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Enregistrement W2905238513 · doi:10.1093/jas/sky404.939

PSXII-23 iTRAQ-based proteomic analysis reveals key proteins affecting feed efficiency in Holstein heifers limit-fed with low or high concentrate diets.

2018· article· en· W2905238513 sur OpenAlexaff
J Zhang, G.N. Gozho, Chongwu Yang, Shi H, S Li, Zhijun Cao, Yachun Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeed conversion ratioKorean NativeBiologyAnimal scienceMetabolismLipid metabolismProteomicsFood scienceBiochemistryChemistryEndocrinologyBody weightGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limit-feeding high concentrate diets was proposed as an effective method to improve feed efficiency in heifers’ raising, while the physiological mechanism behind was still unclear. The objective of this study was to evaluate the effects of limit-feeding different levels of concentrate diets on liver proteomics by iTRAQ in Holstein heifers. Twelve half-sib Holstein heifers (8 to 10 months and 253 ± 29 kg of BW) were assigned into two groups and fed diets containing different levels of concentrate (20% and 80%, namely C20 and C80, respectively) for 28 days. The quantity of diets provided to high concentrate groups was restricted so that there was a similar intake of metabolizable energy to low concentrate fed groups. At the end of experiment, liver biopsies were obtained and iTRAQ-8Plex were performed. Data were analyzed using the PROC MIXED procedure of SAS. The C80 group had higher (P < 0.01) feed efficiency (average daily gain/dry matter intake) than C20 group. In total, 25,633 peptides corresponding to 3,499 proteins were detected from liver proteomic analysis. Comparison of expression patterns between C20 and C80 revealed 60 differentially expressed proteins (DEPs) (fold change > 1.2; P < 0.05), of which 28 were up-regulated and 32 were down-regulated in the C20 group. Functional annotation suggested that three DEPs (GOT2, GLUD1, PSPH) involved in amino acid metabolism, four DEPs (ECHS1, UGT1A6, UGDH, ALDOB) involved in carbohydrate metabolism, six DEPs (ACOX1, ACSS3, ACAT1, HMGCS2, CYP2E1, CYP1A1) involved in lipid metabolism, and three DEPs (EPHX1, GSTP1, CBR1) involved in cell redox homeostasis were related to the energy metabolism in our study. Nine DEPs were analysed using parallel reaction monitoring to confirm the reliability of the iTRAQ analysis. Our results demonstrated that amino acids, carbohydrate, and lipid metabolism and oxidative reduction pathways in the liver were all involved energy utilization in high or low concentrate limit-fed heifers. Key Words:

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
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