Identification of the key proteins associated with different hair types in sheep and goats
Notice bibliographique
Résumé
Animal-derived fiber has the characteristics of being light, soft, strong, elastic and a good thermal insulator, and it is widely used in many industries and traditional products, so it plays an important role in the economy of some countries. Variations in phenotypes of wool fibers among different species and breeds are important for industry. We found that the mean fiber diameter of cashmere was significantly smaller than that of sheep wool (p < 0.01), and sheep wool was significantly smaller than goat wool (p < 0.01). Compared with traditional proteomics technology, we analyzed cashmere, guard hair, and wool by Laber-free proteomics technology and detected 159, 204, and 70 proteins, respectively. Through the sequential windowed acquisition of all theoretical fragmentations (SWATH), 41 and 54 differentially expressed proteins were successfully detected in the cashmere vs. wool group and guard hair vs. wool group. Protein‒protein interaction network analysis of differentially expressed proteins revealed many strong interactions related to KRT85, KRTAP15-1 and KRTAP3-1. The final analysis showed that the proportion of KRT85, KRTAP15-1 and KRTAP3-1 might be the key to the difference in fiber diameter and could be used as a potential molecular marker for distinguishing different fiber types.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».