Quantification of cytosol and membrane proteins in rumen epithelium of sheep with low or high CH4 emission phenotype
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ruminant livestock are a major contributor to Australian agricultural sector carbon emissions. Variation in methane (CH4) produced from enteric microbial fermentation of feed in the reticulo-rumen of sheep differs with different digestive functions. METHOD: We isolated rumen epithelium enzymatically to extract membrane and cytosol proteins from sheep with high (H) and low (L) CH4 emission. Protein abundance was quantified using SWATH-mass spectrometry. RESULTS: The research found differences related to the metabolism of glucose, lactate and processes of cell defence against microbes in sheep from each phenotype. Enzymes in the methylglyoxal pathway, a side path of glycolysis, resulting in D-lactate production, differed in abundance. In the H CH4 rumen epithelium the enzyme hydroxyacylglutathione hydrolase (HAGH) was 2.56 fold higher in abundance, whereas in the L CH4 epithelium lactate dehydrogenase D (LDHD) was 1.93 fold higher. Malic enzyme 1 which converts D-lactate to pyruvate via the tricarboxylic cycle was 1.57 fold higher in the L CH4 phenotype. Other proteins that are known to regulate cell defence against microbes had differential abundance in the epithelium of each phenotype. CONCLUSION: Differences in the abundance of enzymes involved in the metabolism of glucose were associated with H and L CH4 phenotype sheep. Potentially this represents an opportunity to use protein markers in the rumen epithelium to select low CH4 emitting sheep.
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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) | 0,001 | 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 ».