Differential gene expression in the peripheral blood of Chinese Sanhe cattle exposed to severe cold stress
Notice bibliographique
Résumé
Livestock is an important food resource for the inhabitants of cold regions, such as northern Asia and alpine regions, where agriculture is limited. In these regions, cold stress largely affects livestock production, thereby reducing the productivity and survival of animals. Despite the importance of breeding cold-tolerant animals, few studies have investigated the effects of cold stress on cattle. Furthermore, whether severe cold stress alters gene expression or affects molecular genetic mechanisms remains unknown. Thus, we investigated gene expression changes in the peripheral blood samples of the Chinese Sanhe cattle exposed to severe cold. A total of 193 genes were found to exhibit significant alteration in expression (P < 0.05; fold change > 1.3), with 107 genes showing upregulation and 86 showing downregulation after cold exposure. The differences in the expression of 10 selected genes were further validated by real-time qRT-PCR. Further analyses showed that these differentially expressed genes (DEGs) were predominantly associated with important biological pathways and gene networks, such as lipid metabolism and cell death and survival, which are potentially associated with severe cold-stress resistance. Identification and description of these cold stress-induced DEGs might lead to the discovery of novel blood biomarkers that could be used to assess cold-stress resistance in cattle. To our knowledge, this is the first genomic evidence of differences in the transcript expression pattern in cattle exposed to severe cold stress. Our findings provide insights on the potential molecular mechanisms underlying cold-stress response in cattle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».