Comparative milk proteome analysis of Kashmiri and Jersey cattle identifies differential expression of key proteins involved in immune system regulation and milk quality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exploration of the bioactive components of bovine milk has gained global interest due to their potential applications in human nutrition and health promotion. Despite advances in proteomics profiling, limited studies have been carried out to fully characterize the bovine milk proteome. This study explored the milk proteome of Jersey and Kashmiri cattle at day 90 of lactation using high-resolution mass spectrometry based quantitative proteomics nano-scale LC-MS/Q-TOF technique. Data are available via ProteomeXchange with identifier PXD017412. RESULTS: Proteins from whey were fractionated by precipitation into high and low abundant proteins. A total of 81 high-abundant and 99 low-abundant proteins were significantly differentially expressed between Kashmiri and Jersey cattle, clearly differentiating the two breeds at the proteome level. Among the top differentiating proteins, the Kashmiri cattle milk proteome was characterised by increased concentrations of immune-related proteins (apelin, acid glycoprotein, CD14 antigen), neonatal developmental protein (probetacellulin), xenobiotic metabolising enzyme (flavin monooxygenase 3 (FMO3), GLYCAM1 and HSP90AA1 (chaperone) while the Jersey milk proteome presented higher concentrations of enzyme modulators (SERPINA1, RAC1, serine peptidase inhibitor) and hydrolases (LTF, LPL, CYM, PNLIPRP2). Pathway analysis in Kashmiri cattle revealed enrichment of key pathways involved in the regulation of mammary gland development like Wnt signalling pathway, EGF receptor signalling pathway and FGF signalling pathway while a pathway (T-cell activation pathway) associated with immune system regulation was significantly enriched in Jersey cattle. Most importantly, the high-abundant FMO3 enzyme with an observed 17-fold higher expression in Kashmiri cattle milk seems to be a characteristic feature of the breed. The presence of this (FMO3) bioactive peptide/enzyme in Kashmiri cattle could be economically advantageous for milk products from Kashmiri cattle. CONCLUSION: In conclusion, this is the first study to provide insights not only into the milk proteome differences between Kashmiri and Jersey cattle but also provides potential directions for application of specific milk proteins from Kashmiri cattle in special milk preparations like infant formula.
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 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 ».