15 Differentially Expressed Long Non-coding RNA Associated with Gastrointestinal Nematode Infection in Divergent Immune Response Sheep
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gastrointestinal nematode infection is one of the major production problems for sheep producers worldwide due its high incidence, morbidity, and mortality in affected flocks. The study of long non-coding RNA (lncRNA) in liver tissue of high (HIR) and low immune responder (LIR) sheep to GINs using RNA-Sequencing technology may provide a better understanding of the gene regulation mechanism associated with the host response to the infection. The aim of this study was to identify differentially expressed (DE) lncRNA between HIR and LIR natural infested sheep and control group. Liver tissue samples from the 13 divergent animals (out of a population of 211) based on their immunoglobulin G levels after vaccination using Hen Egg White (HEW) Lysozyme, and immature abomasum worm counts [HIR (> 4000) (n = 5), LIR (< 1500) (n=5) and control (no parasite challenge) (n=4) groups] were used to perform transcriptomic analysis using RNA-Sequencing. The “Large Gap read mapping “and “Transcript Discovery” tools from CLC Genomics Workbench 20.0.4 (CLC Bio, Aarhus, Denmark), were used to map reads to a reference genome (Oar_rambouillet_v1.0) and transcript discovery, respectively. The FEELnc software was used to identify, from predicted transcript model, potential lncRNAs and classify those transcripts into intro putative lncRNAs and protein coding RNAs. As preliminary results, 8 and 48 DE lncRNAs for HIR and LIR compared to control group were identified, respectively using an adjusted p-value False Discovery Rate (FDR) < 0.05 and Fold change (FC) abs > 2. Functional analyses using the list of DE lncRNAs identified metabolic pathways related to immune function. In depth analysis will help to better understand the physiological mechanisms of resilience of high immune sheep.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 ».