Discovery of host genetic factors through multi-locus GWAS against toxoplasmosis in sheep: addressing one health perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Toxoplasma gondii stands as one of the most successful pathogens, capable of infecting nearly all warm-blooded species. It is estimated that up to 50% of human population might harbor Toxoplasmosis infections. One of the primary transmission routes is the consumption of tissue cysts from infected farm animals used for food production. Thus, controlling Toxoplasmosis in farm animals is of vital importance for human health and food safety. Selective breeding in farm animals, where available, could complement classical control measures like biosecurity measures, vaccination, and test-and-cull methods. This multidisciplinary approach will make the eradication of Toxoplasmosis more effective. For this purpose, we conducted four multi-locus genome-wide association (GWA) approaches to identify the polygenic factors underlying innate resistance to Toxoplasma gondii in naturally infected sheep. Our findings indicate that 16 single nucleotide polymorphisms (SNPs), exhibiting varying degrees of statistical power, play a significant role in host immunity against T. gondii infection. We propose the genes containing these SNPs or located within 100 ± Kb of them (PLSCR5, EPHA3, DGKB, IL12B, CGA, WDR64, TMEM158, CLMP, and SIAE) as potential candidate genes. This study represents the first exploration of host genetic factors against Toxoplasmosis in livestock, utilizing the ovine paradigm as its foundation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».