Short communication: Tissue distribution of leptin and leptin receptor mRNA in the bovine.
Notice bibliographique
Résumé
Detection of leptin and leptin receptor mRNA in various tissues is crucial to an understanding of leptin physiology in dairy cattle. We report here evidence of leptin receptor gene expression in central and peripheral tissues of the bovine by reverse transcription and polymerase chain reaction analysis. Leptin mRNA was detectable in mammary parenchyma and in adipose tissue with similar transcript abundance among the subcutaneous, pericardial, perirenal, and mesenteric adipose depots. The mRNA for the long-form of the leptin receptor, Ob-Rb, was detectable in all four adipose depots, mammary parenchyma, semintendinosus muscle, liver, adrenal cortex, spleen, kidney, testis, mesenteric lymph node, lung, aorta, abomasum, duodenum, jejunum, ileum, hypothalamus, pituitary, brain stem, cerebral cortex, cerebellar cortex, pons, and pineal gland. The mRNA for the short form of the leptin receptor, Ob-Ra, was detectable in the liver, adrenal cortex, spleen, pituitary, and brain stem, but not in the other tissues surveyed. The wide spectrum of tissues expressing the leptin receptor gene reveals that leptin may have multiple physiological functions in the bovine.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».