Identification of Candidate Circular RNAs Underlying Intramuscular Fat Content in the Donkey
Notice bibliographique
Résumé
Intramuscular fat (IMF) content is a crucial indicator of meat quality. Circular RNAs (circRNAs) are a large class of endogenous RNAs that are involved in many physiological processes. However, the expression and function of circRNA in IMF in the donkey remains unresolved. Here we performed an expression profiling of circRNAs in the donkey longissimus dorsi muscle and identified 12,727 candidate circRNAs. Among these, 70% were derived from the exons of protein genes. Furthermore, a total of 127 differentially expressed (DE) circRNAs were identified in high (H) and low (L) IMF content groups, including 63 upregulated and 64 downregulated circRNAs. Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analysis of the host genes of the DE circRNAs showed that the host genes were enriched in lipid metabolism related GO terms (e.g., fatty acid beta-oxidation using acyl-CoA dehydrogenase and MLL3/4 complex), and signaling pathways (e.g., TGF-beta and lysine degradation signaling pathway). Further analyses indicated that 127 DE circRNAs were predicted to potentially interact with miRNAs, leading to the construction of circRNA-miRNA regulatory network. Multiple circRNAs can potentially function as sponges of miRNAs that regulate the differentiation of adipocytes. Our results provide valuable expression profile information for circRNA in the donkey and new insight into the regulatory mechanisms of circRNAs in the regulation of IMF content.
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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 | 0,000 | 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 ».