Differential expression of genes in adipose tissue of first-lactation dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
Adipose tissue metabolism is an essential factor in establishment of a successful lactation, and we have a good understanding of changes in metabolic flux in relation to lactation, parity, and diet. However, the mechanisms of control of flux are less well understood. To continue our investigations into the control of adipose tissue metabolism, we conducted a transcriptomic analysis of adipose tissue of dairy cattle in late pregnancy and early lactation. Our objective was to determine the changes in gene expression in adipose tissue between 30 d prepartum and 14 d in milk in first-lactation animals, and to determine if changes in expression were related to practical production variables. Animals were Holstein heifers fed the same diet to National Research Council requirements, and adipose tissue was biopsied at 30 d prepartum and 14 DIM. Total RNA was extracted and used to determine gene expression on a bovine gene array. Genes that code for proteins controlling fatty acid transport were highly expressed including fatty acid binding proteins (FABP4 and FABP5) and lipoprotein lipase. Among those genes increasing in expression were those controlling lipolysis, including ADRB2 (52%) and LIPE (23%). Many genes coding for enzymes controlling lipogenesis decreased, including SREBP (-25%), TSHSP14 (-30.8%), LPL (-48.4%), and ACACA (-63.9%). This gene expression array analysis in adipose tissue of lactating dairy cattle identifies several key genes that are components of the adaptation to lactation that can be incorporated into models of nutritional efficiency and may be amenable to genetic or dietary manipulation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».