MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4300089485 · doi:10.3389/fvets.2022.990884

Occurrence of MDR1 1-delta mutation in herding dog breeds in Portugal

2022· article· en· W4300089485 sur OpenAlexaboutno aff
Maria Cristina Barroso, Andreia Grilo, Sandra I. Aguiar, Frederico Aires‐da‐Silva, Berta São Bráz

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects and Toxicity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésMutationBreedHerdingGeneticsBiologyVeterinary medicinePortugueseGeneMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of drug transporters in veterinary medicine has been recognized in recent years. One of the most well-characterized is the product of the MDR1 gene, P-gp. A 4-bp deletion in the MDR1 gene known since 2001 has been described to affect herding dog breeds. Since many used drugs in veterinary medicine are substrates for P-gp, including the macrocyclic lactones, such as avermectins, this 4-bp deletion causes a pathological condition known as “ivermectin toxicosis.” For this reason, it is important to determine the animal status concerning this mutation. In Portugal, the information of the occurrence of this mutation in our breeds is limited. The aim of the present study was to determine the occurrence of this mutation and evaluate its association with Portuguese and non-Portuguese dog breeds in Portugal. To achieve this, a total of 105 animals were studied for the presence of the MDR1 4-bp deletion, 23 of which were from Barbado da Terceira, 10 from Cão da Serra d'Aires, 55 belonging to breeds known to carry the mutation (Australian Shepperd, Border Collie and others) and 17 to other breeds (Labrador Retriever, Jack Russel, and others). Despite the small sample size, we observed the presence of the MDR1 1—delta mutation in previously described breeds and identified this mutation in Barbado da Terceira breed for the first time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Veterinary ScienceMême sujetPharmacological Effects and Toxicity StudiesTravaux en français237 207