In vivo MALDI-TOF markers for early detection of Aleutian disease (AD) among the AD virus infected mink
Notice bibliographique
Résumé
A significant proportion of infected mink of non-Aleutian genotype naturally resists progression to immune complex disease. The nature of the AD resistance is presumably genetic. While hypergammaglubulinemia can be insensitively detected by an iodine test, more sensitive diagnosis of hyper-γ globulinemia and of other serum protein parameters associated with an immune-complex disease is currently cost prohibitive, time consuming, and laborious. Thus, practical, cost effective, sensitive, and high throughput tests for in vivo markers of disease vs. health in AD virus infected animals are currently not available. Such markers could have potential practical use in selection of AD virus infected animals for disease resistance. In this study, initially, parameters for serum protein MALDI-TOF serum analysis were established, and subsequently serum proteins of infected mink (CIEP positive) and mink from ADV uninfected farms were profiled by MALDI-TOF spectrometry. We determined the albumin-γ globulin (A/γ G) ratios and albumin-C reactive protein (A/C) ratios associated with health and disease, and furthermore we identified a 76Kda protein, associated exclusively with disease, i.e. with pathological A/ γ G ratio. We concluded that MALDI-TOF profiles of CIPE positive animals provide practical and cost effective tool for selection of breeders for AD resistant phenotype, which could in turn facilitate ‘on farm resistance breeding programs’.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».