Longissimus and semimembranosus muscles transcriptome comparison in pig displays marked differences
Notice bibliographique
Résumé
Longissimus lumborum (LM) and semimembranosus (SM) are used for different meat consumption. Both are classified as glycolytic muscles but have different myofiber composition and metabolic properties. Compare LM and SM transcriptome profiles may clarify the biological events which could explain their phenotypic differences. The 90 pigs used in this study were produced as an inter-cross between 2 commercial sire lines. Muscle samples were collected 20 minutes post-mortem, snap frozen and used for total RNA isolation. Transcriptome analysis was undertaken using a pig muscle microarray: the 15K Genmascqchip. Analyses were performed using R software. Raw data were submitted to quality filtration and normalization. Probes with the smallest expression variability were filtered out. Normalized data were analyzed using a linear model of variance taking into account fixed effects of slaughter date, sex, sire and muscle. Carcass weight was used as a covariate. Genes wh ich were differentially expressed between muscles were clustered according to their semantic similarities. Semantic similarities were computed according to Wang’s method using Gene Ontology (GO) Biological Process (BP) terms. Thus, functional characterizations of genes clusters were performed with WebGestalt using GO BP terms. A total of 3,867 genes were differentially expressed between the 2 muscles, out of which 1,729 and 2,138 were over-represented respectively in LM and in SM. A set of 1,047 differentially expressed genes with a muscle fold change ratio above 1.5 was used for functional characterization. Five clusters related to energy metabolism, cell cycle, gene expression, anatomical structure development and signal transduction/immune response were identified. These results shed light on differential transcriptome profiles between LM and SM. This variability could affect muscle development and hence meat quality.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».