Comparative<i>N</i>‐glycoproteomic analysis of Tibetan and lowland chicken fertilized eggs: Implications on proteins biofunction and species evolution
Notice bibliographique
Résumé
The characterization and functionality of protein glycosylation among different related species are of common interest. Herein, non-standard quantification and N-glycosylation enrichment technology combined with ultra-high liquid chromatography-tandem mass spectrometry were used to establish detailed N-glycoproteomics of fertilized eggs, and quantitatively compared between Tibetan and lowland chicken. A total of 396N-glycosites from 143 glycoproteins were found. Specifically, compared with lowland chicken egg white, 32N-glycosites of 22 glycoproteins were up-regulated and 57N-glycosites of 25 glycoproteins were down-regulated in Tibetan chicken egg white. Also, 137N-glycosites in 72 glycoproteins showed much higher-degree glycosylation and 36N-glycosites in 15 glycoproteins displayed lower-degree glycosylation in Tibetan chicken egg yolk than those in lowland chicken egg yolk. Through bioinformatic analysis, these varied glycoproteins were highly associated with antifreeze activity, hypoxia adaptation, coagulation cascade, and binding/immunity activities, which may be related to plateau hypoxia and cold stress. PRACTICAL APPLICATIONS: These findings provide a new insight on the role of biological egg N-glycoproteins related to environmental adaptation and evolution, which may be further applied in improving egg processing and human health, by developing biomolecules for food and medical industry.
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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 ».