Possibilities of skin coat color-dependent risks and risk factors of squamous cell carcinoma and deafness of domestic cats inferred via RNA-seq data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The transcriptome data of skin cells from domestic cats with brown, orange, and white coats were analyzed using a public database to investigate the possible relationship between coat color-related gene expression and squamous cell carcinoma risk, as well as the mechanism of deafness in white cats. We found that the ratio of the expression level of genes suppressing squamous cell carcinoma to that of genes promoting squamous cell carcinoma might be considerably lower than the theoretical estimation in skin cells with orange and white coats in white-spotted cat. We also found the possibility of the frequent production of KIT lacking the first exon (d1KIT) in skin cells with white coats, and d1KIT production exhibited a substantial negative correlation with the expression of SOX10, which is essential for melanocyte formation and adjustment of hearing function. Additionally, the production of d1KIT was expected to be due to the insulating activity of the feline endogenous retrovirus 1 (FERV1) LTR in the 1st intron of KIT and its CTCF binding sequence repeat. These results contribute to basic veterinary research to understand the relationship between cat skin coat and disease risk, as well as the underlying mechanism.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».