Bovine hepatic miRNAome profiling and differential miRNA expression analyses between beef steers with divergent feed efficiency phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are small RNA molecules involved in regulation of multiple biological processes through modulating expression of their target genes. Here we employed RNAseq to profile liver tissue miRNAome of 60 steers from Angus, Charolais, and Kinsella Composite (KC) populations. Of these animals, 36 animals (n = 12 for each breed) were utilized to identify differentially expressed (DE) miRNAs between animals with high (n = 6) or low (n = 6) phenotypic values of residual feed intake (RFI), a common measurement of feed efficiency. At a threshold of fold-change > 1.5 and P-value < 0.05, we detected 12 (7 up- and 5 downregulated in low-RFI animals), 18 (12 up- and 6 downregulated), and 13 (8 up- and 5 downregulated) DE miRNAs for Angus, Charolais, and KC steers, respectively. Most of the DE miRNAs were breed specific, with bta-miR-449a and bta-miR-AB-2 being differentially expressed in all three breeds. The predicted target genes of the identified DE miRNA are mainly involved in cell cycle, cell death and survival, cell signaling, cellular growth and proliferation, protein trafficking, cell morphology, cell-to-cell signaling and interaction, cellular development, molecular transport, post-translational modification, as well as nutrient metabolism (lipids, carbohydrates, protein and amino acid). Our results provide insights into the bovine hepatic miRNAome and their potential roles in molecular regulation of RFI 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».