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Enregistrement W4411502036 · doi:10.3389/fvets.2025.1489905

In-vitro transcriptomic profiling of indigenous Gaddi vis-à-vis exotic Labrador dogs: insights from systems biology

2025· article· en· W4411502036 sur OpenAlexaboutno aff
Jaswinder Kaur, Bilawal Singh, R. S. Sethi, Deepti Narang, Simarjeet Kaur, Chandra Sekhar Mukhopadhyay

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGuru Angad Dev Veterinary and Animal Sciences UniversityDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésBiologyIndigenousProfiling (computer programming)TranscriptomeZoologyEcologyGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The domestication of dogs is regarded as an evolutionary adaptation influenced by artificial selective pressures, leading to the fruition of diverse canine breeds across regions. Indigenous breeds, developed in tandem with local environments, display unique conformations and disease resistance, yet many remain understudied at the molecular level. The Gaddi dog, originating in the northern parts of India and used by local tribes for livestock guarding, exemplifies such a breed with potential for transcriptomic research. Despite its vital role, it remains unrecognized by the National Bureau of Animal Genetic Resources (NBAGR). This study addresses the gaps in understanding the genetics and immune responses of Indigenous breeds, emphasizing their importance as holders of unique genetic heritage. This study explores the molecular profiles of Indigenous Gaddi dogs and exotic Labrador retrievers, focusing on their immune responses to TLR ligand-induced infections. Methods: < 0.05) was conducted to identify enriched pathways in each breed. Results: The analysis revealed that Labrador dogs had more DEGs across all treatment groups than Gaddi dogs. The enriched pathways in Labradors included Th1, Th2, Th17 cell differentiation, and T-cell receptor signaling. In contrast, Gaddi dogs significantly enriched 'Wnt' signaling, T cell activation, and immune regulation pathways. The differential expression (DE) analysis of miRNA-Seq results indicated that Labradors had more DE miRNAs (with expression levels of the original level >1.5 and <-1.5), such as miR-204, miR-206, miR-106a, miR-132, miR-335, and miR-676, which help regulate inflammation, autophagy, and immune responses. Gaddi dogs had unique miRNAs (miR-551 and miR-1249) associated with tumor suppression and inflammation. Discussion: The study highlights distinct immunological profiles between Labrador and Gaddi dogs, with no shared genes responding to TLR-ligand stimulation. The functional enrichment of miRNA targets demonstrated consistent regulatory patterns at both the mRNA and miRNA levels. These findings emphasize the importance of preserving the genetic diversity of indigenous Gaddi dogs and utilizing advanced sequencing techniques to explore immunological diversity for disease resistance and the selection of breeding individuals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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