Competing Endogenous RNAs (ceRNAs) and Application of Their Regulatory Networks in Complex Traits and Diseases of Ruminants
Notice bibliographique
Résumé
This manuscript summarizes information on the diverse range of RNA molecules and their role as competing endogenous RNAs (ceRNAs). Moreover, it provides an overview of ceRNA regulatory networks and their applications in ruminant biology. Knowledge of co-expression networks has increased with microarrays, RNA-seq, and scRNA-seq characterizing molecular mediators across various biological scales, using sequences from numerous blood and tissue samples. By synthesizing existing knowledge, this study summarizes interactions between coding and non-coding RNAs through microRNA response elements (MREs), elucidating large-scale regulatory networks throughout the transcriptome that influence the expression and activities of various ceRNAs. Identification of non-coding RNAs with important regulatory functions will revolutionize understanding of RNA biology, shifting from an mRNA-centric model to a complex network of RNA crosstalk. The ceRNA networks offer a more comprehensive and arguably more realistic perspective compared to protein–protein interaction (PPI) networks and weighted gene co-expression networks (WGCN). These ceRNA regulatory networks can describe potential molecular regulatory mechanisms related to functional and economically important traits in ruminants, plus contribute to disease and pathology research, by elucidating pathogenesis and potential drug effects in disease and cancer models. Furthermore, they can provide insights into farm animal biology, e.g., reproductive traits in goats and sheep, regulation of fat metabolism in beef cattle, heat stress responses, and lactation regulation in dairy cattle, fertility and muscle characteristics in buffalo, and resistance to high-salt and water-deprivation conditions in camels. In conclusion, ceRNA and associated regulatory networks should promote a new understanding of molecular mechanisms and identify candidate genes and metabolic-signaling pathways in ruminants.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».