Investigating the expression of fertility-regulating LncRNAs in multiparous and uniparous Shal ewe's ovaries
Notice bibliographique
Résumé
Sheep is the primary source of animal protein in Iran. Birth type is one of the significant features that determine total meat output. Little is known about how long non-coding RNAs (LncRNAs) affect litter size. The purpose of this research is to investigate the DE–LncRNAs in ovarian tissue between multiparous and uniparous Shal ewes. Through bioinformatics analyses, LncRNAs with variable expression levels between ewes were discovered. Target genes were annotated using the DAVID database, and STRING and Cytoscape software were used to evaluate their interactions. The expression levels of 148 LncRNAs were different in the multiparous and uniparous ewe groups (false discovery rate (FDR) < 0.05). Eight biological process terms, nine cellular component terms, 10 molecular function terms, and 38 KEGG pathways were significant (FDR < 0.05) in the GO analysis. One of the most significant processes impacting fertility is mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathway, followed by oocyte meiosis, gonadotropin-releasing hormone signaling pathway, progesterone-mediated oocyte maturation, oxytocin signaling pathway, and cAMP signaling pathway. ENSOARG00000025710, ENSOARG00000025667, ENSOARG00000026034, and ENSOARG00000026632 are LncRNAs that may affect litter size and fertility. The most crucial hub genes include MAPK1, BRD2, GAK, RAP1B, FGF2, RAP1B, and RAP1B. We hope that this study will encourage researchers to further investigate the effect of LncRNAs on fertility.
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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 | 0,000 | 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 ».