PSLBII-18 Transcriptomic comparison of embryonic tissues between high and low fertility sired pregnancies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pregnancy loss is considered one of the main causes of reproductive inefficiency in the beef cattle industry. The objective was to determine the differentially expressed genes (DEGs) between the conceptus and uterus of pregnancies produced by sires of known fertility. We hypothesized that the paternal genome would have a significant effect on transcript abundance between these tissues. The sires used have been previously reported to have significantly different levels of field fertility; however, they had passed all normal quality control standards for frozen thawed semen. Bos indicus heifers (n = 45) were subjected to estrus synchronization and embryo transfer with IVP embryos from either a High Fertility (HF) or a Low Fertility sire (LF), pregnancies were confirmed at slaughter. Samples were collected from the trophectoderm (TE) and caruncle (CAR) on d 25 and 36 of gestation for transcriptome analysis. Total RNA was isolated from tissue samples using the RNeasy kit (QIAGEN; Hilden, Germany) per manufacturer’s instructions. Sequencing was conducted using an Illumina platform. Sequences were aligned to the reference genome ARS-UCD1.2. DEGs between sires and tissue were determined using edge-R package from R. False discovery rate was 0.1. On d 25, out of 15,755 genes expressed in the trophectoderm, 19 genes were downregulated, and 9 genes were upregulated in the LF. In the CAR, 9 genes were downregulated and 7 were upregulated. On d 36, in the TE the LF resulted in 53 downregulated genes and 20 upregulated genes. In CAR there were 18 downregulated genes for the LF whereas 22 genes were upregulated. Gene ontology analysis reported DEGs in the LF compared with the HF were associated with immunology and reproduction. Of particular interest BoLA NC-1
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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 ».