Evaluation of RNA quality and functional transcriptome of beef longissimus thoracis over time post-mortem
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating RNA quality and transcriptomic profile of beef muscle over time post-mortem may provide insight into RNA degradation and underlying biological and functional mechanisms that accompany biochemical changes occurring post-mortem during transformation of muscle to meat. RNA was extracted from longissimus thoracis (LT) sampled from British Continental crossbred heifer carcasses (n = 7) stored at 4°C in an abattoir drip cooler at 5 time points post-mortem, i.e., 45 min (0 h), 6 h, 24 h, 48 h, and 72 h. Following RNA-Sequencing, processed reads were aligned to the ARS-UCD1.2 bovine genome assembly. Subsequent differential expression (DE) analysis identified from 51 to 1434 upregulated and 27 to 2256 downregulated DE genes at individual time points compared to time 0 h, showing a trend for increasing counts of both upregulated and downregulated genes over time. Gene ontology and biological pathway term enrichment analyses on sets of DE genes revealed several processes and their timelines of activation/deactivation that accompanied or were involved with muscle transformation to meat. Although the quality of RNA in refrigerated LT remained high for several days post-mortem, the expression levels of several known biomarker genes for meat quality began to change from 24 h onwards. Therefore, to ensure accuracy of predictions on meat quality traits based on the expression levels of those biomarker genes in refrigerated beef muscle tissue, it is crucial that those expression measurements be made on RNA sampled within 24 h post-mortem. The present study also highlighted the need for more research on the roles of mitochondrial genes and non-coding genes in orchestrating muscle tissue processes after death, and how pre-mortem immune status might influence post-mortem meat quality.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».