Identification of circRNA-associated ceRNA networks in the longissimus dorsi of yak under different feeding systems
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Yaks (Bos grunniens), prized for their ability to thrive in high-altitude environments, are indispensable livestock in the plateau region. Modifying their feeding systems holds significant promise for improving their growth and meat quality. Tenderness, a key determinant of yak meat quality and consumer appeal, is demonstrably influenced by dietary regimen. Indoor feeding regimes have been shown to enhance tenderness by lowering shear stress and optimizing pH values. CircRNAs, well-known modulators of circulatory function, also play a crucial role in skeletal muscle development across various animal species. However, their functional significance in yak skeletal muscle remains largely unexplored. RESULTS: In this study, we identified a total of 5,534 circRNAs within the longissimus dorsi muscle, and we found 51 differentially expressed circRNAs (20 up-regulated and 31 down-regulated) between the two feeding groups. Constructing a comprehensive ceRNA network illuminated intricate regulatory mechanisms, with PGP and circRNA_0617 converging on bta-miR-2285q, mirrored by KLF15/circRNA_0345/bta-miR-20b and CTSF/circRNA_0348/bta-miR-146a. These findings shed light on the potential of circRNAs to influence yak muscle development and meat quality, offering valuable insights for future research. CONCLUSIONS: This investigation unraveled a complex interaction network between circRNAs、mRNAs and miRNAs in yak skeletal muscle. We further elucidated the target genes regulated by these target genes within the network, offering valuable insights into the potential regulatory mechanisms governing muscle development and meat quality-related traits in yaks.
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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) | 0,001 | 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 ».