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Enregistrement W1910297422 · doi:10.1186/s12864-015-1965-7

Deep sequencing shows microRNA involvement in bovine mammary gland adaptation to diets supplemented with linseed oil or safflower oil

2015· article· en· W1910297422 sur OpenAlexafffundabout
Ran Li, Frédéric Beaudoin, Adolf Ammah, Nathalie Bissonnette, C. Benchaar, Xin Zhao, Chuzhao Lei, Eveline M. Ibeagha‐Awemu

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensMcGill UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésBiologyLinseed oilLactationFatty acidMammary glandGene expressionAnimal scienceFood scienceGeneBiochemistryGeneticsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bovine milk fat composition is responsive to dietary manipulation providing an avenue to modify the content of fatty acids and especially some specific unsaturated fatty acid (USFA) isomers of benefit to human health. MicroRNAs (miRNAs) regulate gene expression but their specific roles in bovine mammary gland lipogenesis are unclear. The objective of this study was to determine the expression pattern of miRNAs following mammary gland adaptation to dietary supplementation with 5 % linseed or safflower oil using next generation RNA-sequencing. METHODS: Twenty-four Canadian Holstein dairy cows (twelve per treatment) in mid lactation were fed a control diet (total mixed ration of corn:grass silages) for 28 days followed by a treatment period (control diet supplemented with 5 % linseed or safflower oil) of 28 days. Milk samples were collected weekly for fat and individual fatty acid determination. RNA from mammary gland biopsies harvested on day-14 (control period) and on days +7 and +28 (treatment period) from six randomly selected cows per treatment was subjected to small RNA sequencing. RESULTS: Milk fat percentage decreased significantly (P < 0.001) during treatment with the two diets as compared to the control period. The individual saturated fatty acids C4:0, C6:0, C8:0, C14:0 and C16:0 decreased significantly (P < 0.05) while five USFAs (C14:1, C18:1n11t, C20:3n3, C20:5n3 and CLA:t10c12) increased remarkably (P < 0.05) in response to both treatments. Analysis of 361 million sequence reads generated 321 known bovine miRNAs and 176 novel miRNAs. The expression of fourteen and twenty-two miRNAs was affected (P < 0.05) by linseed and safflower oil treatments, respectively. Seven miRNAs including six up-regulated (bta-miR-199c, miR-199a-3p, miR-98, miR-378, miR-148b and miR-21-5p) and one down-regulated (bta-miR-200a) were found to be regulated (P < 0.05) by both treatments, and thus considered core differentially expressed (DE) miRNAs. The gene targets of core DE miRNAs have functions related to gene expression and general cellular metabolism (P < 0.05) and are enriched in four pathways of lipid metabolism (3-phosphoinositide biosynthesis, 3-phosphoinositide degradation, D-myo-inisitol-5-phosphate metabolism and the superpathway of inositol phosphate compounds). CONCLUSION: Our results suggest that DE miRNAs in this study might be important regulators of bovine mammary lipogenesis and metabolism. The novel miRNAs identified in this study will further enrich the bovine miRNome repertoire and contribute to understanding mammary gland biology.

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)0,001
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 enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,833

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations70
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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