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Enregistrement W2749152050 · doi:10.1186/s12864-017-4051-5

Maternal nutrient restriction in mid-to-late gestation influences fetal mRNA expression in muscle tissues in beef cattle

2017· article· en· W2749152050 sur OpenAlexafffund
Francois Paradis, Katie M Wood, Kendall C Swanson, Stephen P. Miller, B.W. McBride, Carolyn Fitzsimmons

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural DevelopmentAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of GuelphUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsBeef Cattle Research CouncilBeef Farmers of OntarioUniversity of Guelph
Mots-clésBiologyEndocrinologyInternal medicineInsulin-like growth factorInsulin-like growth factor 1 receptorGenomic imprintingFetusIntrauterine growth restrictionInsulin-like growth factor 2 receptorGrowth factorDNA methylationGene expressionReceptorPregnancyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Manipulating maternal nutrition during specific periods of gestation can result in re-programming of fetal and post-natal development. In this experiment we investigated how a feed restriction of 85% compared with 140% of total metabolizable energy requirements, fed to cows during mid-to-late gestation, influences phenotypic development of fetuses and mRNA expression of growth (Insulin-Like Growth Factor family and Insulin Receptor (INSR)), myogenic (Myogenic Differentiation 1 (MYOD1), Myogenin (MYOG), Myocyte Enhancer Factor 2A (MEF2A), Serum Response Factor (SRF)) and adipogenic (Peroxisome Proliferator Activated Receptor Gamma (PPARG)) genes in fetal longissimus dorsi (LD) and semitendinosus (ST) muscle. DNA methylation of imprinted genes, Insulin Like Growth Factor 2 (IGF2) and Insulin Like Growth Factor 2 Receptor (IGF2R), and micro RNA (miRNA) expression, were also examined as potential consequences of poor maternal nutrition, but also potential regulators of altered gene expression patterns. RESULTS: While the nutrient restriction impacted dam body weight, no differences were observed in phenotypic fetal measurements (weight, crown-rump length, or thorax circumference). Interestingly, LD and ST muscles responded differently to the differential pre-natal nutrient levels. While LD muscle of restricted fetal calves had greater mRNA abundances for Insulin Like Growth Factor 1 and its receptor (IGF1 and IGF1R), IGF2R, INSR, MYOD1, MYOG, and PPARG, no significant differences were observed for gene expression in ST muscle. Similarly, feed restriction had a greater impact on the methylation level of IGF2 Differentially Methylated Region 2 (DMR2) in LD muscle as compared to ST muscle between treatment groups. A negative correlation existed between IGF2 mRNA expression and IGF2 DMR2 methylation level in both LD and ST muscles. Differential expression of miRNAs 1 and 133a were also detected in LD muscle. CONCLUSIONS: Our data suggests that a nutrient restriction of 85% as compared to 140% of total metabolizable energy requirements during the 2nd half of gestation can alter the expression of growth, myogenic and adipogenic genes in fetal muscle without apparent differences in fetal phenotype. It also appears that the impact of feed restriction varies between muscles suggesting a priority for nutrient partitioning depending on muscle function and/or fiber composition. Differences in the methylation level in IGF2, a well-known imprinted gene, as well as differences in miRNA expression, may be functional mechanisms that precede the differences in gene expression observed, and could lead to trans-generational epigenetic programming.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations95
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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