Longitudinal blood transcriptomic analysis to identify molecular regulatory patterns of bovine respiratory disease in beef cattle
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».