PSXIV-9 Identification of Differential Methylation Regions as Candidate Discriminant Markers of Bovine Subclinical Mastitis Caused by Staphylococcus Aureus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Staphylococcus aureus (S. aureus) is one of the most prevalent pathogens of bovine subclinical mastitis and a challenging pathogen in dairy production. DNA methylation involvement in regulating mammary gland inflammatory defense has been documented. This study adopted whole genome bisulfite sequencing and RNA-sequencing technologies to profile the genome-wide DNA methylation and transcriptome landscapes, respectively, of milk somatic cells (MSCs) from 15 cows with S. aureus-induced subclinical mastitis (SACs) and 13 healthy cows (HCs). Bioinformatics processing of data with standard tools indicated that the global DNA methylation patterns of MSCs demonstrated inverse correlations between gene expression and DNA methylation levels at promoter, first exon and first intron regions, suggesting potential regulatory roles of DNA methylation in transcriptional activities. Totally, 26,289 differential methylation regions (DMRs) were identified between SACs and HCs (1,000 bp window, 1,000 bp step, q-value < 0.05, >20% methylation difference and ≥3 differentially methylated cytosines). A total of 887, 334 and 3,414 DMRs were overlapped with promoter, first exon, and first intron regions, respectively, including 363 DMRs harboring transcription start sites. Among them, the methylation levels of 956 DMRs were strongly correlated with the expression levels of their overlapped genes (|Spearman’s correlation coefficient| >0.5, adjusted-p-value< 0.05). Functional annotation of the overlapped genes indicated significant (adjusted-p-value < 0.05) enrichment in 18 GO terms and 1 KEGG pathway related to cellular activities, notably in cell migration, epithelial cell differentiation and tight junction, among others (Figure 1). These results suggest the involvement of DNA methylation in mammary gland defense against S. aureus-invasion. Applying DIABLO method to integrate correlated DMRs and genes, a total of 20 DMR and 10 gene candidate markers were found to discriminate SACs from HCs. The identified candidate markers could serve as reference for enhancing breeding for mastitis resistance and for developing new mastitis management strategies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».