Comparing the whole genome methylation landscape of dairy calf blood cells revealed intergenerational inheritance of the maternal metabolism
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the hypothesis that the maternal metabolic stressed status could be inherited to their F1 daughters via epigenetic mechanism. The maternal cow blood β-hydroxybutyric acid (BHB) level (≥0.9 mM/L) was used as an indicator of maternal metabolic stress. Eight newborn daughters' blood cells were used for methylation comparison and analysis. By Whole Genome Bisulphite Sequencing (WGBS), a total of 1,861 Differentially Methylated Regions (DMRs), including 944 differentially methylated cytosines (DMCs), were identified. Most DMRs were distributed in intronic and intergenic regions, and most of the DMR in promoter regions were hypermethylated. Differentially methylated genes (DMGs) with DMR methylation differences higher than 20% were mainly enriched in metabolism-related pathways. These results suggest that newborn calves' metabolic pathways were altered, with 64 DMGs being clustered with metabolic signalling by KEGG analysis. Our study revealed the whole epigenetic landscape of calf blood cells and suggested that the maternal metabolic status can affect the embryo's epigenetic status and metabolic-related pathways in offspring, providing further evidence for epigenetic intergenerational inheritance of metabolic stress in domestic animals. Besides, this study also contributed more evidence to support the Developmental Origins of Health and Disease (DOHAD) theory in large animals.
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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 ».