In silico Mining of Protein-coding and Non-coding RNA (ncRNA) Specific Genes in Exotic versus Indigenous Gaddi Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Comparative functional genomics will aid in the molecular identification of diverse dog breeds. Methods: The current proposal aimed at conducting a differential study between the genomes of exotic canines (Labrador, Basenji, Tasha-Boxer breed, Mischka breed German Shepherd, Zoey breed Great Dane) and indigenous (Gaddi) breeds through whole genome annotation. Results: The prediction analysis by GeneMark tool yielded an average of 46484 transcripts, in Gaddi dogs and exotic breeds ranging from 29669 to 30956. A total of 57 miRNAs were discovered in exotic breeds and 22 miRNAs in Gaddi dogs, 18 are common in both, while 4 were unique to Gaddi dogs. lncRNA was predicted using the PLEK, CPAT, and LGC tools, resulting in 3201, 396, and 4188 noncoding sequences in exotic breeds, respectively. Approximately, 31 thousand lncRNA transcripts were identified in the Gaddi dog genome. Microsatellites were found to be distributed through approximately 0.3% of both genomes. The average island length of CpG ranged between 24246.48 to 28080.66 in exotic breeds at chromosome level assembly and 697.15 in indigenous Gaddi dogs at contig level assembly. The predicted protein-coding genes were subjected to pathway analysis by DAVID and PANTHER. Five genes that are expressed in the blood (INSL3, CLDN3, MYH1, CLN5, and GALC) were selected for validation through qPCR. The results indicated that the genes were expressed in both groups. Conclusion: The study is the maiden report on the comparative genome analysis between indigenous Gaddi dogs and exotic dog breeds. The findings set the stage for further research into the known and novel genes, which might be employed as biomarkers for disease diagnosis and to investigate their regulatory role.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».