SNP in pre-miR-1666 decreases mature miRNA expression and is associated with chicken performance
Notice bibliographique
Résumé
Polymorphisms in miRNA genes could potentially alter various biological processes by influencing the processing and (or) target selection of miRNAs. The rs14120863 (C > G) mutation, which we characterized in a Gushi-Anka F2 resource population, resides in the precursor region of miR-1666. Association analysis with chicken carcass and growth traits showed that the SNP was significantly associated with carcass weight, evisceration weight, breast muscle weight, leg muscle weight, and body weight at 8 weeks of age, as well as some body size indexes including shank girth, chest breadth, breast bone length, and body slanting length, in the Gushi-Anka F2 resource population. Quantitative RT-PCR results showed that miR-1666 expression levels in muscle tissues differed within various genotypes. Experiment in DF1 cells further confirmed that the SNP in miR-1666 could significantly alter mature miRNA production. Subsequently, using dual-luciferase report assay, we verified that miR-1666 could perform its function through targeting of the CBFB gene. In conclusion, the SNP in the precursor of miR-1666 could significantly reduce mature miR-1666 production. It may further affect the function of miR-1666 through the target gene CBFB, hence it is associated with chicken growth traits.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».