Induction of tissue- and stressor-specific kinomic responses in chickens exposed to hot and cold stresses
Notice bibliographique
Résumé
Defining cellular responses at the level of global cellular kinase (kinome) activity is a powerful approach to deciphering complex biology and identifying biomarkers. Here we report on the development of a chicken-specific peptide array and its application to characterizing kinome responses within the breast (pectoralis major) and thigh (iliotibialis) muscles of poultry subject to temperature stress to mimic conditions experienced by birds during commercial transport. Breast and thigh muscles exhibited unique kinome profiles, highlighting the distinct nature of these tissues. Against these distinct backgrounds, tissue- and temperature-specific kinome responses were observed. In breast, both cold and hot stresses activated calcium-dependent metabolic adaptations. Also within breast, but specific to cold stress, was the activation of ErbB signaling as well as dynamic patterns of phosphorylation of AMPK, a key regulatory enzyme of metabolism. In thigh, cold stress induced responses suggestive of the occurrence of tissue damage, including activation of innate immune signaling pathways and tissue repair pathways (TGF-β). In contrast, heat stress in thigh activated pathways associated with protein and fat metabolism through adipocytokine and mammalian target of rapamycin (mTOR) signaling. Defining the responses of these tissues to these stresses through conventional markers of pH, glycolytic potential, and meat quality offered a similar conclusion of the tissue- and stressor-specific responses, validating the kinome results. Collectively, the results of this study highlight the unique cellular responses of breast and thigh tissues to heat and cold stresses and may offer insight into the unique susceptibilities, as well as functional consequences, of these tissues to thermal stress.
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 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 | 0,001 | 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 ».