Longissimus dorsi muscle transcriptomic analysis of Yunling and Chinese simmental cattle differing in intramuscular fat content and fatty acid composition
Notice bibliographique
Résumé
Intramuscular fat (IMF) content and fatty acid (FA) composition vary significantly across beef cattle breeds, which play an important role in taste and nutritional value. However, the molecular mechanisms underlying these phenotypic differences remain unknown. The present study compared meat quality traits between Yunling cattle and Chinese Simmental cattle. Yunling cattle showed a lower IMF content and proportion of monounsaturated fatty acids (MUFA), as well as higher proportions of saturated fatty acids (SFA), polyunsaturated fatty acids (PUFA), and short-chain fatty acids (sc-FA) in the longissimus dorsi (LD) muscle than Chinese Simmental cattle. To further identify the candidate genes and pathways responsible for these phenotypic differences, the transcriptome of LD muscle from the two breeds were measured using RNA-seq. A total of 1347 differentially expressed genes were identified. The major metabolic pathways that were differentially modulated were lipolysis and glycometabolism. Yunling cattle showed a higher expression of lipolysis genes (ALDH9A1, ACSL5, ACADM, ACAT2, ACOT2) and a lower expression of genes related to glycometabolism (PGM1, GALM, PGM1, GPI, LDHA). This research identified candidate genes and pathways for IMF content and FA composition in the LD muscle of beef cattle, which may facilitate the design of new selection strategies to improve meat quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».