MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2831585068 · doi:10.1016/j.vetimm.2018.07.001

Identification of genetic variation in equine collagenous lectins using targeted resequencing

2018· article· en· W2831585068 sur OpenAlexafffund
Russell S. Fraser, Luis G. Arroyo, Ann Meyer, Brandon N. Lillie

Notice bibliographique

RevueVeterinary Immunology and Immunopathology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyExonGeneticsMissense mutationGeneDNA sequencingIntronGenetic variationMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collagenous lectins are a family of soluble pattern recognition receptors that play an important role in innate immune resistance to infectious disease. Through recognition of carbohydrate motifs on the surface of pathogens, some collagenous lectins can activate the lectin pathway of complement, providing an effective means of host defense. Genetic polymorphisms in collagenous lectins have been shown in several species to predispose animals to a variety of infectious diseases. Infectious diseases are an important cause of morbidity in horses, however little is known regarding the role of equine collagenous lectins. Using a high-throughput, targeted re-sequencing approach, the relationship between genetic variation in equine collagenous lectin genes and susceptibility to disease was investigated. DNA was isolated from tissues obtained from horses submitted for post-mortem examination. Animals were divided into two populations, those with infectious or autoinflammatory diseases (n = 37) and those without (n = 52), and then subdivided by dominant pathological process for a total of 21 pools, each containing 4-5 horses. DNA was extracted from each horse and pooled in equimolar amounts, and the exons, introns, upstream (approximately 50 kb) and downstream (approximately 3 kb) regulatory regions for the 11 equine collagenous lectin genes and related MASP genes were targeted for re-sequencing. A custom target capture kit was used to prepare a sequencing library, which was sequenced on an Illumina MiSeq. After implementing quality control filters, 4559 variants were identified. Of these, 92 were present in the coding regions (43 missense, 1 nonsense, and 48 synonymous), 1414 in introns, 3029 in the upstream region, and 240 in the downstream region. In silico analysis of the missense short nucleotide variants identified 12 mutations with potential to disrupt collagenous lectin protein structure or function, 280 mutations located within predicted transcription factor binding sites, and 95 mutations located within predicted microRNA binding elements. Analysis of allelic association identified 113 mutations that segregated between the infectious/autoinflammatory and non-infectious populations. The variants discovered in this experiment represent potential genetic contributors to disease susceptibility of horses, and will serve as candidates for further population-level genotyping. This study contributes to the growing body of evidence that pooled, high-throughput sequencing is a viable strategy for cost-effective variant discovery.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVeterinary Immunology and ImmunopathologyMême sujetGlycosylation and Glycoproteins ResearchTravaux en français237 207