Characterization of presence and activity of microRNAs in the rumen of cattle hints at possible host-microbiota cross-talk mechanism
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs), as important post-transcriptional regulators, are ubiquitous in various tissues. The aim of this exploratory study was to determine the presence of miRNAs in rumen fluid, and to investigate the possibility of miRNA-mediated cross-talk within the ruminal ecosystem. Rumen fluid samples from four cannulated Holstein cows were collected during two feeding regimes (forage and high-grain diet) and DNA and RNA were extracted for amplicon and small RNA sequencing. Epithelial biopsies were simultaneously collected to investigate the co-expression of miRNAs in papillae and rumen fluid. We identified 377 miRNAs in rumen fluid and 638 in rumen papillae, of which 373 were shared. Analysis of microbiota revealed 20 genera to be differentially abundant between the two feeding regimes, whereas no difference in miRNAs expression was detected. Correlations with at least one genus were found for 170 miRNAs, of which, 39 were highly significant (r > |0.7| and P < 0.01). Both hierarchical clustering of the correlation matrix and WGCNA analysis identified two main miRNA groups. Putative target and functional prediction analysis for the two groups revealed shared pathways with the predicted metabolic activities of the microbiota. Hence, our study supports the hypothesis of a cross-talk within the rumen at least partly mediated by miRNAs.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».