Assessment of microRNA profiles in small extracellular vesicles isolated from bovine colostrum with different immunoglobulin G concentrations
Notice bibliographique
Résumé
The consumption of bovine colostrum by newborn calves during the first days of life is essential to ensure the transfer of passive immunity. In addition to critical IgG, colostrum also contains non-IgG biomolecules, including microRNA (miRNA). The present study investigated the profiles of miRNA in small extracellular vesicles (sEV) isolated from bovine colostrum with high (256.5 ± 5.7 mg/mL, mean ± standard deviation, n = 4) and low (62.8 ± 3.6 mg/mL, n = 4) concentrations of IgG. Different combination of sEV extraction methods and bioinformatic pipelines (miRDeep2 and sRNAbench) for miRNA analysis were evaluated. Results showed that miRCURY exosome Cell/Urine/CSF and miRNeasy Mini kits yielded the highest RNA concentration. The miRNA-seq data analysis showed miRDeep2 yielded more comprehensive miRNAome compared with sRNAbench (527 versus 392 unique miRNA), whereas 389 shared miRNA were identified using both approaches. The profiles of top 50 miRNA were the same using both approaches, and their abundance contributed to 91.7% and 94.3% of total abundance of miRNA using miRDeep2 and sRNAbennch, respectively. These core miRNA were predicted to target 2,655 genes, which regulate 78 KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) level-3 pathways including PI3K-Akt and MAPK signaling pathway, axon guidance, and focal adhesion. The expression profiles of sEV-associated miRNA were similar between high- and low-IgG colostrum samples, despite the fact that the abundance of miR-27a-3p was higher in colostrum with high concentrations of IgG. In conclusion, a core miRNAome in bovine colostrum may play a role in regulating health and developmental stages in neonatal calves, independent of IgG concentration.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».