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Enregistrement W2518178890 · doi:10.1186/s12864-016-2935-4

Transcriptome profiling of the rumen epithelium of beef cattle differing in residual feed intake

2016· article· en· W2518178890 sur OpenAlexafffund
Rebecca S. G. Kong, Guanxiang Liang, Yanhong Chen, Paul Stothard, Le Luo Guan

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural DevelopmentUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Livestock and Meat AgencyUniversity of Alberta
Mots-clésResidual feed intakeBiologyAdherens junctionTranscriptomeRumenGene expression profilingCell biologyRNA-SeqGene expressionGeneBiochemistryFeed conversion ratioCadherinCellEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Feed efficient cattle consume less feed and produce less environmental waste than inefficient cattle. Many factors are known to contribute to differences in feed efficiency, however the underlying molecular mechanisms are largely unknown. Our study aimed to understand how host gene expression in the rumen epithelium contributes to differences in residual feed intake (RFI), a measure of feed efficiency, using a transcriptome profiling based approach. RESULTS: The rumen epithelial transcriptome from highly efficient (low (L-) RFI, n = 9) and inefficient (high (H-) RFI, n = 9) Hereford x Angus steers was obtained using RNA-sequencing. There were 122 genes differentially expressed between the rumen epithelial tissues of L- and H- RFI steers (p < 0.05) with 85 up-regulated and 37 down-regulated in L-RFI steers. Functional analysis of up-regulated genes revealed their involvement in acetylation, remodeling of adherens junctions, cytoskeletal dynamics, cell migration, and cell turnover. Additionally, a weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) identified a significant gene module containing 764 genes that was negatively correlated with RFI (r = -0.5, p = 0.03). Functional analysis revealed significant enrichment of genes involved in modulation of intercellular adhesion through adherens junctions, protein and cell turnover, and cytoskeletal organization that suggest possible increased tissue morphogenesis in the L-RFI steers. Additionally, the L-RFI epithelium had increased expression of genes involved with the mitochondrion, acetylation, and energy generating pathways such as glycolysis, tricarboxylic acid cycle, and oxidative phosphorylation. Further qPCR analysis of steers with different RFI (L-RFI, n = 35; M-RFI, n = 34; H-RFI, n = 35) revealed that the relative mitochondrial genome copy number per cell of the epithelium was positively correlated with RFI (r = 0.21, p = 0.03). CONCLUSIONS: Our results suggest that the rumen epithelium of L-RFI (efficient) steers may have increased tissue morphogenesis that possibly increases paracellular permeability for the absorption of nutrients and increased energy production to support the energetic demands of increased tissue morphogenesis compared to those of H-RFI (inefficient) animals. Greater expression of mitochondrial genes and lower relative mitochondrial genome copy numbers suggest a greater rate of transcription in the rumen epithelial mitochondria of L-RFI steers. Understanding how host gene expression profiles are associated with RFI could potentially lead to identification of mechanisms behind this trait, which are vital to develop strategies for the improvement of cattle feed efficiency.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations127
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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