Transcriptome analyses reveal reduced hepatic lipid synthesis and accumulation in more feed efficient beef cattle
Notice bibliographique
Résumé
The genetic mechanisms controlling residual feed intake (RFI) in beef cattle are still largely unknown. Here we performed whole transcriptome analyses to identify differentially expressed (DE) genes and their functional roles in liver tissues between six extreme high and six extreme low RFI steers from three beef breed populations including Angus, Charolais, and Kinsella Composite (KC). On average, the next generation sequencing yielded 34 million single-end reads per sample, of which 87% were uniquely mapped to the bovine reference genome. At false discovery rate (FDR) < 0.05 and fold change (FC) > 2, 72, 41, and 175 DE genes were identified in Angus, Charolais, and KC, respectively. Most of the DE genes were breed-specific, while five genes including TP53INP1, LURAP1L, SCD, LPIN1, and ENSBTAG00000047029 were common across the three breeds, with TP53INP1, LURAP1L, SCD, and LPIN1 being downregulated in low RFI steers of all three breeds. The DE genes are mainly involved in lipid, amino acid and carbohydrate metabolism, energy production, molecular transport, small molecule biochemistry, cellular development, and cell death and survival. Furthermore, our differential gene expression results suggest reduced hepatic lipid synthesis and accumulation processes in more feed efficient beef cattle of all three studied breeds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».