Trait correlated expression combined with eQTL and ASE analyses identified novel candidate genes affecting intramuscular fat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Intramuscular fat (IMF) content is a determining factor for meat taste. The Luchuan pig is a fat-type local breed in southern China that is famous for its desirable meat quality due to high IMF, however, the crossbred offspring of Luchuan sows and Duroc boars displayed within-population variation on meat quality, and the reason remains unknown. Results In the present study, we identified 212 IMF-correlated genes (FDR ≤ 0.01) using correlation analysis between gene expression level and the value of IMF content. The IMF-correlated genes were significantly enriched in the processes of lipid metabolism and mitochondrial energy metabolism, as well as the AMPK/PPAR signaling pathway. From the IMF-correlated genes, we identified 99 genes associated with expression quantitative trait locus (eQTL) or allele-specific expression (ASE) signals, including 21 genes identified by both cis-eQTL and ASE analyses and 12 genes identified by trans-eQTL analysis. Genome-wide association study (GWAS) of IMF identified a significant QTL on SSC14 (p-value = 2.51E−7), and the nearest IMF-correlated gene SFXN4 (r = 0.28, FDR = 4.00E−4) was proposed as the candidate gene. Furthermore, we highlighted another three novel IMF candidate genes, namely AGT, EMG1, and PCTP, by integrated analysis of GWAS, eQTL, and IMF-gene correlation analysis. Conclusions The AMPK/PPAR signaling pathway together with the processes of lipid and mitochondrial energy metabolism plays a vital role in regulating porcine IMF content. Trait correlated expression combined with eQTL and ASE analysis highlighted a priority list of genes, which compensated for the shortcoming of GWAS, thereby accelerating the mining of causal genes of IMF.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».