Messenger RNA sequencing and pathway analysis provide novel insights into the biological basis of chickens’ feed efficiency
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advanced selection technologies have been developed and continually optimized to improve traits of agricultural importance; however, these methods have been primarily applied without knowledge of underlying biological changes that may be induced by selection. This study aims to characterize the biological basis of differences between chickens with low and high feed efficiency (FE) with a long-term goal of improving the ability to select for FE. RESULTS: High-throughput RNA sequencing was performed on 23 breast muscle samples from commercial broiler chickens with extremely high (n = 10) and low (n = 13) FE. An average of 34 million paired-end reads (75 bp) were produced for each sample, 80% of which were properly mapped to the chicken reference genome (Ensembl Galgal4). Differential expression analysis identified 1,059 genes (FDR < 0.05) that significantly divergently expressed in breast muscle between the high- and low-FE chickens. Gene function analysis revealed that genes involved in muscle remodeling, inflammatory response and free radical scavenging were mostly up-regulated in the high-FE birds. Additionally, growth hormone and IGFs/PI3K/Akt signaling pathways were enriched in differentially expressed genes, which might contribute to the high breast muscle yield in high-FE birds and partly explain the FE advantage of high-FE chickens. CONCLUSIONS: This study provides novel insights into transcriptional differences in breast muscle between high- and low-FE broiler chickens. Our results show that feed efficiency is associated with breast muscle growth in these birds; furthermore, some physiological changes, e.g., inflammatory response and oxidative stress, may occur in the breast muscle of the high-FE chickens, which may be of concern for continued selection for both of these traits together in modern broiler chickens.
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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 ».