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Enregistrement W3081751925 · doi:10.7554/elife.57132

CD163 and pAPN double-knockout pigs are resistant to PRRSV and TGEV and exhibit decreased susceptibility to PDCoV while maintaining normal production performance

2020· article· en· W3081751925 sur OpenAlexaff
Kui Xu, Yanrong Zhou, Yulian Mu, Zhiguo Liu, Shaohua Hou, Yujian Xiong, Liurong Fang, Changli Ge, Yinghui Wei, Xiuling Zhang, Changjiang Xu, Jingjing Che, Ziyao Fan, Guangming Xiang, Jiankang Guo, Haitao Shang, Hua Li, Shaobo Xiao, Julang Li, Kui Li

Notice bibliographique

RevueeLife · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Virus Infections Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesShenzhen Technical ProjectChinese Academy of Agricultural SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPorcine reproductive and respiratory syndrome virusBiologyVirologyKnockout mouseGeneGenotypeCD163ReceptorVirusGeneticsPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Porcine reproductive and respiratory syndrome virus (PRRSV) and transmissible gastroenteritis virus (TGEV) are two highly infectious and lethal viruses causing major economic losses to pig production. Here, we report generation of double-gene-knockout (DKO) pigs harboring edited knockout alleles for known receptor proteins CD163 and pAPN and show that DKO pigs are completely resistant to genotype 2 PRRSV and TGEV. We found no differences in meat-production or reproductive-performance traits between wild-type and DKO pigs, but detected increased iron in DKO muscle. Additional infection challenge experiments showed that DKO pigs exhibited decreased susceptibility to porcine deltacoronavirus (PDCoV), thus offering unprecedented in vivo evidence of pAPN as one of PDCoV receptors. Beyond showing that multiple gene edits can be combined in a livestock animal to achieve simultaneous resistance to two major viruses, our study introduces a valuable model for investigating infection mechanisms of porcine pathogenic viruses that exploit pAPN or CD163 for entry.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations164
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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