347 Prolactin, prolactin receptor, and adiponutrin messenger RNA abundances in mammary extraparenchymal tissue of gilts are affected by body condition
Notice bibliographique
Résumé
Study objectives were 1) to determine if different body conditions in late gestation, which were maintained from mating to d 110 of gestation, affect the mRNA abundance of adipokines and their receptors in mammary extraparenchymal tissue and 2) to look for associations between mammary gland composition variables and the gene expression of selected adipokines in extraparenchymal tissue. A total of 45 gilts were selected at mating according to their backfat thickness: low (LBF; 12–15 mm; n = 14), medium (MBF; 17–19 mm; n = 15), and high (HBF; 22–26 mm; n = 16) backfat. Throughout the gestation period, LBF, MBF, and HBF gilts received different amounts of a conventional diet to maintain similar backfat thicknesses from mating until the end of gestation. Gilts were slaughtered on d 110 of gestation. One side of the udder was dissected to evaluate mammary gland composition. Extraparenchymal tissue (mammary fat) was collected from the fourth teat of the other side to measure mRNA abundance of adipokines (ADIPOQ, LEP, PNPLA3, and PRL) and their receptors (ADIPOR1, ADIPOR2, LEPR-LF, and PRLR-LF) using real-time PCR amplifications. Statistical analyses were performed with the mixed procedure of SAS using a univariate model (3 levels), and means were compared with a Tukey test. PROC CORR of SAS was used for correlation analyses. In the extraparenchymal tissue, there was a greater PRL mRNA abundance in HBF gilts than in LBF and MBF gilts (P < 0.05). The PNPLA3 mRNA abundance was lower for HBF gilts than for MBF gilts (P < 0.05), and lower PRLR-LF mRNA abundance was found in LBF gilts than in HBF gilts (P < 0.05). In the overall gilt population, there was a negative correlation between the PNPLA3 mRNA abundance in extraparenchymal tissue and the percentage of parenchymal tissue fat (r = −0.30, P < 0.05) and a positive correlation with the percentage of protein (r = 0.32, P < 0.05). The PRL mRNA abundance in the extraparenchyma positively correlated with percent parenchymal DM (r = 0.42, P < 0.01) and percent fat (r = 0.37, P < 0.05). A negative correlation was observed between PRL mRNA abundance and the percent protein in parenchymal tissue (r = −0.31, P < 0.05). Maintaining different backfat thicknesses from mating to the end of gestation affected PNPLA3, PRL, and PRLR-LF gene expression in mammary extraparenchymal tissue. Correlation analyses show a relationship between PNPAL3 and PRL gene expression in extraparenchymal tissue and mammary gland composition at the end of gestation.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».