miRNA transcriptome comparison between muscle and adipose tissues indicates potential miRNAs associated with intramuscular fat in Chinese swamp buffalo
Notice bibliographique
Résumé
The amount of intramuscular fat (IMF) affects the tenderness and juiciness of beef and is an important indicator of beef quality. A few miRNAs involved in IMF deposition have been identified in other livestock. However, in the buffalo, the association between miRNA and IMF has not been reported and the miRNA expression profile remains poorly understood. In this study, small RNA sequencing was performed to characterize the miRNA expression pattern in muscle and adipose tissues using the Illumina platform. A total of 108 differentially expressed (DE) miRNAs were identified, including 98 known miRNAs and 10 novel miRNAs. A qRT-PCR experiment confirmed the quality of the DE analysis. Eight DE miRNAs showed high expression in adipose tissue and a considerable expression level in muscle tissue. Functional enrichment indicated that bta-miR-148a, bta-miR-143, bta-miR-10b, bta-let-7i, bta-let-7f, bta-let-7b, bta-miR-30a-5p, and bta-miR-100 were significantly associated with adipogenesis, suggesting these as candidate regulators for IMF deposition in buffalo. However, further functional validation is required. This is the first characterization of the miRNA expression profile in the muscle and adipose tissues of buffalo. These results provide information for the identification of miRNAs with potential effects on IMF deposition in buffalo.
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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 | 0,000 |
| 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 ».