MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2804797134 · doi:10.1186/s12864-018-4515-2

Differential expression of mRNA isoforms in the skeletal muscle of pigs with distinct growth and fatness profiles

2018· article· en· W2804797134 sur OpenAlexaff
Tainã Figueiredo Cardoso, Raquel Quintanilla, Anna Castelló, Rayner González-Prendes, Marcel Amills, Ángela Cánovas

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaGeneralitat de CatalunyaGoverno BrasilCentres de Recerca de CatalunyaAustralian GovernmentCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésBiologyGene isoformIntramuscular fatSkeletal muscleGeneGene expressionTranscriptomePhenotypeGeneticsDifferential displayMolecular biologyEndocrinologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The identification of genes differentially expressed in the skeletal muscle of pigs displaying distinct growth and fatness profiles might contribute to identify the genetic factors that influence the phenotypic variation of such traits. So far, the majority of porcine transcriptomic studies have investigated differences in gene expression at a global scale rather than at the mRNA isoform level. In the current work, we have investigated the differential expression of mRNA isoforms in the gluteus medius (GM) muscle of 52 Duroc HIGH (increased backfat thickness, intramuscular fat and saturated and monounsaturated fatty acids contents) and LOW pigs (opposite phenotype, with an increased polyunsaturated fatty acids content). Our analysis revealed that 10.9% of genes expressed in the GM muscle generate alternative mRNA isoforms, with an average of 2.9 transcripts per gene. By using two different pipelines, one based on the CLC Genomics Workbench and another one on the STAR, RSEM and DESeq2 softwares, we have identified 10 mRNA isoforms that both pipelines categorize as differentially expressed in HIGH vs LOW pigs (P-value < 0.01 and ±0.6 log2fold-change). Only five mRNA isoforms, produced by the ITGA5, SEMA4D, LITAF, TIMP1 and ANXA2 genes, remain significant after correction for multiple testing (q-value < 0.05 and ±0.6 log2fold-change), being upregulated in HIGH pigs. The increased levels of specific ITGA5, LITAF, TIMP1 and ANXA2 mRNA isoforms in HIGH pigs is consistent with reports indicating that the overexpression of these four genes is associated with obesity and metabolic disorders in humans. A broader knowledge about the functional attributes of these mRNA variants would be fundamental to elucidate the consequences of transcript diversity on the determinism of porcine phenotypes of economic interest.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,167

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations67
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC GenomicsMême sujetGenetic Mapping and Diversity in Plants and AnimalsTravaux en français237 207