Polymorphism and methylation of the MC4R gene in obese and non-obese dogs
Notice bibliographique
Résumé
The dog is considered to be a useful biomedical model for human diseases and disorders, including obesity. One of the numerous genes associated with human polygenic obesity is MC4R, encoding the melanocortin 4 receptor. The aim of our study was to analyze polymorphisms and methylation of the canine MC4R in relation to adiposity. Altogether 270 dogs representing four breeds predisposed to obesity: Labrador Retriever (n = 187), Golden Retriever (n = 38), Beagle (n = 28) and Cocker Spaniel (n = 17), were studied. The dogs were classified into three groups: lean, overweight and obese, according to the 5-point Body Condition Score (BCS) scale. In the cohort of Labradors a complete phenotypic data (age, sex, neutering status, body weight and BCS) were collected for 127 dogs. The entire coding sequence as well as 5' and 3'-flanking regions of the studied gene were sequenced and six polymorphic sites were reported. Genotype frequencies differed considerably between breeds and Labrador Retrievers appeared to be the less polymorphic. Moreover, distribution of some polymorphic variants differed significantly (P < 0.05) between small cohorts with diverse BCS in Golden Retrievers (c.777T>C, c.868C>T and c.*33C>G) and Beagles (c.-435T>C and c.637G>T). On the contrary, in Labradors no association between the studied polymorphisms and BCS or body weight was observed. Methylation analysis, using bisulfite DNA conversion followed by Sanger sequencing, was carried out for 12 dogs with BCS = 3 and 12 dogs with BCS = 5. Two intragenic CpG islands, containing 19 cytosines, were analyzed and the methylation profile did not differ significantly between lean and obese animals. We conclude that an association of the MC4R gene polymorphism with dog obesity or body weight is unlikely, in spite of the fact that some associations were found in small cohorts of Beagles and Golden Retrievers. Also methylation level of this gene is not related with dog adiposity.
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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 ».