MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4313354451 · doi:10.4049/jimmunol.194.supp.146.2

Differentially expressed immune related genes in bovine neonatal development (VET1P.1114)

2015· article· en· W4313354451 sur OpenAlexaff
Yfke Pasman, Daniele Merico, Azad Kaushik

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemBiologyGeneTranscriptomeColostrumCytokineImmunologyGene expressionPeripheral blood mononuclear cellComputational biologyGeneticsAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A thorough understanding of the developing bovine neonatal immune system is important for the development of novel vaccines and therapeutics, as well as to improve breeding practices and farm management, in order to increase the survival and productivity of calves. In this study blood samples were taken from neonates on day of birth before colostrum feed (day 0), and at 7, 14 and 28 days after birth. RNA was extracted from peripheral blood mononuclear cells present in the samples and processed for next generation sequencing. An average of 27 million 151bp reads per sample was generated, and global analysis of the whole transcriptome was performed, based on Hereford cow genome assembly UMD3.1. Differential expression analysis (DE) of immune response related genes were performed at each time point, as well as gene-set enrichment analysis to identify DE genes in immune related pathways comparing day 0 and 7. The analysis identified several immune response related functional coherent DE gene-sets, for example: immune response, defense response, regulation of defense response, cytokine production, and response to cytokine. Within these clusters, the genes with significantly altered expression rates (False Discovery Rate FDR<0.05) and logFC>1 or logFC<-1) were identified. These studies will help to elucidate the mechanisms that are important in bovine neonatal immune development, which will contribute to the development of targeted strategies for disease prevention.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Immunology→Même sujetInfant Nutrition and Health→Travaux en français237 207→