoring wildlife health requires the ability to distinguish pathophysiological change from natural variation. Herein, we describe methodology for the development of quantitative real-time polymerase chain reaction (qPCR) assays to measure differential transcript levels of multiple immune function genes in the sea otter (Enhydra lutris); sea otter-specific qPCR primer sequences for the genes of interest are defined. We establish a 'reference' range of transcripts for each gene in a group of clinically healthy captive and free-ranging sea otters. The 10 genes of interest represent multiple physiological systems that play a role in immuno-modulation, inflammation, cell protection, tumour suppression, cellular stress response, xenobiotic metabolizing enzymes, antioxidant enzymes and cell-cell adhesion. The cycle threshold (C(T)) measures for most genes were normally distributed; the complement cytolysis inhibitor was the exception. The relative enumeration of multiple gene transcripts in simple peripheral blood samples expands the diagnostic capability currently available to assess the health of sea otters in situ and provides a better understanding of the state of their environment.
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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 ».