Transcriptome profile of skeletal muscle at different developmental stages in Large White and Mashen pigs
Notice bibliographique
Résumé
From the perspectives of promoting individual growth and development, increasing pork yield, and improving feed utilization, it is desirable to screen candidate genes underlying pig muscle growth and regulation. In this study, we investigated transcriptome differences at 1, 90, and 180 d of age in Large White and Mashen pigs, characterized differentially expressed genes (DEGs), and screened candidate genes affecting skeletal muscle growth and development. RNA-seq was applied to analyze the transcriptome of the longissimus dorsi (LD) in the two breeds. In LD samples from the two breeds at three growth stages, 7215, 6332, 237, 3935, 3404, and 846 DEGs were obtained for L01 vs. L90, L01 vs. L180, L90 vs. L180, MS01 vs. MS90, MS01 vs. MS180, and MS90 vs. MS180, respectively. Significant tendencies in DEG expression could be grouped into eight profiles. Based on the functional analysis of DEGs, 16 candidate genes related to skeletal muscle growth and development were identified, including PCK2, GNAS, ADCY2, PRKAB1, PRKAB2, PRKAG1, PRKAG2, PHKA1, PHKA2, PHKG1, PHKG2, ITPR3, IGF1R, FGFR4, FGF1, and FGF18. The results of this study thus provide a theoretical basis for the mechanisms and candidate genes underlying skeletal muscle development in pigs.
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 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) | 0,000 | 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 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 ».