Longitudinal blood transcriptomic analysis to identify molecular regulatory patterns of bovine respiratory disease in beef cattle
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Bovine respiratory disease (BRD) is the most common disease in beef cattle and leads to considerable economic losses in both beef and dairy cattle. It is important to uncover the molecular mechanisms underlying BRD and to identify biomarkers for early identification of BRD cattle in order to address its impact on production and welfare. In this study, a longitudinal transcriptomic analysis was conducted using blood samples collected from 24 beef cattle at three production stages in the feedlot: 1) arrival (Entry group); 2) when identified as sick (diagnosed as BRD) and separated for treatment (Pulled); 3) prior to marketing (Close-out, representing healthy animals). Expressed genes were significantly different in the same animal among Entry, Pulled and Close-out stages (false discovery rate (FDR) < 0.01 & |Fold Change| > 2). Beef steers at both Entry and Pulled stages presented obvious difference in GO terms (FDR < 0.05) and affected biological functions (FDR < 0.05 & |Z-score| > 2) when compared with animals at Close-out. However, no significant functional difference was observed between Entry and Pulled animals. The interferon signaling pathway showed the most significant difference between animals at Entry/Pulled and Close-out stages (P < .001 & |Z-score| > 2), suggesting the animals initiated antiviral responses at an early stage of infection. Six key genes including IFI6, IFIT3, ISG15, MX1, and OAS2 were identified as biomarkers to predict and recognize sick cattle at Entry. A gene module with 169 co-expressed genes obtained from WGCNA analysis was most positively correlated (R = 0.59, P = 6E-08) with sickness, which was regulated by 11 transcription factors. Our findings provide an initial understanding of the BRD infection process in the field and suggests a subset of novel marker genes for identifying BRD in cattle at an early stage of infection.
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Prédiction distillée sur la base complète
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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) | 0,001 | 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.
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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 découle