Gene co-expression and alternative splicing analysis of key metabolic tissues to unravel the regulatory signatures of fatty acid composition in cattle
Notice bibliographique
Résumé
Increasing the healthy/unhealthy fatty acid (FA) ratio in meat is one of the urgent tasks required to address consumer concerns. However, the regulatory mechanisms ultimately resulting in FA profiles vary among animals and remain largely unknown. In this study, using ~1.2 Tb high-quality RNA-Seq-based transcriptomic data of 188 samples from four key metabolic tissues (rumen, liver, muscle, and backfat) together with the contents of 49 FAs in backfat, the molecular regulatory mechanisms of these tissues contributing to FA formation in cattle were explored. Using this large dataset, the alternative splicing (AS) events, one of the transcriptional regulatory mechanisms in four tissues were identified. The highly conserved and absent AS events were detected in rumen tissue, which may contribute to its functional differences compared with the other three tissues. In addition, the healthy/unhealthy FA ratio related AS events, differential expressed (DE) genes, co-expressed genes, and their functions in four tissues were analysed. Eight key genes were identified from the integrated analysis of DE, co-expressed, and AS genes between animals with high and low healthy/unhealthy FA ratios. This study provides an applicable pipeline for AS events based on comprehensive RNA-Seq analysis and improves our understanding of the regulatory mechanism of FAs in beef cattle.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».