Mammary epithelial cell transcriptome reveals potential roles of lncRNAs in regulating milk synthesis pathways in Jersey and Kashmiri cattle
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long noncoding RNAs (lncRNAs) are now proven as essential regulatory elements, playing diverse roles in many biological processes including mammary gland development. However, little is known about their roles in the bovine lactation process. RESULTS: To identify and characterize the roles of lncRNAs in bovine lactation, high throughput RNA sequencing data from Jersey (high milk yield producer), and Kashmiri cattle (low milk yield producer) were utilized. Transcriptome data from three Kashmiri and three Jersey cattle throughout their lactation stages were utilized for differential expression analysis. At each stage (early, mid and late) three samples were taken from each breed. A total of 45 differentially expressed lncRNAs were identified between the three stages of lactation. The differentially expressed lncRNAs were found co-expressed with genes involved in the milk synthesis processes such as GPAM, LPL, and ABCG2 indicating their potential regulatory effects on milk quality genes. KEGG pathways analysis of potential cis and trans target genes of differentially expressed lncRNAs indicated that 27 and 48 pathways were significantly enriched between the three stages of lactation in Kashmiri and Jersey respectively, including mTOR signaling, PI3K-Akt signaling, and RAP1 signaling pathways. These pathways are known to play key roles in lactation biology and mammary gland development. CONCLUSIONS: Expression profiles of lncRNAs across different lactation stages in Jersey and Kashmiri cattle provide a valuable resource for the study of the regulatory mechanisms involved in the lactation process as well as facilitate understanding of the role of lncRNAs in bovine lactation biology.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».