The effect of miR-6523a on growth hormone secretion in pituitary cells of Yanbian yellow cattle
Notice bibliographique
Résumé
Yanbian yellow cattle breeding is limited by its slow growth. We previously found that the miRNA miR-6523a is differentially expressed between Yanbian yellow cattle and Han Yan cattle, which differ in growth characteristics. In this study, we evaluated the effects of miR-6523a on growth hormone (GH) secretion in pituitary cells of Yanbian yellow cattle. Bioinformatics analyses using TargetScan and RNAhybrid, as well as dual luciferase reporter assays, showed that miR-6523a targets the 3′ untranslated region of somatostatin receptor 5 (SSTR5). We further found that the mRNA and protein expression levels of GH in pituitary cells were significantly higher in cells treated with miR-6523a mimic than in the control group (P = 0.0082 and P = 0.0069). The GH mRNA and protein expression levels were lower in cells treated with miR-6523a inhibitor than in the control group, but the difference was not significant (P = 0.064 and P = 0.089). SSTR5 mRNA and protein levels were inhibited by miR-6523a mimic compared with the control group (P = 0.0024 and P = 0.0028) and were elevated slightly by miR-6523a inhibitor (P = 0.093 and P = 0.091). These results prove that miR-6523a regulates GH secretion in pituitary cells by SSTR5. More broadly, these findings provide a basis for studies of the roles of miRNAs in animal growth and development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».