Pre‐ and post‐puberty expression of genes and proteins in the uterus of <i>Bos indicus</i> heifers: the luteal phase effect post‐puberty
Notice bibliographique
Résumé
Summary Progesterone signaling and uterine function are crucial in terms of pregnancy establishment. To investigate how the uterine tissue and its secretion changes in relation to puberty, we sampled tissue and uterine fluid from six pre‐ and six post‐pubertal Brahman heifers. Post‐pubertal heifers were sampled in the luteal phase. Gene expression of the uterine tissue was investigated with RNA ‐sequencing, whereas the uterine fluid was used for protein profiling with mass spectrometry. A total of 4034 genes were differentially expressed ( DE ) at a nominal P ‐value of 0.05, and 26 genes were significantly DE after Bonferroni correction ( P < 3.1 × 10 −6 ). We also identified 79 proteins (out of 230 proteins) that were DE ( P < 1 × 10 −5 ) in the uterine fluid. When we compared proteomics and transcriptome results, four DE proteins were identified as being encoded by DE genes: OVGP 1, GRP , CAP 1 and HBA . Except for CAP 1 , the other three had lower expression post‐puberty. The function of these four genes hypothetically related to preparation of the uterus for a potential pregnancy is discussed in the context of puberty. All DE genes and proteins were also used in pathway and ontology enrichment analyses to investigate overall function. The DE genes were enriched for terms related to ribosomal activity. Transcription factors that were deemed key regulators of DE genes are also reported. Transcription factors ZNF 567 , ZNF 775 , RELA , PIAS 2 , LHX 4 , SOX 2 , MEF 2C , ZNF 354C , HMG 20A , TCF 7L2 , ZNF 420 , HIC 1 , GTF 3A and two novel genes had the highest regulatory impact factor scores. These data can help to understand how puberty influences uterine function.
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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 | 0,001 |
| 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 ».