Gene expression profiling analysis reveals fur development in rex rabbits (<i>Oryctolagus cuniculus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Fur is an important economic trait in rabbits. The identification of genes that influence fur development and knowledge regarding the actions of these genes provides useful tools for improving fur quality. However, the mechanism of fur development is unclear. To obtain candidate genes related to fur development, the transcriptomes of tissues from backs and bellies of Chinchilla rex rabbits were compared. Of the genes analyzed, 336 showed altered expression in the two groups (285 upregulated and 51 downregulated, P ≤ 0.05, fold-change ≥2 or ≤0.5). Using GO and KEGG to obtain gene classes that were differentially enriched, we found several genes to be involved in many important biological processes. In addition, we identified several signaling pathways involved in fur development, including the Wnt and MAPK signaling pathways, revealing mechanisms of skin and hair follicle development, and epidermal cell and keratinocytes differentiation. The obtained rabbit transcriptome and differentially expressed gene profiling data provided comprehensive gene expression information for SFRP2, FRZB, CACNG1, SLC25A4, and SLC16A3. To validate the RNA-seq data, the expression levels of eight differentially expressed genes involved in fur development were confirmed by qRT-PCR. The results of rabbit transcriptomic profiling provide a basis for understanding the molecular mechanisms of fur development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».