Transcriptome Analysis of Long Non-Coding RNA in the Bovine Mammary Gland Following Dietary Supplementation with Linseed and Safflower Oil<strong> </strong>
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to characterize the long non-coding RNA (lncRNA) expression in the bovine mammary gland and to infer their functions in dietary response to 5% linseed oil (LSO) or 5% safflower oil (SFO). Twelve cows (six per treatment) in mid lactation were fed a control diet for 28 days followed by a treatment period (control diet supplemented with 5% LSO or 5% SFO) of 28 days. Mammary gland biopsies were collected from each animal on day-14 (D-14, control period), D+7 (early treatment period) and D+28 (late treatment period) and were subjected to RNA-Sequencing and subsequent bioinformatics analyses. Functional enrichment of lncRNA was performed via potential cis regulated target genes located within 50 Kb flanking regions of lncRNAs and having expression correlation of &gt;0.7 with mRNAs. A total of 4955 lncRNAs (325 known and 4630 novel) were identified which potentially cis targeted 59 and 494 genes in LSO and SFO treatments, respectively. Enrichments of cis target genes of lncRNAs indicated potential roles of lncRNAs in immune function, nucleic acid metabolism and cell membrane organization processes as well as involvement in Notch, cAMP and TGF-&beta; signaling pathways. Thirty-two and 21 lncRNAs were differentially expressed (DE) in LSO and SFO treatments, respectively. Six genes (KCNF1, STARD13, BCL6, NXPE2, HHIPL2 and MMD) were identified as potential cis target genes of six DE lncRNAs. In conclusion, this study indicated potential roles for lncRNAs in mammary gland immune functions and development and provided potential candidate genes and pathways via which lncRNAs can function in diet responses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».