Transcriptome MicroRNA Profiling of Bovine Mammary Glands Infected with Staphylococcus aureus
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs are small non-coding RNA molecules that are important regulators of gene expression at the post-transcriptional level. miRNAs impact the processes of cell proliferation, differentiation and apoptosis. Thus, the regulation of miRNA expression profiles associated with mastitis will be conducive for its control. In this study, Staphylococcus aureus (S. aureus) was administered to the mammary gland of Chinese Holstein cows to construct a bacteria-type mastitis model. Total RNA was isolated from bovine mammary gland tissue samples from the S. aureus-induced mastitis group and controls. miRNAs were analyzed using Solexa sequencing and bioinformatics processing for the experimental group and control group. Two miRNA libraries were constructed respectively. A total of 370 known bovine miRNAs and 341 novel mi RNAs were detected for the S. aureus and 358 known bovine miRNAs and 232 novel miRNAs for control groups. A total of 77 miRNAs in the S. aureus group showed significant differences compared to the control group. GO (Gene Ontology) analysis showed these target genes were involved in the regulation of cells, binding, etc., while KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) analysis showed that these genes were enriched in endocytosis, and olfactory transduction pathways involved in cancer. These results provide an experimental basis to reveal the cause and regulatory mechanism of mastitis and also suggest the potential of miRNAs to serve as biomarkers for the diagnosis of mastitis in dairy cows.
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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) | 0,000 | 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 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 ».