DNA methylation signatures of long intergenic noncoding RNAs in porcine adipose and muscle tissues
Notice bibliographique
Résumé
Long intergenic noncoding RNAs (lincRNAs) are one of the major unexplored components of genomes. Here we re-analyzed a published methylated DNA immunoprecipitation sequencing (MeDIP-seq) dataset to characterize the DNA methylation pattern of pig lincRNA genes in adipose and muscle tissues. Our study showed that the methylation level of lincRNA genes was higher than that of mRNA genes, with similar trends observed in comparisons of the promoter, exon or intron regions. Different methylation pattern were observed across the transcription start sites (TSS) of lincRNA and protein-coding genes. Furthermore, an overlap was observed between many lincRNA genes and differentially methylated regions (DMRs) identified among different breeds of pigs, which show different fat contents, sexes and anatomic locations of tissues. We identify a lincRNA gene, linc-sscg3623, that displayed differential methylation levels in backfat between Min and Large White pigs at 60 and 120 days of age. We found that a demethylation process occurred between days 150 and 180 in the Min and Large White pigs, which was followed by remethylation between days 180 and 210. These results contribute to our understanding of the domestication of domestic animals and identify lincRNA genes involved in adipogenesis and muscle development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».