MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4402533637 · doi:10.1093/jas/skae234.610

PSVI-2 Multigenerational effects of maternal rate of body weight gain on fetal liver miRNA expression

2024· article· en· W4402533637 sur OpenAlexaff
Muhammad Anas, Alison K Ward, Kacie L McCarthy, Pawel P. Borowicz, Lawrence P. Reynolds, Joel S Caton, Carl R Dahlen, Wellison Jarles Silva Da Diniz

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNAWeight gainFetusBiologyBody weightAndrologyPhysiologyEndocrinologyInternal medicinePregnancyMedicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Maternal rate of gain is critical to heifer development, pregnancy outcomes, and cow longevity. Multigenerational epigenetic effects in offspring resulting from differing levels of maternal body weight (BW) gain in heifers have not been explored previously in beef cattle. The objective of this study was to evaluate the effects of early gestational BW gain in beef heifers on epigenetic mechanisms regulating gene expression in the fetal liver of the F1 generation and to determine their persistence into the F2 generation. Therefore, we hypothesized that the heifer rate of BW gain during early pregnancy would alter the hepatic micro-RNA (miRNA) expression profile of the F1 generation and that these effects would persist into the F2 offspring. Angus cross-bred heifers (n = 132; ~13 mo of age) bred through artificial insemination were assigned to treatments targeting different rates of BW gain (LG; low BW gain targeting 0.28 kg/d, n = 66; or MG; moderate BW gain targeting 0.79 kg/d, n = 66). Fifteen F0 pregnant heifers (LG = 7, MG = 8) were slaughtered on d 83 of gestation, and F1 fetal liver samples were collected. The remaining pregnant heifers (LG, n = 23; MG, n = 25) were maintained on pasture and managed as one group through calving and weaning, with no dietary treatments. The F1 heifers were then bred and slaughtered to collect the fetal liver tissues of the F2 generation from 16 pregnant heifers (LG = 8, MG = 8) on d 83 of pregnancy. The fetal hepatic miRNA profiles of F1 and F2 generations were determined using miRNA-Seq. The data were analyzed using the mirDeep2 pipeline, and differentially expressed miRNAs were identified (FDR < 0.05). Bta-miR-206 was the only differentially expressed miRNA in both the F1 and F2 generations for the MG vs. LG comparison. Based on gene target predictions, 809 genes are targeted by this miRNA. Functionally over-represented pathways (FDR < 0.05) of targeted genes included key energy metabolic pathways like mTOR, Wnt, MAPK, and PI3K-Akt signaling pathways, along with thyroid hormone signaling and longevity-regulating pathways. The results indicated that the effects of the F0 maternal rate of BW gain persisted into the F1 and F2 generations, and the maternal rate of BW gain during early pregnancy altered the hepatic miRNA expression profile to potentially regulate energy metabolism in beef heifers.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Animal Science→Même sujetBirth, Development, and Health→Travaux en français237 207→