Candidate genes validation for intramuscular fat content of Nellore Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Intramuscular fat is an important factor for the sensory quality and value of meat. However, in tropical breeds such as Nellore, the lower marbling capacity represents a challenge for its positioning in premium markets. Marbling score (MS) and the total lipid (TL) determination methods are complementary methodologies for measuring beef intramuscular fat. Longissimus thoracis samples from the 24 most extreme steers (out of 189 steers) for MS (high = 12 and low = 12) and TL (high = 12 and low = 12) traits were collected to (1) validate in Nellore cattle differentially expressed genes for MS and TL traits found in the literature in other populations using real-time PCR, and (2) verify if differentially expressed genes were translated into differentially expressed proteins through advanced mass spectrometry (LC-MS/MS). Significant differences in the expression levels of the genes FABP4, DGAT1, DGAT2, BARX2, STAT5A, and SDC were observed in the group with high intramuscular fat content. These genes play important roles in lipid metabolism, adipogenesis, and muscle development. Proteins encoded by genes ( PRDM1 and COL1A2) regulated by the transcription factor STAT5A were differentially expressed and probably play a key role during intramuscular fat deposition. Our results confirm that the genes FABP4, DGAT1, DGAT2, STAT5A, and BARX2 validated here can potentially be used as biomarkers for intramuscular fat in Nellore cattle.
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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 | 0,000 |
| 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 ».