Comparative Genomics of the Waterfowl Innate Immune System
Notice bibliographique
Résumé
Animal species differ considerably in their ability to fight off infections. Finding the genetic basis of these differences is not easy, as the immune response is comprised of a complex network of proteins that interact with one another to defend the body against infection. Here, we used population- and comparative genomics to study the evolutionary forces acting on the innate immune system in natural hosts of the avian influenza virus (AIV). For this purpose, we used a combination of hybrid capture, next- generation sequencing and published genomes to examine genetic diversity, divergence, and signatures of selection in 127 innate immune genes at a micro- and macroevolutionary time scale in 26 species of waterfowl. We show across multiple immune pathways (AIV-, toll-like-, and RIG-I -like receptors signalling pathways) that genes involved genes in pathogen detection (i.e., toll-like receptors) and direct pathogen inhibition (i.e., antimicrobial peptides and interferon-stimulated genes), as well as host proteins targeted by viral antagonist proteins (i.e., mitochondrial antiviral-signaling protein, [MAVS]) are more likely to be polymorphic, genetically divergent, and under positive selection than other innate immune genes. Our results demonstrate that selective forces vary across innate immune signaling signalling pathways in waterfowl, and we present candidate genes that may contribute to differences in susceptibility and resistance to infectious diseases in wild birds, and that may be manipulated by viruses. Our findings improve our understanding of the interplay between host genetics and pathogens, and offer the opportunity for new insights into pathogenesis and potential drug targets.
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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 | 0,000 | 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 ».