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Enregistrement W4399586289 · doi:10.1186/s12863-024-01234-w

The role of interleukin-10 receptor alpha (IL10Rα) in Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis infection of a mammary epithelial cell line

2024· article· en· W4399586289 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Genomic Data · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsGenome Canada
Mots-clésMycobacterium avium subspecies paratuberculosisBiologyParatuberculosisImmune systemImmunologyVirologyMicrobiologyMycobacteriumGeneticsBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Johne's disease is a chronic wasting disease caused by the bacterium Mycobacterium avium subspecies paratuberculosis (MAP). Johne's disease is highly contagious and MAP infection in dairy cattle can eventually lead to death. With no available treatment for Johne's disease, genetic selection and improvements in management practices could help reduce its prevalence. In a previous study, the gene coding interleukin-10 receptor subunit alpha (IL10Rα) was associated with Johne's disease in dairy cattle. Our objective was to determine how IL10Rα affects the pathogenesis of MAP by examining the effect of a live MAP challenge on a mammary epithelial cell line (MAC-T) that had IL10Rα knocked out using CRISPR/cas9. The wild type and the IL10Rα knockout MAC-T cell lines were exposed to live MAP bacteria for 72 h. Thereafter, mRNA was extracted from infected and uninfected cells. Differentially expressed genes were compared between the wild type and the IL10Rα knockout cell lines. Gene ontology was performed based on the differentially expressed genes to determine which biological pathways were involved. RESULTS: Immune system processes pathways were targeted to determine the effect of IL10Rα on the response to MAP infection. There was a difference in immune response between the wild type and IL10Rα knockout MAC-T cell lines, and less difference in immune response between infected and not infected IL10Rα knockout MAC-T cells, indicating IL10Rα plays an important role in the progression of MAP infection. Additionally, these comparisons allowed us to identify other genes involved in inflammation-mediated chemokine and cytokine signalling, interleukin signalling and toll-like receptor pathways. CONCLUSIONS: Identifying differentially expressed genes in wild type and ILR10α knockout MAC-T cells infected with live MAP bacteria provided further evidence that IL10Rα contributes to mounting an immune response to MAP infection and allowed us to identify additional potential candidate genes involved in this process. We found there was a complex immune response during MAP infection that is controlled by many genes.

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,267 · 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