Omics Multi-Layers Networks Provide Novel Mechanistic and Functional Insights Into Fat Storage and Lipid Metabolism in Poultry
Notice bibliographique
Résumé
Fatty acid metabolism in poultry has a major impact on production and disease resistance traits. According to the high rate of interactions between lipid metabolism and its regulating properties, a holistic approach is necessary. To study omics multilayers of adipose tissue and identification of genes and miRNAs involved in fat metabolism, storage and endocrine signaling pathways in two groups of broiler chickens with high and low abdominal fat, as well as high-throughput techniques, were used. The gene-miRNA interacting bipartite and metabolic-signaling networks were reconstructed using their interactions. In the analysis of microarray and RNA-Seq data, 1,835 genes were detected by comparing the identified genes with significant expression differences (p.adjust < 0.01, fold change ≥ 2 and ≤ -2). Then, by comparing between different data sets, 34 genes and 19 miRNAs were detected as common and main nodes. A literature mining approach was used, and seven genes were identified and added to the common gene set. Module finding revealed three important and functional modules, which were involved in the peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR) signaling pathway, biosynthesis of unsaturated fatty acids, Alzheimer's disease metabolic pathway, adipocytokine, insulin, PI3K-Akt, mTOR, and AMPK signaling pathway. This approach revealed a new insight to better understand the biological processes associated with adipose tissue.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».