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Enregistrement W2736871809 · doi:10.2527/jas2016.94supplement4165a

P6034 Associations between cis-expression quantitative trait loci markers and host response to Porcine reproductive and respiratory syndrome virus infection

2016· article· en· W2736871809 sur OpenAlexaffabout
Hua Bao, Arun Kommadath, Igseo Choi, Joan K. Lunney, James M. Reecy, Eric Fritz-Waters, Chris J. Eisley, Christopher K. Tuggle, James E. Koltes, Raymond R. R. Rowland, Jack C. M. Dekkers, Ling Guan, Paul Stothard, Graham Plastow

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Virus Infections Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyExpression quantitative trait lociPorcine reproductive and respiratory syndrome virusGeneticsTranscriptomeGenotypeGeneQuantitative trait locusPhenotypeGenetic variationViremiaGenotypingVirologyGenome-wide association studyGene expressionVirusSingle-nucleotide polymorphism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Porcine reproductive and respiratory syndrome (PRRS) is economically the most important disease of pigs with annual U.S. losses of $664 M. Understanding transcriptional responses to viral infection should reveal mechanisms to help control PRRS. The PRRS Host Genetics Consortium (PHGC) was established to combine efforts of scientists from university, government, commercial pig genetics and animal health companies to assess the role of genetics in determining pig resistance or susceptibility to PRRS virus (PRRSV) infection, pathology, and growth effects. The PHGC used a nursery pig PRRSV infection model with deep sampling for phenotypic analyses, extensive genotyping (60K SNPchip) and a shared database (www.animalgenome.org/lunney/, verified 26 May 2016). We probed the blood transcriptome of PHGC pigs using RNaseq to address disease resistance mechanisms and the underlying genetic architecture of gene expression in response to PRRSV infection. We integrated genome-wide genotype, gene expression, viremia, and weight gain data to identify differential expression and genetic variation controlling expression levels and association to phenotypes in response to Type 2 PRRSV infection. RNA was prepared from Tempus tube preserved peripheral blood samples collected just before experimental challenge (Day 0) and at 4, 7, 10, and 14 d postinfection from 44 pigs, and globin RNA depleted before library production. RNA-seq analysis revealed 6430 differentially expressed genes after infection. We mapped genetic variation that is associated with interindividual differences in expression at each day and found evidence of cis-acting expression quantitative trait loci (cis-eQTL) for 1201 genes. Associations between cis-eQTL markers and phenotypes using 383 pigs indicated host genotype-dependent reduced expression of four genes, including GBP5 as expected from our earlier mapping results. These cis-eQTLs contribute to differences in viremia levels or weight gain in response to PRRSV infection. We also showed evidence of allele-specific expression for those four genes. This study expands our understanding of disease control mechanisms and provides potential new diagnostic tools for pig breeders. Further studies are needed to define the causal mutations that regulate expression of these candidate susceptibility genes and test how changes in expression of these genes can directly affect the traits. This work was funded by Genome Canada, Genome Alberta, Alberta Livestock and Meat Agency, PigGen Canada, and USDA ARS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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