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Enregistrement W3108654654 · doi:10.1093/jas/skaa278.071

63 DNA methylome wide profile associates differentially methylated loci and regions with cow’s ileal lymph node response to Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis

2020· article· en· W3108654654 sur OpenAlexaff
Eveline M. Ibeagha‐Awemu, Suraj Bhattarai, Pier-Luc Dedemaine, Mengqi Wang, Stephanie McKay, Xin Zhao, Nathalie Bissonnette

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensMcGill UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParatuberculosisBiologyDNA methylationGenePromoterDifferentially methylated regionsGeneticsEpigeneticsMethylationMycobacteriumGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Johne’s Disease (JD), caused by Mycobacterium avim spp paratuberculosis (MAP), is a chronic and incurable disease of ruminants with devastating consequences to the dairy industry. MAP can alter the expression of genes and biological processes during the progression of JD. While some studies have examined the role of gene expression regulators like microRNA in the pathogenesis of JD, no study has explored the role of DNA methylation. This study therefore examined the effect of MAP on DNA methylation profile in the ileum lymph node (ILLN) of cows with subclinical MAP infection. DNA from ILLN tissues from five cows positive for MAP (MAP positive) and five negative cows (MAP negative) were extracted and subjected to whole genome bisulfite sequencing and bioinformatics analysis. A total of 6,394 differentially methylated cytosines (DMCs) and 3,946 differentially methylated regions (DMRs) (FDR < 0.05) were identified between MAP positive and negative cows. DMRs were annotated to 2,488 genes, including the promoters of 238 genes. Some genes with hypermethylated promoters like GRB10, EIF4E, SLC30A3, SOX30 or hypomethylated promoters like SLC11A1, HOXA4, SLC18A1 have been associated with JD or mycobacterial infections in cattle and/or humans. Functional annotation of DMR genes indicated enrichment in pathways previously associated with JD or human diseases with similar pathological conditions as JD, such as T/B cell receptor signaling pathway, Th17 cell differentiation, Cell adhesion molecules, Leukocyte transendothelial migration, HIF-1 signaling pathway and Chagas disease. Furthermore, enriched gene ontology terms like negative regulation of immune system process, negative regulation of cytokine secretion/production and negative regulation of inflammatory response suggest that MAP prevented or reduced the host immune response. Our data demonstrate that DNA methylation changes contribute to regulation of host immune responses to MAP infection and may be one of the mechanisms that MAP uses to subvert host immune responses for its long-term survival.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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