Expansion of ruminant-specific microRNAs shapes target gene expression divergence between ruminant and non-ruminant species
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding how species-specific microRNAs (miRNAs) contribute to species-specific phenotypes is a central topic in biology. This study aimed to elucidate the role of ruminant-specific miRNAs in shaping mRNA expression divergence between ruminant and non-ruminant species. RESULTS: We analyzed miRNA and mRNA transcriptomes generated by Illumina sequencing from whole blood samples of cattle and a closely related non-ruminant species, pig. We found evidence of expansion of cattle-specific miRNAs by analyzing miRNA conservation among 57 vertebrate species. The emergence of cattle-specific miRNAs was accompanied by accelerated sequence evolution at their target sites. Further, the target genes of cattle-specific miRNAs show markedly reduced expression compared to their pig and human orthologues. We found that target genes with conserved or non-conserved target sites of cattle-specific miRNAs exhibit reduced expression. One of the significantly enriched KEGG pathway terms for the target genes of the cattle-specific miRNAs is the insulin signalling pathway, raising the possibility that some of these miRNAs may modulate insulin resistance in ruminants. CONCLUSIONS: We provide evidence of rapid miRNA-mediated regulatory evolution in the ruminant lineage. Cattle-specific miRNAs play an important role in shaping gene expression divergence between ruminant and non-ruminant species, by influencing the expression of targets genes through both conserved and cattle-specific target sites.
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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 ».