Identification of circulating miRNA involved in meat yield of Korean cattle
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cattle plays an important role in providing essential nutrients through meat production. Thus, we focused on epigenetic factors associated with meat yield. To investigate circulating miRNAs that are involved with meat yield and connect biofluids and longissimus dorsi (LD) muscle in Korean cattle, we performed analyses of the carcass characteristics, miRNA array, qPCR, and bioinformatics. Carcass characteristics relative to the yield grade (YG) showed that the yield index and rib eye area were the highest, whereas the backfat thickness was the lowest for YG A (equal to high YG) cattle among the three YGs. miRNA array sorted the circulating miRNAs that connect biofluids and LD muscle. miRNA qPCR showed that miR-15a (r = 0.84), miR-26b (r = 0.91), and miR-29c (r = 0.92) had positive relationships with biofluids and LD muscle. In YG A cattle, miR-26b was considered to be a circulating miRNA connecting biofluids and LD muscle because the target genes of miR-26b were more involved with myogenesis. Then, miR-26b-targeted genes, DIAPH3 and YOD1, were downregulated in YG A cattle. Our results suggest that miR-15a, miR-26b, and miR-29c are upregulated in biofluids and LD muscle, whereas DIAPH3 and YOD1 are downregulated in the LD muscle of finishing cattle steers.
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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 découle