Bayesian model and selection signature analyses reveal risk factors for canine atopic dermatitis
Notice bibliographique
Résumé
Canine atopic dermatitis is an inflammatory skin disease with clinical similarities to human atopic dermatitis. Several dog breeds are at increased risk for developing this disease but previous genetic associations are poorly defined. To identify additional genetic risk factors for canine atopic dermatitis, we here apply a Bayesian mixture model adapted for mapping complex traits and a cross-population extended haplotype test to search for disease-associated loci and selective sweeps in four dog breeds at risk for atopic dermatitis. We define 15 associated loci and eight candidate regions under selection by comparing cases with controls. One associated locus is syntenic to the major genetic risk locus (Filaggrin locus) in human atopic dermatitis. One selection signal in common type Labrador retriever cases positions across the TBC1D1 gene (body weight) and one signal of selection in working type German shepherd controls overlaps the LRP1B gene (brain), near the KYNU gene (psoriasis). In conclusion, we identify candidate genes, including genes belonging to the same biological pathways across multiple loci, with potential relevance to the pathogenesis of canine atopic dermatitis. The results show genetic similarities between dog and human atopic dermatitis, and future across-species genetic comparisons are hereby further motivated.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».