MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386418318 · doi:10.3390/ijms241713585

Identification and Classification of Long Non-Coding RNAs in the Mammary Gland of the Holstein Cow

2023· article· en· W4386418318 sur OpenAlexaff
Sahar Ghulam Mohyuddin, Yan Liang, Yuxin Xia, Mengqi Wang, Huimin Zhang, Mingxun Li, Zhangping Yang, Niel A. Karrow, Yongjiang Mao

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLactationBiologyMammary glandKEGGGeneInternal medicineGeneticsEndocrinologyGene expressionTranscriptomePregnancyMedicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mammary glands, responsible for milk secretion, are regulated at a local level by various hormones, growth factors, non-coding RNAs, and other elements. Recent research has discovered the presence of lncRNAs in these glands, with suggestions that they may be essential for the maintenance and function of mammary glands. Besides directly controlling the gene and protein expression, lncRNAs are believed to play a significant part in numerous physiological and pathological processes. This study focused on examining the mammary gland tissues of Chinese Holstein cows, to identify and categorize long non-coding RNAs (lncRNAs). The research intended to distinguish lncRNAs in the mammary tissues of Holstein cows and contrast them between lactation and non-lactation periods. In this study, mammary gland tissues were sampled from three Holstein cows in early lactation (n = 3, 30 days postpartum) and non-lactation (n = 3, 315 days postpartum) on a large dairy farm in Jiangsu province. Mammary tissue samples were collected during early lactation and again during non-lactation. In total, we detected 1905 lncRNAs, with 57.3% being 500 bp and 612 intronic lncRNAs. The exon count for lncRNAs varied from 2 to 10. It was observed that 96 lncRNA expressions markedly differed between the two stages, with 83 genes being upregulated and 53 downregulated. Enrichment analysis results revealed that Gene Ontology (GO) analysis was primarily abundant in cellular processes. The Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analysis indicated that target genes were predominantly abundant in metabolic pathways, fatty acid biosynthesis, the immune system, and glycosphingolipid biosynthesis. This study analyzed the expression profile and characteristics of lncRNAs in the mammary gland tissues of Holstein cows during both lactation and non-lactation stages, forming a foundation for further investigation into the functional roles of lncRNAs in Holstein cows throughout lactation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,299 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Molecular SciencesMême sujetCancer-related molecular mechanisms researchTravaux en français237 207