MiRNAs in Poultry Health and Production: Progress and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are small, non-coding RNA molecules that play crucial roles in the regulation of gene expression. In poultry, miRNAs have emerged as significant regulators of various biological processes, such as growth, development, immune response, and disease resistance in humans, plants, and animals. Recent studies have identified numerous miRNAs in different poultry species (chickens, geese, turkeys, quails, and ducks) and have elucidated their roles in various economically important traits in these species. This review aims to provide a comprehensive overview of the progress made in understanding the functions and mechanisms of miRNAs in poultry as well as the challenges faced in this field. Firstly, an overview of progress in the identification and validation of miRNAs in each species is provided. Then, specific roles of miRNAs in different classes of phenotypic traits are presented. Finally, the challenges and impacts of key technologies and methods, including artificial intelligence, genome editing, and single-cell sequencing, are discussed. From state-of-the-art research on miRNA functions across different trait classes to up-to-date technology trends, this review provides a comprehensive picture of miRNAs in poultry, which might open up new research and application possibilities.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».