Understanding fetal immune responses to congenital porcine reproductive and respiratory syndrome virus infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome (PRRS) is one of the most economically significant diseases in the global swine industry, causing late-term abortions, early farrowing, and respiratory disease. Few studies have previously explored the immune pathways that alter fetal PRRS resistance/ susceptibility. Using a model where 3rd trimester pregnant gilts were euthanized at 2, 5, 8, 12, or 14 days post infection (DPI) with PRRS virus (PRRSV), samples from the fetal thymus and placenta, and maternal endometrium were collected and viral loads measured (U Saskatchewan) to determine when the virus crosses the placental barrier and infects each fetus. RNA was extracted with a Qiagen RNA Isolation kit, and gene expression determined using a 220 gene NanoString array to evaluate differential expression (DE) of genes and biomarkers previously predicted to alter PRRS resistance and susceptibility. Selected biomarkers that were measured included interferon signaling pathways, TREM1, HMGB1, B and T cell receptors, cell division, apoptosis, tissue remodeling and epithelial integrity, based on pathways identified using Ingenuity Pathway Analysis. Fetuses from the control gilt will be compared to those from three PRRSV infected gilts from the same DPI based on serum and thymus viral levels, comparing their viral negative (uninfected) and viral positive (infected) fetuses from the same litter. Comparisons of DE genes will be made between neighboring fetuses and across DPI. Data should reveal immunological pathways that contribute to fetal susceptibility. Understanding these mechanisms will benefit future research dedicated to exploring targeted approaches to halt the congenital spread of this 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».