Identification and characterization of long intergenic noncoding RNAs in bovine mammary glands
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mammary glands of dairy cattle produce milk for the newborn offspring and for human consumption. Long intergenic noncoding RNAs (lincRNAs) play various functions in eukaryotic cells. However, types and roles of lincRNAs in bovine mammary glands are still poorly understood. RESULTS: Using computational methods, 886 unknown intergenic transcripts (UITs) were identified from five RNA-seq datasets from bovine mammary glands. Their non-coding potentials were predicted by using the combination of four software programs (CPAT, CNCI, CPC and hmmscan), with 184 lincRNAs identified. By comparison to the NONCODE2016 database and a domestic-animal long noncoding RNA database (ALDB), 112 novel lincRNAs were revealed in bovine mammary glands. Many lincRNAs were found to be located in quantitative trait loci (QTL). In particular, 36 lincRNAs were found in 172 milk related QTLs, whereas one lincRNA was within clinical mastitis QTL region. In addition, targeted genes for 10 lincRNAs with the highest fragments per kilobase of transcript per million fragments mapped (FPKM) were predicted by LncTar for forecasting potential biological functions of these lincRNAs. Further analyses indicate involvement of lincRNAs in several biological functions and different pathways. CONCLUSION: Our study has provided a panoramic view of lincRNAs in bovine mammary glands and suggested their involvement in many biological functions including susceptibility to clinical mastitis as well as milk quality and production. This integrative annotation of mammary gland lincRNAs broadens and deepens our understanding of bovine mammary gland biology.
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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 ».