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Enregistrement W4312122434 · doi:10.3389/fgene.2022.1046192

Applying multi-omics data to study the genetic background of bovine respiratory disease infection in feedlot crossbred cattle

2022· article· en· W4312122434 sur OpenAlexafffund
Jiyuan Li, Robert Mukiibi, Janelle A. Jiminez, Zhiquan Wang, E. C. Akanno, Edouard Timsit, Graham Plastow

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMicrobial infections and disease research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGenome AlbertaGovernment of Alberta
Mots-clésBovine respiratory diseaseExpression quantitative trait lociBiologyGenome-wide association studySingle-nucleotide polymorphismGeneticsGenetic associationGenotypingSNPTranscriptomeQuantitative trait locusGenomicsGene expression profilingGeneComputational biologyGenotypeGene expressionGenomeImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bovine respiratory disease (BRD) is the most common and costly infectious disease affecting the wellbeing and productivity of beef cattle in North America. BRD is a complex disease whose development is dependent on environmental factors and host genetics. Due to the polymicrobial nature of BRD, our understanding of the genetic and molecular mechanisms underlying the disease is still limited. This knowledge would augment the development of better genetic/genomic selection strategies and more accurate diagnostic tools to reduce BRD prevalence. Therefore, this study aimed to utilize multi-omics data (genomics, transcriptomics, and metabolomics) analyses to study the genetic and molecular mechanisms of BRD infection. Blood samples of 143 cattle (80 BRD; 63 non-BRD animals) were collected for genotyping, RNA sequencing, and metabolite profiling. Firstly, a genome-wide association study (GWAS) was performed for BRD susceptibility using 207,038 SNPs. Two SNPs (Chr5:25858264 and BovineHD1800016801) were identified as associated ( p -value <1 × 10 −5 ) with BRD susceptibility. Secondly, differential gene expression between BRD and non-BRD animals was studied. At the significance threshold used (log 2 FC>2, logCPM>2, and FDR<0.01), 101 differentially expressed (DE) genes were identified. These DE genes significantly ( p -value <0.05) enriched several immune responses related functions such as inflammatory response. Additionally, we performed expression quantitative trait loci (eQTL) analysis and identified 420 cis-eQTLs and 144 trans-eQTLs significantly (FDR <0.05) associated with the expression of DE genes. Interestingly, eQTL results indicated the most significant SNP (Chr5:25858264) identified via GWAS was a cis-eQTL for DE gene GPR84. This analysis also demonstrated that an important SNP (rs209419196) located in the promoter region of the DE gene BPI significantly influenced the expression of this gene. Finally, the abundance of 31 metabolites was significantly (FDR <0.05) different between BRD and non-BRD animals, and 17 of them showed correlations with multiple DE genes, which shed light on the interactions between immune response and metabolism. This study identified associations between genome, transcriptome, metabolome, and BRD phenotype of feedlot crossbred cattle. The findings may be useful for the development of genomic selection strategies for BRD susceptibility, and for the development of new diagnostic and therapeutic tools.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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