Proteome differences associated with fat accumulation in bovine subcutaneous adipose tissues
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The fat components of red meat products have been of interest to researchers due to the health aspects of excess fat consumption by humans. We hypothesized that differences in protein expression have an impact on adipose tissue formation during beef cattle development and growth. Therefore, in this study we evaluated the differences in the discernable proteome of subcutaneous adipose tissues of 35 beef crossbred steers [Charolais x Red Angus (CHAR) (n = 13) and Hereford x Angus (HEAN) (n = 22)] with different back fat (BF) thicknesses. The goal was to identify specific protein markers that could be associated with adipose tissue formation in beef cows. RESULTS: Approximately 541-580 protein spots were detected and compared in each crossbred group, and 33 and 36 protein spots showed expression differences between tissues with high and low BF thicknesses from HEAN and CHAR crossbed, respectively. The annexin 1 protein was highly expressed in both crossbred steers that had a higher BF thickness (p < 0.05) and this was further validated by a western blot analysis. In 13 tissues of CHAR animals and 22 tissues of HEAN animals, the relative expression of annexin 1 was significantly different (p < 0.05) between tissues with high and low BF thicknesses. CONCLUSION: The increased expression of annexin 1 protein has been found to be associated with higher BF thickness in both crossbred steers. This result lays the foundation for future studies to develop the protein marker for assessing animals with different BF thickness.
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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 | 0,001 |
| 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 ».