Neural transcriptomic signature of chronic wasting disease in white-tailed deer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increasing prevalence and expanding geographical range of the chronic wasting disease (CWD) panzootic in cervids is threatening human, animal, environmental and economic health. The pathogenesis of CWD in cervids is, however, not well understood. We used RNA sequencing (RNA-seq) to compare the brain transcriptome from white-tailed deer (WTD; Odocoileus virginianus) clinically affected with CWD (n = 3) to WTD that tested negative (n = 8) for CWD. In addition, one preclinical CWD+ brain sample was analyzed by RNA-seq. RESULTS: We found 255 genes that were significantly deregulated by CWD, 197 of which were upregulated. There was a high degree of overlap in differentially expressed genes (DEGs) identified when using either/both the reference genome assembly of WTD for mapping sequenced reads to or the better characterized genome assembly of a closely related model species, Bos taurus. Quantitative PCR of a subset of the DEGs confirmed the RNA-seq data. Gene ontology term enrichment analysis found a majority of genes involved in immune activation, consistent with the neuroinflammatory pathogenesis of prion diseases. A metagenomic analysis of the RNA-seq data was conducted to look for the presence of spiroplasma and other bacteria in CWD infected deer brain tissue. CONCLUSIONS: The gene expression changes identified highlight the role of innate immunity in prion infection, potential disease associated biomarkers and potential targets for therapeutic agents. An association between CWD and spiroplasma infection was not found.
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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 | 0,000 |
| 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 ».