Opportunities and challenges in applying genomics to the study of oogenesis and folliculogenesis in farm animals
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian oogenesis and folliculogenesis are complex and coordinated biological processes which require a series of events that induce morphological and functional changes within the follicle, leading to cell differentiation and oocyte development. In this context, the challenge of the researchers is to describe the dynamics of gene expression in the different compartments and their interactions during the follicular programme. In recent years, high-throughput arrays have become a powerful tool with which to compare the whole population of transcripts in a single experiment. Here, we review the challenges of applying genomics to this model in farm animal species. The first limitation lies in limited the availability of biological material, which makes the study of the follicle compartments (oocyte, granulosa cells and thecal cells) or early embryo much more difficult. The concept of observing all transcripts at once is very attractive but despite progress in sequencing, the genome annotation remains very incomplete in non-model species. Particularly, oogenesis and early embryo development relate to the high proportion of unknown expressed sequence tags. Then, it is important to consider post-transcriptional and translational regulation to understand the role of these genes. Ultimately, these new inferred insights will still have to be validated by functional approaches. In addition to in vitro or ex vivo functional approaches, both 'natural mutant' ewe models and RNA interference represent, at the moment, the best hope for functional genomics. Advances in our understanding of reproductive physiology should be facilitated by gene expression data exchange and translation into a better understanding of the underlying biological phenomena.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».