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Enregistrement W2784318130 · doi:10.1371/journal.pone.0191096

Thyroid transcriptome analysis reveals different adaptive responses to cold environmental conditions between two chicken breeds

2018· article· en· W2784318130 sur OpenAlexfundno aff
Shanshan Xie, Xukai Yang, Dehe Wang, Feng Zhu, Ning Yang, Zhuocheng Hou, Zhonghua Ning

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Agricultural UniversityUniversity of Ottawa
Mots-clésTranscriptomeBiologyBreedThyroidRNA-SeqDe novo transcriptome assemblyAnimal scienceGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selection for cold tolerance in chickens is important for improving production performance and animal welfare. The identification of chicken breeds with higher cold tolerance and production performance will help to target candidates for the selection. The thyroid gland plays important roles in thermal adaptation, and its function is influenced by breed differences and transcriptional plasticity, both of which remain largely unknown in the chicken thyroid transcriptome. In this study, we subjected Bashang Long-tail (BS) and Rhode Island Red (RIR) chickens to either cold or warm environments for 21 weeks and investigated egg production performance, body weight changes, serum thyroid hormone concentrations, and thyroid gland transcriptome profiles. RIR chickens had higher egg production than BS chickens under warm conditions, but BS chickens produced more eggs than RIRs under cold conditions. Furthermore, BS chickens showed stable body weight gain under cold conditions while RIRs did not. These results suggested that BS breed is a preferable candidate for cold-tolerance selection and that the cold adaptability of RIRs should be improved in the future. BS chickens had higher serum thyroid hormone concentrations than RIRs under both environments. RNA-Seq generated 344.3 million paired-end reads from 16 sequencing libraries, and about 90% of the processed reads were concordantly mapped to the chicken reference genome. Differential expression analysis identified 46-1,211 genes in the respective comparisons. With regard to breed differences in the thyroid transcriptome, BS chickens showed higher cell replication and development, and immune response-related activity, while RIR chickens showed higher carbohydrate and protein metabolism activity. The cold environment reduced breed differences in the thyroid transcriptome compared with the warm environment. Transcriptional plasticity analysis revealed different adaptive responses in BS and RIR chickens to cope with the cold, and showed higher responsiveness in BS compared with RIR chickens, suggesting greater adaptability of the thyroid in BS chickens. Moreover, 10,053 differential splicing events were revealed among the groups, with RNA splicing and processing, gene expression, transport, and metabolism being the main affected biological processes, identifying a valuable alternative splicing repertoire for the chicken thyroid. A short isoform of TPO (encoding thyroid peroxidase) containing multiple open reading frames was generated in both breeds by skipping exons 4 and 5 in the cold environment. These findings provide novel clues for future studies of the molecular mechanisms underlying cold adaptation and/or acclimation in chickens.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations26
Publié2018
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Résumé présentoui

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