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Enregistrement W2281347736 · doi:10.2527/jas.2015-8975

Transcriptomic analysis by RNA sequencing reveals that hepatic interferon-induced genes may be associated with feed efficiency in beef heifers1

2015· article· en· W2281347736 sur OpenAlexafffund
Francois Paradis, Siqing Yue, Jason R. Grant, Paul Stothard, J. A. Basarab, Carolyn Fitzsimmons

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAgriculture Food and Rural DevelopmentAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAlberta Livestock and Meat Agency
Mots-clésResidual feed intakeFeed conversion ratioBeef cattleBiologyAnimal scienceBiotechnologyBody weightEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In beef cattle, production feedstuffs are the largest variable input cost. Beef cattle also have a large carbon footprint, raising concern about their environmental impact. Unfortunately, only a small proportion of dietary energy is directed toward protein deposition and muscle growth whereas the majority supports body maintenance. Improving feed efficiency would, therefore, have important consequences on productivity, profitability, and sustainability of the beef industry. Various measures of feed efficiency have been proposed to improve feed utilization, and currently, residual feed intake (RFI) is gaining popularity. However, the cost associated with measuring RFI and the limited knowledge of the biology underlying improved feed efficiency make its adoption prohibitive. Identifying molecular mechanisms explaining divergence in RFI in beef cattle would lead to the development of early detection methods for the selection of more efficient breeding stock. The objective of this study was to identify hepatic markers of metabolic feed efficiency in replacement beef heifers. A group of 87 heifers were tested for RFI adjusted for off-test backfat thickness (RFIfat). Preprandial liver biopsies were collected from 10 high- and 10 low-RFIfat heifers (7 Hereford–Aberdeen Angus and 3 Charolais–Red Angus–Main Anjou per group) and gene expression analysis was performed using RNA sequencing and quantitative real-time PCR. The heifers used in this study differed in RFIfat averaging 0.438 vs. –0.584 kg DM/d in high- and low-RFIfat groups, respectively. As expected, DMI was correlated with RFIfat and ADG did not differ between high- and low-RFIfat heifers. Through a combination of whole transcriptome and candidate gene analyses, we identified differentially expressed genes involved in inflammatory processes including hemoglobin β (HBB), myxovirus resistance 1 interferon-inducible protein p78 (MX1), ISG15 ubiquitin-like modifier (ISG15), hect domain and RLD 6 (HERC6), and interferon-induced protein 44 (IFI44) whose mRNA abundance was lower (HBB) or higher (MX1, ISG15, HERC6, and IFI44) in low-RFIfat heifers. These genes have been shown to be directly or indirectly modulated by interferon signaling and involved with innate immunity. Our results suggest that more efficient heifers respond differently to hepatic proinflammatory stimulus, potentially expending less energy toward combating systemic inflammation and redirecting nutrients toward growth and protein accretion.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations88
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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