Differential expression of mRNA isoforms in the skeletal muscle of pigs with distinct growth and fatness profiles
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».