RNA-Seq Reveals Differentially Expressed Genes and Pathways Affecting Intramuscular Fat Metabolism in Huangshan Black Chicken Population
Notice bibliographique
Résumé
Intramuscular fat (IMF) plays an important role in meat quality due to its positive correlation with juiciness, tenderness, and flavor. However, for chickens, the molecular mechanisms underlying IMF deposition in thigh muscle have not yet been determined. Here, to identify candidate genes and signaling pathways related to IMF deposition, we deeply explored the chicken transcriptome from thigh muscles of Huangshan Black Chickens with extremely high and low phenotypic values for intramuscular fat content. A total of 128 genes differentially expressed genes (DEGs) were detected, of which 94 were up-regulated and 34 were down-regulated. Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathways revealed these DEGs (including FABP4, G0S2, PLIN1, SCD1, LFABP, SLC1A6, SLC45A3, ACSBG1, LY86, ST8SIA5, SNAI2, HPGD, EDN2, and THRSP) were significantly enriched in lipid biosynthetic process, steroid biosynthetic and metabolic process, fatty acid metabolic process, and regulation of unsaturated fatty acid metabolic pathways. Additionally, we concluded an interaction network related to lipid metabolism, which might be contributed to the IMF deposition in chicken. Overall, we proposed some new candidate genes and interaction networks that can be associated with IMF deposition and used as biomarkers in meat quality improvement.
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) | 0,001 | 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 ».