Comprehensive transcriptomic analysis of long non-coding RNAs in bovine ovarian follicles and early embryos
Notice bibliographique
Résumé
Long non-coding RNAs (lncRNAs) have been the subject of numerous studies over the past decade. First thought to come from aberrant transcriptional events, lncRNAs are now considered a crucial component of the genome with roles in multiple cellular functions. However, the functional annotation and characterization of bovine lncRNAs during early development remain limited. In this comprehensive analysis, we review lncRNAs expression in bovine ovarian follicles and early embryos, based on a unique database comprising 468 microarray hybridizations from a single platform designed to target 7,724 lncRNA transcripts, of which 5,272 are intergenic (lincRNA), 958 are intronic, and 1,524 are antisense (lncNAT). Compared to translated mRNA, lncRNAs have been shown to be more tissue-specific and expressed in low copy numbers. This analysis revealed that protein-coding genes and lncRNAs are both expressed more in oocytes. Differences between the oocyte and the 2-cell embryo are also more apparent in terms of lncRNAs than mRNAs. Co-expression network analysis using WGCNA generated 25 modules with differing proportions of lncRNAs. The modules exhibiting a higher proportion of lncRNAs were found to be associated with fewer annotated mRNAs and housekeeping functions. Functional annotation of co-expressed mRNAs allowed attribution of lncRNAs to a wide array of key cellular events such as meiosis, translation initiation, immune response, and mitochondrial related functions. We thus provide evidence that lncRNAs play diverse physiological roles that are tissue-specific and associated with key cellular functions alongside mRNAs in bovine ovarian follicles and early embryos. This contributes to add lncRNAs as active molecules in the complex regulatory networks driving folliculogenesis, oogenesis and early embryogenesis all of which are necessary for reproductive success.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».