Identification of candidate genes for chicken early- and late-feathering
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies suggest that prolactin receptor (Prlr) is a potential causative gene for chicken early- (EF) and late-feathering (LF) phenotypes. In this study, we evaluated candidate genes for this trait and determined the expression of 3 genes, including Prlr, sperm flagellar protein 2 (Spef2), and their fusion gene, in the skins of one-day-old EF and LF chicks using RT-qPCR. Data indicated that Prlr expression in the skin did not show significant difference between EF and LF chicks, suggesting Prlr may not be a suitable candidate gene. In contrast, Spef2 expression in the skin displayed a significant difference between EF and LF chicks (P < 0.01), suggesting that Spef2 may be a good candidate gene for chicken feathering. Moreover, dPrlr/dSpef2, the fusion gene, was also a good candidate gene as it was expressed only in LF chicks. However, the expression of the fusion gene was much lower than that of Prlr Additionally, using strand-specific primers, we found that the fusion gene was transcribed in 2 directions (one from dPrlr promoter, another from dSpef2 promoter), which could result in the formation of a double strand RNA. In conclusion, both Spef2 and the fusion gene are good candidate genes for chicken feathering, but Prlr is not. The research on the function and regulation of the candidate genes will help elucidate the molecular basis of the chicken feathering trait.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».