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Enregistrement W2742494946 · doi:10.2527/asasann.2017.202

202 Residual feed intake is not associated with muscle, fat, or liver expression of growth hormone receptor, insulin-like growth factor i, or beta-adrenergic receptor mRNA in Angus steers

2017· article· en· W2742494946 sur OpenAlexaff
Weijiang Zheng, X. Leng, Michael Vinsky, C. Li, Honglin Jiang

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGrowth Hormone and Insulin-like Growth Factors
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrowth hormone receptorResidual feed intakeEndocrinologyInternal medicineInsulin-like growth factor 1 receptorInsulin-like growth factorBiologyReceptorGrowth factorInsulinFeed conversion ratioHormoneGrowth hormoneBody weightMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genetic and physiological basis of feed efficiency in beef cattle is unclear. The objective of this study was to test the hypothesis that more efficient cattle might have greater expression of growth hormone receptor (GHR) or beta-adrenergic receptor (ADRB) mRNA in skeletal muscle, fat, or liver, the major target tissues of GH and beta-adrenergic agonists. This hypothesis was based on the fact that both GH and beta-adrenergic agonists can improve feed efficiency in animals. Skeletal muscle, subcutaneous fat, and liver samples were collected at slaughter from top 10 high-residual feed intake (RFI) (1.03 ± 0.12) and top 10 low-RFI (−0.69 ± 0.02) steers selected from a population of 75 Angus steers (422 ± 14 days old). Abundances of GHR, insulin-like growth factor I (IGF1), IGF1 receptor (IGF1R), beta-1 adrenergic receptor (ADRB1), ADRB2, and ADRB3 mRNAs were quantified by real-time RT-PCR using validated primers. As expected, RFI was positively correlated with dry matter intake (DMI) (R = 0.63, P = 0.003) and feed conversion ratio (FCR) (R = 0.74, P = 0.0002) but not correlated (P > 0.05) with average daily gain (AVG); FCR was negatively correlated with ADG (R = 0.69, P = 0.0008) but not correlated with DMI (P > 0.05). Expression levels of GHR, IGF1, IGF1R, ADRB1, ADRB2, and ADRB3 mRNAs in muscle, fat, and liver were neither different (P > 0.05) between high- and low-RFI steers nor correlated (P > 0.05) with RFI. Expression levels of GHR and IGF1R mRNAs in muscle and liver and expression levels of IGF1, ADRB1, ADRB2, and ADRB3 mRNAs in muscle, fat, and liver were not correlated (P > 0.05) with FCR. However, expression levels of both GHR mRNA (R = 0.48, P = 0.009) and IGF1R mRNA (R = 0.47, P = 0.002) in fat were negatively correlated with FCR. Expression levels of GHR, IGF1, and GF1R mRNAs in muscle and fat were positively correlated with ADG (R = 0.52 to 0.65, P = 0.002 to 0.02), whereas expression levels of GHR mRNA (R = 0.50, P = 0.03) and IGF1 mRNA (R = 0.47, P = 0.04) in liver were negatively correlated with ADG. These results suggest expression of GHR, IGF1R, or ADRB mRNA in muscle, fat, or liver does not influence RFI in Angus steers. However, greater GHR and IGF1R mRNA expression in fat may improve feed efficiency, and increased GH and IGF-I in muscle and fat may stimulate body growth in beef cattle.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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