Regulatory network of miRNAs, lncRNAs and target genes associated with immune response in bovine mastitis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bovine mastitis is mainly caused by Escherichia coli and Streptococcus uberis. It is associated with complex multifactorial phenotypes, requiring an integrative approach to elucidate the molecular networks underlying variable disease outcome. The association of lncRNAs, miRNAs and their target as key players in immunity regulation has not been studied in bovine mastitis. We hypothesize that non-coding genes could mediate immune response in bovine mastitis and have potential as disease markers or drug targets. Through bioinformatic analyses, we investigated the networks of lncRNAs, miRNAs and mRNAs, and identified key regulatory elements driving immune response in bovine mastitis. Our analyses reveal 16 highly significant immune response genes including MYD88, IL-10, IL-4, ICAM1, CXCL8, IL-18 and CSF2. Notably, of the 2904 miRNAs reported, six - bta-miR-24-3p, bta-miR-149-5p, bta-miR-223, bta-miR-185, bta-miR-328, and bta-miR-874, were predicted to bind multiple regions of target genes. Likewise, eight out of 22 lncRNAs including NONBTAT001181.2, XR_003030515.1 and XR_003030515.1 bind 13 mRNA targets. Of interest, some of these are conserved in 15 different species, including Homo sapiens. Our functional analyses show that these lncRNAs and miRNAs may regulate pathogenesis of bovine mastitis through lipopolysaccharide-mediated signaling pathway, regulation of chemokine (C-X-C motif) ligand 2 production, regulation of IL-23 production, positive regulation of chemokine production and pattern recognition receptor activity. This interactome lays a foundation for molecular interconnectivity of regulatory elements in bovine mastitis, deserving further elucidation for potential vaccine and therapeutics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».