A synonymous germline variant in a gene encoding a cell adhesion molecule is associated with cutaneous mast cell tumour development in Labrador and Golden Retrievers
Notice bibliographique
Résumé
Mast cell tumours are the most common type of skin cancer in dogs, representing a significant concern in canine health. The molecular pathogenesis is largely unknown, but breed-predisposition for mast cell tumour development suggests the involvement of inherited genetic risk factors in some breeds. In this study, we aimed to identify germline risk factors associated with the development of mast cell tumours in Labrador Retrievers, a breed with an elevated risk of mast cell tumour development. Using a methodological approach that combined a genome-wide association study, targeted next generation sequencing, and TaqMan genotyping, we identified a synonymous variant in the DSCAM gene on canine chromosome 31 that is associated with mast cell tumours in Labrador Retrievers. DSCAM encodes a cell-adhesion molecule. We showed that the variant has no effect on the DSCAM mRNA level but is associated with a significant reduction in the level of the DSCAM protein, suggesting that the variant affects the dynamics of DSCAM mRNA translation. Furthermore, we showed that the variant is also associated with mast cell tumours in Golden Retrievers, a breed that is closely related to Labrador Retrievers and that also has a predilection for mast cell tumour development. The variant is common in both Labradors and Golden Retrievers and consequently is likely to be a significant genetic contributor to the increased susceptibility of both breeds to develop mast cell tumours. The results presented here not only represent an important contribution to the understanding of mast cell tumour development in dogs, as they highlight the role of cell adhesion in mast cell tumour tumourigenesis, but they also emphasise the potential importance of the effects of synonymous variants in complex diseases such as cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».