Differences in the microRNAs Levels of Raw Milk from Dairy Cattle Raised under Extensive or Intensive Production Systems
Notice bibliographique
Résumé
Studying microRNA (miRNAs) in certain agri-food products is attractive because (1) they have potential as biomarkers that may allow traceability and authentication of such products; and (2) they may reveal insights into the products’ functional potential. The present study evaluated differences in miRNAs levels in fat and cellular fractions of tank milk collected from commercial farms which employ extensive or intensive dairy production systems. We first sequenced miRNAs in three milk samples from each production system, and then validated miRNAs whose levels in the cellular and fat fraction differed significantly between the two production systems. To accomplish this, we used quantitative PCR with both fractions of tank milk samples from another 20 commercial farms. Differences in miRNAs were identified in fat fractions: overall levels of miRNAs, and, specifically, the levels of bta-mir-215, were higher in intensive systems than in extensive systems. Bovine mRNA targets for bta-miR-215 and their pathway analysis were performed. While the causes of these miRNAs differences remain to be elucidated, our results suggest that the type of production system could affect miRNAs levels and potential functionality of agri-food products of animal origin.
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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 | 0,001 | 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 ».