MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281698545 · doi:10.3390/ani12121514

Genes Involved in Feed Efficiency Identified in a Meta-Analysis of Rumen Tissue from Two Populations of Beef Steers

2022· article· en· W4281698545 sur OpenAlexaboutno aff
Amanda K. Lindholm‐Perry, Allison M Meyer, Rebecca J. Kern-Lunbery, Hannah C Cunningham-Hollinger, Taran Funk, Brittney N. Keel

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidual feed intakeBiologyRumenTranscriptomeGeneBeef cattlePopulationRNA-SeqFeed conversion ratioAnimal feedGeneticsAnimal scienceGene expressionBiotechnologyFermentationFood scienceBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In cattle, the rumen is an important site for the absorption of feed by-products released by bacterial fermentation, and variation in ruminal function plays a role in cattle feed efficiency. Studies evaluating gene expression in the rumen tissue have been performed prior to this. However, validating the expression of genes identified in additional cattle populations has been challenging. The purpose of this study was to perform a meta-analysis of the ruminal transcriptome of two unrelated populations of animals to identify genes that are involved in feed efficiency across populations. RNA-seq data from animals with high and low residual feed intake (RFI) from a United States population of cattle (eight high and eight low RFI) and a Canadian population of cattle (nine high and nine low RFI) were analyzed for differences in gene expression. A total of 83 differentially expressed genes were identified. Some of these genes have been previously identified in other feed efficiency studies. These genes included ATP6AP1, BAG6, RHOG, and YPEL3. Differentially expressed genes involved in the Notch signaling pathway and in protein turnover were also identified. This study, combining two unrelated populations of cattle in a meta-analysis, produced several candidate genes for feed efficiency that may be more robust indicators of feed efficiency than those identified from single populations of animals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnimalsMême sujetRuminant Nutrition and Digestive PhysiologyTravaux en français237 207