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Enregistrement W4310171897 · doi:10.3390/vetsci9120661

Differences in the microRNAs Levels of Raw Milk from Dairy Cattle Raised under Extensive or Intensive Production Systems

2022· article· en· W4310171897 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueVeterinary Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónEuropean Regional Development FundFundación para el Fomento en Asturias de la Investigación Científica Aplicada y la TecnologíaMinisterio de Ciencia e InnovaciónEuropean Commission
Mots-clésmicroRNABiologyTraceabilityRaw milkBiotechnologyMilk productionComputational biologyFood scienceGeneticsAnimal scienceGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle