通过综合生物信息学分析和机器学习,识别参与猪脂肪沉积的潜在组织特异性生物标志物
Yongli Yang1, Mingli Li1, Yixuan Zhu1
1Faculty of Animal Science and Technology, Yunnan Agricultural University, Kunming, 650201, Yunnan, China.
Heliyon
|May 29, 2024
概括
这项研究确定了调节猪脂肪沉积的关键基因,重点关注皮下脂肪和肌内脂肪. 研究结果突出了像FASN和ACTA2这样的潜在生物标志物,用于改善肉质和了解肥胖症.
科学领域:
- 基因组学和分子生物学
- 动物科学与生产
- 生物技术和生物信息学
背景情况:
- 背部脂肪厚度 (BT) 和肌内脂肪 (IMF) 对猪肉生产和肉质量至关重要.
- 皮下脂肪 (SA) 和IMF沉积涉及不同的遗传和监管途径.
- 了解脂肪沉积的特定组织分子机制对于有针对性的改善至关重要.
研究的目的:
- 阐明在猪组织中的差异性脂肪沉积背后的分子机制.
- 为了确定组织特异性基因和生物标志物,参与调节SA和IMF沉积.
主要方法:
- 从基因表达总汇 (GEO) 下载并分析了公开的基因表达数据集 (GSE122349,SA的GSE145956;IMF的GSE165613,GSE207279).
- 利用强大的排名聚合 (RRA) 来识别在BT和IMF组中的差异表达基因 (DEGs).
- 应用生物信息学和机器学习算法来选择潜在的生物标志物和核心基因,并构建了一个ceRNA网络.
主要成果:
- 确定了BT (SA) 的27个下调和29个上调DEG,以及IMF的18个下调和34个上调DEG.
- 选择了四种潜在的SA生物标志物 (ACLY,FASN,ME1,ARVCF),其中FASN被确定为最重要的.
- 选了ACTA2和HMGCL作为IMF存储的候选核心基因,ACTA2显示了关键的监管潜力. 预测涉及XIST,NEAT1和microRNA的ceRNA网络被确定为SA和IMF代谢.
结论:
- 确定了关键基因和调节网络 (例如,ceRNA网络),对不同猪组织中的脂肪沉积至关重要.
- 突出了FASN和ACTA2作为SA和IMF存款的重要生物标志物.
- 这些发现为提高猪品质提供了分子基础,并提供了对人类肥胖相关疾病的见解.
