Transcriptome analysis reveals key genes and pathways associated with piglet fetal mummification
Notice bibliographique
Résumé
China has the largest pork consumption worldwide. However, the high incidence of piglet fetal mummification (3%–5%) is an important factor that causes the slow improvement of pig reproductive capacity, and the genetic mechanism is still unclear. This study aimed to identify candidate genes associated with piglet fetal mummification. RNA-seq technology was used to compare transcriptome profiling of blood from healthy and mummified piglets at different stages of pregnancy (35, 56, 77, and 98 days). A total of 137–420 differentially expressed genes (DEGs) were detected at each stage. Seven DEGs were significantly differentially expressed at various stages. IL-9R, TLR8, ABLIM3, FSH-α, ASCC1, PRKCZ, and GCK may play important roles in the course of piglet fetal mummification. The differential genes we identified between the groups were mainly enriched in immune and inflammation regulation, while others were mainly enriched in reproduction. Considering the function of candidate genes, IL-9R and TLR8 were suggested as the most promising candidate genes involved in mummified piglet traits. We speculate that during pregnancy, it may be the combined effects of the above-mentioned inflammation, immune response, and reproduction-related signaling pathways that affect the occurrence of mummified piglets and further affect pig reproduction.
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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 | 0,001 |
| 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 ».