Genes and proteins associated with ribeye area and meat tenderness in a commercial Nellore cattle population
Notice bibliographique
Résumé
Despite several studies on genetic markers and differentially expressed genes related to ribeye area (REA) and tenderness traits in beef cattle, there is divergence in the results regarding the genes associated with these traits. Thirteen genes associated with or exhibiting biological functions that might influence such phenotypes were included in this study. A total of five genes for REA (IGF-1, IGF-2, MSTN, NEDD4, and UBE4A) and eight genes for meat tenderness (CAPN1, CAPN2, CAST, HSPB1, DNAJA1, FABP4, SCD, and PRKAG3) were selected from previous studies on beef cattle. Genes and their respective proteins expression were validated in a commercial population of Nellore cattle using quantitative real-time PCR (RT-qPCR) and advanced mass spectrometry (LC/MS-MS) techniques, respectively. The MSTN gene was upregulated in animals with low REA. The CAPN1, CAPN2, CAST, HSPB1, and DNAJA1 genes were upregulated in animals with tough meat. The proteins translated by these genes were not differentially expressed. Our results confirm the potential of some of the studied genes as biomarkers for carcass and meat quality traits in Nellore cattle.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».