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Enregistrement W4399302686 · doi:10.3390/genes15060713

Characterization of the Hepatic Transcriptome for Divergent Immune-Responding Sheep Following Natural Exposure to Gastrointestinal Nematodes

2024· article· en· W4399302686 sur OpenAlexafffund
Olivia Willoughby, Niel A. Karrow, Samla Marques Freire Cunha, Victoria Asselstine, Bonnie A. Mallard, Ángela Cánovas

Notice bibliographique

RevueGenes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueHelminth infection and control
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Agri-Food Innovation AllianceCanada First Research Excellence FundMinistry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésTranscriptomeBiologyImmune systemInnate immune systemAntibodyAcquired immune systemGeneImmunologyPhenotypeImmunityGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infections with gastrointestinal nematodes (GINs) reduce the economic efficiency of sheep operations and compromise animal welfare. Understanding the host’s response to GIN infection can help producers identify animals that are naturally resistant to infection. The objective of this study was to characterize the hepatic transcriptome of sheep that had been naturally exposed to GIN parasites. The hepatic transcriptome was studied using RNA-Sequencing technology in animals characterized as high (n = 5) or medium (n = 6) based on their innate immune acute-phase (AP) response phenotype compared with uninfected controls (n = 4), and with biased antibody-mediated (AbMR, n = 5) or cell-mediated (CMR, n = 5) adaptive immune responsiveness compared to uninfected controls (n = 3). Following the assessment of sheep selected for innate responses, 0, 136, and 167 genes were differentially expressed (DE) between high- and medium-responding animals, high-responding and uninfected control animals, and medium-responding and uninfected control animals, respectively (false discovery rate (FDR) < 0.05, and fold change |FC| > 2). When adaptive immune responses were assessed, 0, 53, and 57 genes were DE between antibody- and cell-biased animals, antibody-biased and uninfected control animals, and cell-biased and uninfected control animals, respectively (FDR < 0.05, |FC| > 2). Functional analyses identified enriched gene ontology (GO) terms and metabolic pathways related to the innate immune response and energy metabolism. Six functional candidate genes were identified for further functional and validation studies to better understand the underlying biological mechanisms of host responses to GINs. These, in turn, can potentially help improve decision making and management practices to increase the overall host immune response to GIN infection.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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