MicroRNA roles in signalling during lactation: an insight from differential expression, time course and pathway analyses of deep sequence data
Notice bibliographique
Résumé
The study examined microRNA (miRNA) expression and regulatory patterns during an entire bovine lactation cycle. Total RNA from milk fat samples collected at the lactogenesis (LAC, day1 [D1] and D7), galactopoiesis (GAL, D30, D70, D130, D170 and D230) and involution (INV, D290 and when milk production dropped to 5 kg/day) stages from 9 cows was used for miRNA sequencing. A total of 475 known and 238 novel miRNAs were identified. Fifteen abundantly expressed miRNAs across lactation stages play regulatory roles in basic metabolic, cellular and immunological functions. About 344, 366 and 209 miRNAs were significantly differentially expressed (DE) between GAL and LAC, INV and GAL, and INV and LAC stages, respectively. MiR-29b/miR-363 and miR-874/miR-6254 are important mediators for transition signals from LAC to GAL and from GAL to INV, respectively. Moreover, 58 miRNAs were dynamically DE in all lactation stages and 19 miRNAs were significantly time-dependently DE throughout lactation. Relevant signalling pathways for transition between lactation stages are involved in apoptosis (PTEN and SAPK/JNK), intracellular signalling (protein kinase A, TGF-β and ERK5), cell cycle regulation (STAT3), cytokines, hormones and growth factors (prolactin, growth hormone and glucocorticoid receptor). Overall, our data suggest diverse, temporal and physiological signal-dependent regulatory and mediator functions for miRNAs during lactation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».