Dynamic transcriptome profiles of skeletal muscle tissue across 11 developmental stages for both Tongcheng and Yorkshire pigs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The growth and development of skeletal muscle directly impacts the quantity and quality of pork production. Chinese indigenous pig breeds and exotic species vary greatly in terms of muscle production and performance traits. We present transcriptome profiles of 110 skeletal muscle samples from Tongcheng (TC) and Yorkshire (YK) pigs at 11 developmental periods (30, 40, 55, 63, 70, 90, and 105 days of gestation, and 0, 1, 3, and 5 weeks of age) using digital gene expression on Solexa/Illumina's Genome Analyzer platform to investigate the differences in prenatal and postnatal skeletal muscle between the two breeds. RESULTS: Muscle morphological changes indicate the importance of primary fiber formation from 30 to 40 dpc (days post coitus), and secondary fiber formation from 55 to 70 dpc. We screened 4,331 differentially expressed genes in TC and 2,259 in YK (log2 ratio >1 and probability >0.7). Cluster analysis showed different gene expression patterns between TC and YK pigs. The transcripts were annotated in terms of Gene Ontology related to muscle development. We found that the genes CXCL10, EIF2B5, PSMA6, FBXO32, and LOC100622249 played vital roles in the muscle regulatory networks in the TC breed, whereas the genes SGCD, ENG, THBD, AQP4, and BTG2 played dominant roles in the YK breed. These genes showed breed-specific and development-dependent differential expression patterns. Furthermore, 984 genes were identified in myogenesis. A heat map showed that significantly enriched pathways (FDR <0.05) had stage-specific functional regulatory mechanisms. Finally, the differentially expressed genes from our sequencing results were confirmed by real-time quantitative polymerase chain reaction. CONCLUSIONS: This study detected many functional genes and showed differences in the molecular mechanisms of skeletal muscle development between TC and YK pigs. TC pigs showed slower muscle growth and more complicated genetic regulation than YK pigs. Many differentially expressed genes showed breed-specific expression patterns. Our data provide a better understanding of skeletal muscle developmental differences and valuable information for improving pork quality.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».