Transcriptomic comparison of liver tissue between Anqing six-end-white pigs and Yorkshire pigs based on RNA sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Chinese indigenous pig and Western commercial pig breeds show different patterns of lipid metabolism, fat deposition, and fatty acid composition; for these reasons, they have become vitally important models of energy metabolism and obesity in humans. To compare the mechanisms underlying lipid metabolism between Yorkshire pigs (lean type) and Anqing six-end-white pigs (obese type), the liver transcriptomes of six castrated boars with a body weight of approximately 100 kg (three Yorkshire and three Anqing) were analyzed by RNA-seq. The total number of reads produced for each liver sample ranged from 47.05 to 62.6 million. Among 362 differentially expressed genes, 142 were up-regulated and 220 were down-regulated in Anqing six-end-white pigs. Based on these data, 79 GO terms were significantly enriched. The top 10 (the 10 with lowest corrected P-value) significantly enriched GO terms were identified, including lipid metabolic process and carboxylic acid metabolic process. Pathway analysis revealed three significantly enriched KEGG pathways including PPAR signaling pathway, steroid hormone biosynthesis, and retinol metabolism. Based on protein–protein interaction networks, multiple genes responsible for lipid metabolism were identified, such as PCK1, PPARA, and CYP7A1, and these were considered promising candidate genes that could affect porcine liver lipid metabolism and fat deposition. Our results provide abundant transcriptomic information that will be useful for animal breeding and biomedical research.
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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) | 0,001 | 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 ».