Characterization of microRNA expression in bovine adipose tissues: a potential regulatory mechanism of subcutaneous adipose tissue development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: MicroRNAs (miRNAs), a family of small non-coding RNA molecules, appear to regulate animal lipid metabolism and preadipocyte conversion to form lipid-assimilating adipocytes (i.e. adipogenesis). However, no miRNA to date has been reported to modulate adipogenesis and lipid deposition in beef cattle. RESULTS: The expression patterns of 89 miRNAs including four bovine specific miRNAs in subcutaneous adipose tissues from three groups of crossbred steers differing in backfat thickness were compared using qRT-PCR analysis. Eighty-six miRNAs were detectable in all samples, with 42 miRNAs differing among crossbreds (P < 0.05) and 15 miRNAs differentially expressed between tissues with high and low backfat thickness (P < 0.05). The expression levels of 18 miRNAs were correlated with backfat thickness (P < 0.05). The miRNA most differentially expressed and the most strongly associated with backfat thickness was miR-378, with a 1.99-fold increase in high backfat thickness tissues (r = 0.72). CONCLUSIONS: MiRNA expression patterns differed significantly in response to host genetic components. Approximately 20% of the miRNAs in this study were identified as being correlated with backfat thickness. This result suggests that miRNAs may play a regulatory role in white adipose tissue development in beef animals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».