Weighted Gene Correlation Network Meta-Analysis Reveals Functional Candidate Genes Associated with High- and Sub-Fertile Reproductive Performance in Beef Cattle
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Notice bibliographique
Résumé
Improved reproductive efficiency could lead to economic benefits for the beef industry, once the intensive selection pressure has led to a decreased fertility. However, several factors limit our understanding of fertility traits, including genetic differences between populations and statistical limitations. In the present study, the RNA-sequencing data from uterine samples of high-fertile (HF) and sub-fertile (SF) animals was integrated using co-expression network meta-analysis, weighted gene correlation network analysis, identification of upstream regulators, variant calling, and network topology approaches. Using this pipeline, top hub-genes harboring fixed variants (HF × SF) were identified in differentially co-expressed gene modules (DcoExp). The functional prioritization analysis identified the genes with highest potential to be key-regulators of the DcoExp modules between HF and SF animals. Consequently, 32 functional candidate genes (10 upstream regulators and 22 top hub-genes of DcoExp modules) were identified. These genes were associated with the regulation of relevant biological processes for fertility, such as embryonic development, germ cell proliferation, and ovarian hormone regulation. Additionally, 100 candidate variants (single nucleotide polymorphisms (SNPs) and insertions and deletions (INDELs)) were identified within those genes. In the long-term, the results obtained here may help to reduce the frequency of subfertility in beef herds, reducing the associated economic losses caused by this condition.
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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 découle