Genes influencing deposition of melanin in breast muscle of the Xuefeng black bone chicken based on bioinformatic analysis
Notice bibliographique
Résumé
The Xuefeng black bone chicken (XFBC) represents an important poultry genetic resource. However, the darkness in breast muscle is heterogeneous. The molecular genetic mechanisms underlying melanogenesis of breast muscle in XFBC remains unclear. This study used RNA-seq to compare the difference in transcriptome between hyperpigmentation and hypopigmentation of breast muscle. Six cDNA libraries were constructed for hyperpigmentation and hypopigmentation groups in XFBC. We identified 395 differently expressed genes (DEGs) between hyperpigmentation and hypopigmentation group ( P < 0.05, |log2FC|≥1). Gene ontology (GO) enrichment and the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analysis indicated several differentially enriched biological functions and pathways involved in melanogenesis of the breast muscle. Gene set enrichment analysis (GSEA) GO analysis identified two significant gene sets, including the pathways of pigment metabolic process and transmembrane receptor protein tyrosine kinase activity. GSEA–KEGG analysis identified the process of tyrosine metabolism and several genes related with melanogenesis in breast muscle of the XFBC. The protein–protein interaction network was constructed and eight genes were clustered in the module. We identified nine hub genes, including TYR, TYRP1, DCT, GPR143, MLANA, SLC24A5, GPNMB, MLPH, and EDNRB2. Taken together, the DEGs and hub genes identified in the study provide a solid basis for the study of the genetic regulatory mechanisms involved the melanogenesis in the breast muscle of the XFBC.
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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 ».