Analysis of Mitochondrial Genome from Labrador ( <i>Canis lupus familiaris</i> ) with Mammary Gland Tumour Reveals Novel Mutations and Polymorphisms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of the study was to find associations between the process of neoplastic transformation and mtDNA mutations/polymorphisms, i.e. factors with potential prognostic significance, and to determine their impact on the biochemical properties, as well as structural, and functional properties of proteins. Blood and neoplastic tissue samples were collected from a 9-year-old Labrador dog with a diagnosed malignant mammary tumour. Next-generation genome sequencing (NGS) of the entire mitochondrial genome was performed using Illumina technology, and bioinformatics analyses were carried out. This is the first report demonstrating the application of NGS in the analysis of the canine mtDNA genome in neoplastic disease. The proposed strategy is innovative and promising. For the first time in the literature, the sequence of 29 genes was analysed to determine their association with the prevalence of tumour. In total, 32 polymorphic loci and 15 mutations were identified. For the first time, as many as 24 polymorphisms and all the mutations have been described to be associated with the neoplastic process in dogs. Most polymorphisms/mutations were found in the D-loop (31% of the polymorphisms and 93% of the mutations) and the COX1 gene sequence (16% of the polymorphisms). Blood or cancer heteroplasmy was noted in 93% of the mutations. Four of the 18 polymorphisms detected in the protein-coding genes were non-synonymous polymorphisms that have not been described in the literature so far (m.T7593C in COX2 , m.G8807A in COX3 , m.A9911G in ND4L , and m.T13299A in ND5 ) but resulted in changes in amino acids in proteins. These mutations and polymorphisms can affect mitochondrial functions and may be a result of cell adaptation to the changes in the environment occurring during carcinogenesis. The replacement of “wild type” mtDNA by a mutated molecule may be an important phenomenon accompanying carcinogenesis.
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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 | 0,001 |
| 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 ».