DNS metiloma un transkripta identificētie galvenie gēni un ceļi, kas saistīti ar raibu olu čaumalu veidošanos vecām dējējvistām

Abstrakts

Fons

Mājputnu olu čaumalu kvalitāte ir cieši saistīta ar olu ražošanas rentabilitāti. Olu čaumalas plankumi atspoguļo svarīgu kvalitātes iezīmi, kas ietekmē olu izskatu un klientu vēlmes. Tomēr plankumu veidošanās mehānisms joprojām ir slikti izprotams. Šajā pētījumā mēs sistemātiski salīdzinājām seruma imūno un antioksidantu indeksus vistām, kas dēj raibas un normālas olas. Lai noskaidrotu olu čaumalas plankumu veidošanās mehānismu, tika izmantotas transkripta un metiloma analīzes.

cistanche priekšrocības vīriešiem - stiprina imūnsistēmu

Noklikšķiniet šeit, lai skatītu Cistanche Enhance Immunity produktus

【Jautājiet vairāk】 E-pasts:cindy.xue@wecistanche.com / Whats App: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692

Rezultāti

Rezultāti parādīja, ka starp normālo un plankumu grupu tika identificēti septiņi atšķirīgi izteikti gēni (DEG). Gēnu kopas bagātināšanas analīze (GSEA) atklāja, ka izteiktie gēni galvenokārt tika bagātināti kalcija signalizācijas ceļā, fokusa adhēzijā un MAPK signalizācijas ceļā. Turklāt tika atklāti 282 diferencēti metilēti gēni (DMG), no kuriem 15 gēni bija saistīti ar novecošanos, tostarp ARNTL, CAV1 un GCLC. Ceļa analīze parādīja, ka DMG bija saistītas ar T šūnu mediētu imunitāti, reakciju uz oksidatīvo stresu un šūnu reakciju uz DNS bojājuma stimulu. Transkripta un DNS metilēšanas datu integrējošā analīze identificēja BFSP2 kā vienīgo pārklājošo gēnu, kas tika izteikts zemā līmenī un hipometilēts plankumu grupā.

Secinājumi

Kopumā šie rezultāti liecina, ka ar novecošanos un imūnsistēmu saistītiem gēniem un ceļiem ir izšķiroša nozīme raibu olu čaumalu veidošanā, sniedzot noderīgu informāciju olu čaumalu kvalitātes uzlabošanai.

cistanche tubulosa-uzlabo imūnsistēmu

Atslēgvārdi

Dējējvistas, Raibās olas, Transkripts, DNS metilēšana, Imunitāte

Fons

Mājputnu olas ir viens no svarīgākajiem olbaltumvielu avotiem, un to salīdzinoši zemās izmaksas padara tās populāras patērētāju vidū. Pēdējo četru gadu desmitu laikā olu ražošana ir ievērojami uzlabojusies, pateicoties specializētu olu šķirņu attīstībai un ģenētiskajai selekcijai ar mērķi "Izbarot dējējvistas līdz 100 nedēļām, lai saražotu 500 olas" [ 1, 2]. Tomēr šī mērķa sasniegšanu ierobežoja pakāpeniskā olu čaumalu kvalitātes un fizioloģijas pasliktināšanās, kas saistīta ar vistu novecošanu, kā rezultātā palielinās olu čaumalu svars, gaišāka olu čaumalu krāsa un raibu olu čaumalas [3]. Sarkanbrūns plankums, svarīga olu čaumalas kvalitātes īpašība, bieži parādās brūnās olu čaumalas strupajā galā, būtiski ietekmējot olu izskatu un klientu vēlmes. Olu čaumalu plankumainības pakāpi novērtē, izmantojot vērtēšanas metodi. Plankumus var novērtēt pēc pigmenta intensitātes, izplatības un plankumu lieluma [4]. Turklāt raibu olu čaumalu pārmantojamība svārstās no 0,15 līdz 0,2, kas norāda uz ģenētisko noteikšanu [5]. Turklāt iepriekšējais pētījums liecināja, ka vecām vistām ir vairāk raibu olu čaumalu nekā jaunākām vistām, sasniedzot 20% pēc 60 nedēļu vecuma [6]. Olu čaumalas dziedzeris ir olu veidošanās orgāns, kam ir izšķiroša nozīme olu čaumalu struktūrā un krāsas veidošanā. Olu veidošanās laikā dzeltenums pārvietojas pa infundibulum, magnum un isthmus un sasniedz olas čaumalu dziedzeri, kas izdala lielu daudzumu kalcija, pigmenta, kutikulas un citu vielu, veidojot pilnīgu olas čaumalas struktūru un ārējo kutikulu [7–9 ]. Jebkuras olu čaumalas dziedzera izmaiņas vai bojājumi ietekmē olu čaumalas struktūras veidošanos un pigmentāciju [10–12]. DNS metilēšana ir viens no agrākajiem zināmajiem modifikācijas ceļiem un ietver metilgrupu pārnešanu uz citozīna piekto oglekļa vietu, veidojot 5-metilcitozīnu [13]. DNS metilēšanai ir svarīga loma dzīvnieku novecošanās procesā, regulējot ar vecumu saistītu gēnu ekspresiju un neiroloģisko, imunoloģisko un vielmaiņas slimību etioloģijas [14–17]. Turklāt DNS metilēšana kopā ar vides faktoriem novecošanas laikā var izraisīt dažādus fenotipus [18]. Vairāki sarežģīti lopkopības fenotipi ir saistīti ar DNS metilēšanu [19, 20]. Nesen RNS sekvencēšana (RNA-seq) ir bijusi noderīga, lai atklātu gēnus un ceļus, kas ir pamatā esošajām iezīmēm transkripcijas līmenī [21–24], piemēram, embrionālo muskuļu attīstību, barības efektivitāti un metiena lielumu. Mūsu iepriekšējais pētījums parādīja, ka, lai gan raibu olu čaumalu parādīšanās neietekmē dējējvistu darbību (nepublicēti dati), plankumi var ietekmēt olu izskatu un ievērojami samazināt to ekonomisko vērtību. Turklāt raibu olu veidošanās molekulārie mehānismi ir slikti izprotami. Tāpēc šī pētījuma mērķis bija noskaidrot raibu olu čaumalu veidošanās mehānismu, izmantojot transkriptomiskās un DNS metilēšanas metodes. Tā kā raibās olu čaumalas ir iedzimtas un saistītas ar vecumu, mēs izmantojām transkriptomiskās un DNS metilēšanas analīžu kombināciju, lai izpētītu galvenos gēnus un ceļus, kas saistīti ar raibu olu čaumalu veidošanos. Paredzams, ka šī pētījuma rezultāti uzlabos izpratni par olu čaumalas iezīmju veidošanās molekulāro mehānismu, kas būtu noderīgs dzīvnieku audzēšanā.

1. att. Normālas un raibas olas no vecām dējējvistām. A Parasta ola, B Raiba ola

1. tabula Normālās un plankumainās grupas seruma bioķīmiskie parametri

Rezultāti

Seruma bioķīmiskie parametri

A typical egg and speckled egg are shown in Fig. 1. Serum antioxidant and immune indices were measured to determine the physiological status of the laying hens. Serum biochemical parameters are listed in Table 1. Serum levels of immunoglobulin G (IgG) and immunoglobulin A (IgA) are common indicators of humoral immune function. Birds in the normal group had a higher (p = 0.028) IgA content than those in the speckle group. Superoxide dismutase (SOD), catalase (CAT), total antioxidant capacity (T-AOC), glutathione (GSH), and glutathione peroxidase (GSH-PX) are important antioxidant enzymes in the body. MDA is one of the products formed by the reaction of lipids with oxygen radicals, and its content represents the degree of lipid peroxidation. These indices are important in evaluating the oxidative stress process. However, there were no differences (p >0.05) antioksidantu parametros starp parasto un raibuma grupu.

Olu čaumalas dziedzera transkripta profils

No plankumainajām un normālām grupām tika izveidotas sešas cDNS bibliotēkas. Pēc kvalitātes kontroles kopā tika iegūti 615 170 158 neapstrādāti nolasījumi un 604 275 600 tīri nolasījumi (98,22% no neapstrādātajiem nolasījumiem). Pēc izlīdzināšanas, izmantojot HISAT2 programmatūru, kartēšanas ātrums bija 90, 75–93, 18%, un unikālais kartēšanas ātrums visos paraugos bija lielāks par 73, 47% (papildu tabula S3). Gēnu ekspresijas līmeņi ir ilustrēti, izmantojot klasteru siltuma karti un galveno komponentu analīzi (PCA). Nebija būtisku atšķirību gēnu ekspresijas profilos paraugiem no plankumainajām un normālām grupām, jo ​​paraugi neveidoja izteiktas kopas (2.A, B att.). Pavisam septiņi atšķirīgi izteikti gēni (DEG) tika identificēti starp normālo un raibumu grupām (6. lpp.).<0.05, |log2 Fold Change|>1), ieskaitot divus augšupregulētus un piecus pazeminātus gēnus (2. tabula). Gēnu kopas bagātināšanas analīze (GSEA) parādīja, ka četri ceļi tika ievērojami bagātināti ar izteiktajiem gēniem (papildu tabula S4). Negatīvie normalizētie bagātināšanas rādītāji (NES) liecināja par zemākiem ekspresijas līmeņiem dažiem ceļiem normālā grupā, salīdzinot ar raibuma grupu, kur kalcija signalizācijas ceļš, neiroaktīvo ligandu un receptoru mijiedarbība, fokusa adhēzija un MAPK signalizācijas ceļš bija ceļi ar zemākā izteiksme (2.C att.). Koku DEG (BFSP2, IQSEC, TMOD4), kas identificētas ar RNS-seq, tika pārbaudītas, izmantojot kvantitatīvu reāllaika PCR (qRT-PCR). Līdzīga trīs gēnu ekspresija bija acīmredzama, izmantojot RNS-Seq un qRT-PCR, un noteikšanas koeficients (R2 ) sasniedza 0,93 (2. D attēls), kas norāda, ka RNS-seq dati bija ticami.

2. tabula Diferencēti izteikti gēni (DEG) starp vistām, kas dēja plankumainas olas, un normālām olām

2. att. Olu čaumalas dziedzera transkripta profils. A Gēnu ekspresijas līmeņu siltuma karte, B Visu gēnu galveno komponentu analīze, izmantojot DEseq2 normalizētās ekspresijas vērtības, C Trīs reprezentatīvās gēnu kopas no gēnu kopas bagātināšanas analīzes rezultātiem, D diferencēti izteiktu gēnu qPCR verifikācijas rezultāti

Olu čaumalas dziedzera DNS metilēšanas profils

A total of 564,415,302 and 581,414,308 clean reads were obtained from the speckle and normal groups, respectively, after quality control (Supplementary Table S5), of which 73–78% were uniquely mapped to the converted chicken reference genome (GRCg6a). The cytosine (C) methylation rate of the six eggshell gland samples was approximately 3.4%, and the cytosine site methylation of CpG ranged from 55.5–to 63.9% in the two groups. The cytosine site methylation of CHH and CHG (H represents A, C, or T) was detected at a low proportion (0.3–0.4%) (Supplementary Table S5). Pearson correlation analysis of the CpG bases suggested that all samples were highly correlated (r>{{0}}.89) (3.A att.). PCA parādīja, ka paraugi no abām grupām būtiski neatšķīrās, jo tie neveido atsevišķas kopas (3.B att.). CG, CHG un CHH metilēšanas līmeņos starp abām grupām nebija būtisku atšķirību (3. C att.). Tomēr plankumu grupai bija augstāks CG metilēšanas līmenis nekā parastajā grupā. Te atkārtošanās un eksonu reģionos bija visaugstākais CG metilēšanas līmenis, savukārt 5′ UTR reģionā bija viszemākais CG metilēšanas līmenis (3. att.). Pavisam starp parastajām un plankumainajām grupām tika identificēti 2788 atšķirīgi metilēti reģioni (DMR). DMR galvenokārt atradās intronos (47,45%), kam sekoja starpgēnu reģions (36,05%), eksons (8,29%), promotors (5,95%), 3′-UTR (1,18%) un 5′-UTR. 0,97%) reģionos (4. att.). Turklāt tika identificēti 282 diferencēti metilēti gēni (DMG), tostarp 172 hipermetilēti un 74 hipometilēti gēni promotora reģionā. Turklāt gēnu ķermenī tika atrasti 36 DMG, tostarp 30 hipermetilēti gēni un seši hipometilēti gēni. Mēs pārveidojām DMG par to cilvēka ortologiem un ieguvām 158 gēnu simbolus, kas tika augšupielādēti Metascape funkcionālai anotācijai, gēnu ontoloģijai (GO) un ceļu analīzei. Gēni tika bagātināti 176 GO bioloģiskajos procesos, tostarp šūnu reakcijas uz augšanas faktora stimulu un T šūnu mediētās imunitātes regulēšanu, reakciju uz oksidatīvo stresu un šūnu reakciju uz DNS bojājuma stimulu.

3. attēls Kopējie metilēšanas līmeņi vistām, kas dēj raibās un parastās olas. Metilēšanas līmeņu korelācijas analīze starp paraugiem no abām grupām. B Visu paraugu metilēšanas līmeņa galveno komponentu analīze. C Citozīna vietas metilēšanas līmeņa histogramma abās grupās. D Dažādu genoma reģionu metilēšanas līmeņu līniju diagramma. Katra gēna genoma reģioni tika sadalīti 20 tvertnēs; pēc tam tika aprēķināts visu gēnu atbilstošo funkcionālo reģionu citozīna vietas metilēšanas līmenis.

4. att. Diferenciāli metilētu reģionu (DMR) anotācijas histogramma genoma funkcionālajos reģionos

5. attēls. DMG GO nosacījumi. B Saikne starp gēnu ekspresiju un DNS metilēšanas līmeņiem plankumu grupā. C Saikne starp gēnu ekspresiju un DNS metilēšanas līmeni normālā grupā. D Venna diagramma par gēnu pārklāšanos starp DEG un DMG

Ceļu analīze parādīja, ka gēni tika bagātināti ar 19 Kioto gēnu un genomu enciklopēdijas (KEGG) ceļiem, ieskaitot RNS degradāciju, TRP kanālu iekaisuma mediatoru regulēšanu un TNF signālu ceļu. Turklāt tika atklātas 25 gēnu kopas, tostarp Rho GTPāzes signalizācija, RHO GTPāzes cikls un CDC42 GTPāzes cikls. 20 populārākās ontoloģijas kopas ir parādītas 5.A attēlā. No 158 homologiem cilvēka gēniem 15 bija saistīti ar novecošanu vai ilgmūžību (S6 papildu tabula). Tika veikta visa genoma bisulfīta sekvencēšanas (WGBS) un RNS-seq datu integratīvā analīze, lai noteiktu saistību starp DNS metilēšanu un gēnu ekspresijas līmeņiem (5.B un C att.). Bija negatīva korelācija starp DNS metilēšanu un gēnu ekspresijas līmeņiem augšpus transkripcijas sākuma vietas (TSS) un lejpus transkripcijas beigu vietas (TTS); tomēr nebija korelācijas starp DNS metilēšanu un gēnu ekspresijas līmeni gēnu ķermenī. Venna diagramma parādīja, ka BFSP2 bija vienīgais gēns, kas pārklājas starp DMG un DEG (att. 5D).

Diskusija

Vairāku gadu garumā veiktie pētījumi liecina, ka raibumu veidošanās uz olu čaumalām ir iedzimta, un novecojušas dējējvistas rada vairāk raibu olu čaumalu nekā jaunākas vistiņas [6]. Dējējvistu novecošanos bieži pavada hronisks iekaisums un oksidatīvs stress [25, 26]. Dzīvnieku asins parametri atspoguļo to fizioloģisko un uztura stāvokli. SOD, GSH-PX, GSH, CAT un T-AOC ir antioksidantu aizsardzības sistēmas sastāvdaļas. Šī pētījuma rezultāti liecina, ka veco cāļu antioksidantu spējas starp raibajām un normālām grupām būtiski neatšķīrās, kas ir pretrunā Moreno un Osorno [27] konstatējumiem. Moreno ziņoja, ka putni, kas dēj olas ar raibām čaumalām, var ciest fizioloģisku stresu galvenās plankumainības komponentes prooksidanta funkcijas dēļ un tiem ir lielāka oksidatīvā stresa tolerance [28]. Rezultātu atšķirības varētu būt saistītas ar dažādām pētījumos izmantotajām sugām.

cistanche tubulosa-uzlabo imūnsistēmu

Imūnglobulīni ir proteīni, kas iesaistīti pretiekaisuma procesos un spēlē regulējošu lomu iekaisuma reakcijās [29]. Iepriekšējais pētījums parādīja, ka zilo zīlīšu putniem, kas dēj raibas olas, ir zems kopējais imūnglobulīna līmenis [30]. Līdzīgi šī pētījuma rezultāti parādīja, ka putniem raibuma grupā bija ievērojami zemāks IgA līmenis serumā, salīdzinot ar tiem, kas bija parastajā grupā, kas norāda, ka raibuma grupas vistām var būt zemāka pretiekaisuma spēja, kas atbilst Martinesa un Merino atklājumi [30]. IgA, kas ir viens no svarīgiem rādītājiem mājputnu humorālās imūnās funkcijas novērtēšanā, piemīt pretvīrusu, antibakteriālas un antitoksīna funkcijas [31]. Pētījumi liecina, ka uztura bagātinātājs ar rauga glikānu var palielināt IgA saturu serumā. Palielināts IgA saturs var palielināt indivīda spēju uzturēt imūno homeostāzi, izraisot iespējamos ieguvumus veselībai [32]. Pētījumi arī pierādījuši, ka, dējējvistām novecojot, samazinās to izturība pret ārējiem patogēniem [33]. Novecojušu dējējvistu organismā nokļūstot patogēniem, līdztekus imunitātes samazināšanās dēļ var tikt bojāta olšūnu audu gļotādas aizsargsistēma [34]. Tomēr augstāks IgA līmenis var palielināt organisma spēju uzturēt imūno homeostāzi, novēršot patogēnu invāziju olšūnas submukozālajos audos, tādējādi saglabājot labu olu čaumalu kvalitāti. Turklāt RNS-seq analīze identificēja septiņus DEG starp plankumu un normālu grupu, tostarp IQSEC3, BFSP2, TMOD4, LOC112530987, GABRA2, TRIQK un pseidogēnu. IQSEC3, kas ir pret brefeldīnu A rezistento ARF guanīna nukleotīdu apmaiņas faktoru (GEF) saimes loceklis [35, 36], veicina inhibējošu sinapsu attīstību, saistoties ar gefirīnu [37]. IQSEC3 ir funkcionāli svarīgs, lai uzturētu tīkla darbību in vivo. IQSEC3 notriekšana grauzēju hipokampu dentate gyrus samazina GABAerģisko sinapses blīvumu un palielina uzņēmību pret smagiem krampjiem [38]. Tomēr nav pētījumu par IQSEC3 darbību mājputniem.

Gamma-aminosviestskābe (GABA) ir galvenais inhibējošais neirotransmiters mugurkaulnieku centrālajā nervu sistēmā [39] un var mainīt receptora struktūru un atbilstošā receptora jonu caurlaidību [40]. GABA var iedarboties tieši uz cauruļveida gludās muskulatūras šūnām caur GABAA-R vai GABAB-R, kas atrodas uz olvadu sieniņas un piedalās, regulējot cauruļveida kontraktilitāti trušiem [39], cilvēkiem [41] un žurkām [42]. Pētījumi liecina, ka GABRA1 ir svarīga loma olu ražošanā. Augsts GABRA1 ekspresijas līmenis var kavēt granulozes šūnu proliferāciju, uzlabot šūnu apoptozi un kavēt progesterona sintēzi un sekrēciju, kā rezultātā samazinās olu ražošana [43–45]. Dējējvistu olu dēšanas ritms ir neiromodulējošs process [46, 47]. Pamatojoties uz šiem rezultātiem, mēs domājam, ka pastāv smalka saistība starp olu čaumalas plankumu veidošanos un nervu sistēmu, lai gan precīza saikne prasa turpmāku izmeklēšanu.

TMOD4, proteīnu saimes loceklis, kas aptver aktīna pavedienu smailos galus [48], tiek ekspresēts skeleta muskuļos un sirdī [49, 50]. Pētījumos ir ziņots, ka TMOD4 ir sastopams pieaugušo vistu lēcās, eritrocītos un ātras raustīšanās skeleta muskuļu šķiedrās [51]. Ir konstatēts, ka TMOD4 piedalās miofibrilu montāžā, muskuļu kontrakcijā un diferenciācijā [52–54]. Olšūnu muskuļa kontrakcija liek olai griezties dzemdē, ļaujot pigmentam vienmērīgi nogulsnēties uz olas čaumalas virsmas. Mēs domājam, ka raibu olu veidošanās var būt saistīta ar olšūnu muskuļu kontrakciju, taču ir nepieciešami turpmāki pētījumi. GSEA tika izmantota, lai analizētu visu izteikto gēnu bioloģisko funkciju, lai izvairītos no dažu interesantu gēnu kopu zaudēšanas, izmantojot bezizmantošanas stratēģiju. Izteiktie gēni galvenokārt tika bagātināti ar kalcija signālu ceļu, fokusa adhēziju, MAPK signalizācijas ceļu un neiroaktīvo ligandu un receptoru mijiedarbību. Ir ziņots, ka olu čaumalu mineralizācijas procesā gēni, kas saistīti ar kalcija signālu ceļu, ir iesaistīti kalcija un karbonāta jonu uzsūkšanā no asinīm un tiek transportēti uz dzemdes šķidrumu caur olšūnas epitēlija šūnām, lai piedalītos olu čaumalās. mineralizācija [46, 55]. Kad kalcija un karbonāta joni turpina mineralizēties olu čaumalā, ola nepārtraukti rotē dzemdē, un olu čaumalas pigments protoporfirīns-IX var vienmērīgi nogulsnēties uz olu čaumalas virsmas [56]. Mēs domājam, ka atšķirība karbonāta un kalcija jonu piegādē starp abām grupām varēja izraisīt nevienmērīgu pigmenta sadalījumu nogulsnēšanās procesā uz olu čaumalas virsmas, izraisot olu čaumalu plankumus.

cistanche tubulosa-uzlabo imūnsistēmu

Fokālās adhēzijas ir makromolekulāras struktūras, kas veido mehāniskus savienojumus starp intracelulāro aktīna citoskeletu un ārpusšūnu matricas komponentiem [57]. Ir pierādīts, ka fokālās adhēzijas spēlē būtisku lomu ķīniešu brūno varžu olšūnu morfoloģijas un funkcijas uzturēšanā [58], savukārt fokālās adhēzijas ir iesaistītas arī olu ražošanas atšķirību mehānismā Jinghai Yellow cāļiem un Nandan-Yao. mājas cāļi [59, 60]. Pašreizējā pētījumā fokālās adhēzijas bija iesaistītas olu čaumalu plankumu veidošanā, taču īpašajam līdzdalības mehānismam joprojām ir nepieciešama turpmāka izmeklēšana. MAPK ceļā ir trīs nozīmīgi dalībnieki: p38 mitogēnu aktivētā proteīnkināze (p38 MAPK), Jun N-terminālā kināze (JNK) un ārpusšūnu atbildes kināze (ERK), kas kopā regulē šūnu augšanu, diferenciāciju, apoptozi, iekaisumu un citus. svarīgas fizioloģiskas reakcijas [61]. Ir pierādīts, ka ERK 1/2 MAPK ceļam ir svarīga loma olšūnas un dzemdes augšanā, attīstībā un diferenciācijā [62]. Wang et al. izmantoja vanādiju, lai izraisītu olšūnu epitēlija šūnu augšanu, un atklāja, ka MAPK ģimenes locekļi tika aktivizēti, izraisot olšūnas oksidatīvo stresu, samazinātu šūnu aktivitāti un šūnu apoptozi [63]. Pašreizējā pētījumā mēs noskaidrojām, ka MAPK signāla ceļš plankumainajā grupā ir ievērojami bagātināts, un tāpēc domājam, ka vistām, kas dēja raibas olas, varēja būt zināms stress, kas zināmā mērā ietekmēja olšūnu. Neiroaktīvo ligandu un receptoru mijiedarbība ir saistīta ar steroīdu hormonu sintēzi dzimumdziedzeros. Tiem ir būtiska loma olu ražošanas un olnīcu funkcijas regulēšanā mājputniem [59, 64]. Atšķirīgi ekspresēts gēns GABRA2 pieder arī neiroaktīvā liganda-receptoru mijiedarbības ceļam. Tā kā olu čaumalas plankumi parādās olu ražošanas rezultātā un olu ražošana ir ritmisks process, ievērojamā neiroaktīvo ligandu un receptoru mijiedarbības bagātināšanās raibajā grupā liek domāt, ka olu ražošanas rādītāji var atšķirties starp vistām, kas dēj raibas olas. un vistām, kas dēj normālas olas, taču tas prasa turpmāku izpēti.

Vides faktori var ietekmēt gēnu ekspresiju, izmantojot epiģenētiskas modifikācijas. Ģenētisko un epiģenētisko modifikāciju kombinācija varētu būt noderīga, lai izskaidrotu sarežģītu pazīmju veidošanās mehānismu [19, 65]. Saikne starp genoma mēroga DNS metilēšanu un gēnu ekspresiju ir pētīta gadiem ilgi [66, 67]. Parasti DNS metilēšana nomāc gēnu ekspresiju [68]. Šī pētījuma rezultāti saskan ar iepriekšējiem atklājumiem, jo ​​augsts gēnu ekspresijas līmenis ir saistīts ar zemu DNS metilēšanu promotora reģionā [67, 68]. Tomēr gēnu ķermeņa reģionā netika novērota acīmredzama tendence, kas varētu būt tāpēc, ka gēnu ekspresijas modeļus regulē arī citi faktori [69, 70]. Funkcionālās bagātināšanas analīze atklāja, ka DMG galvenokārt tika bagātināti ar T šūnu mediētu imunitāti, reakciju uz oksidatīvo stresu un šūnu reakciju uz DNS bojājumu stimuliem, un lielākā daļa ceļu ir saistīti ar novecošanos [71–73]. Ir identificēti arī citi ar novecošanu saistīti gēni, tostarp GCLC [74], CAV1 [75] un LYN [76]. Transkripta un DNS metilēšanas datu kombinācija parādīja, ka BFSP2 bija vienīgais gēns, kas pārklājas, un tas bija ievērojami izteikts gan DNS metilēšanas, gan transkripta līmenī. BFSP2 tika hipometilēts, un tā ekspresijas līmenis bija zems plankumu grupā, kas liecina, ka gēnu ekspresiju papildus metilēšanas modifikācijām regulē arī citi transkripcijas faktori. Turklāt BFSP2 ir identificēts kā kandidātgēns autosomāli dominējošai iedzimtai kataraktai [77] un progresējošai kataraktas slimībai [78]. Lai gan ir pierādīts, ka BFSP2 ir saistīta ar acu attīstību cāļiem [79], pētījumi par citām cāļu funkcijām ir ierobežoti. Tāpēc ir nepieciešami turpmāki pētījumi, lai noskaidrotu tā lomu raibu olu čaumalu veidošanā.

cistanche priekšrocības vīriešiem - stiprina imūnsistēmu

Secinājumi

Noslēgumā jāsaka, ka seruma imūnsistēmas rādītāji norāda, ka IgA saturs plankumainajā grupā bija ievērojami zemāks nekā parastajā grupā, un mēs domājam, ka samazināta imūnsistēma ir cieši saistīta ar olu čaumalas plankumu veidošanos. Transkripta analīze atklāja septiņus DEG starp plankumainajām un normālām grupām, no kurām IQSEC3, GABRA2 un BFSP2 tika identificētas kā potenciāli svarīgi gēni, kas saistīti ar plankumainu olu veidošanos. DNS metilēšanas analīze identificēja DMG, kas saistīti ar T šūnu mediētu imunitāti, reakciju uz oksidatīvo stresu un šūnu reakciju uz DNS bojājuma stimulu. No 282 identificētajiem DMG 15 bija saistīti ar novecošanos. Integratīvā transkripta un DNS metilēšanas analīze atklāja, ka vienīgais pārklājošais gēns bija BFSP2, kas tik tikko ir pētīts cāļiem. Šeit sniegtie dati liecina, ka dējējvistu imūnsistēmas un novecošanās ceļi var veicināt raibu olu čaumalu veidošanos, uzlabojot mūsu izpratni par olu čaumalu plankumu veidošanās mehānismu.

Atsauces

1. Bain MM, Nys Y, Dunn IC. Palielina dēšanas noturību un stabilizē olu kvalitāti ilgākos dēšanas ciklos. Kādi ir izaicinājumi? Br Poult Sci. 2016;57(3):330–8.

2. Pottgüter R. Dējējvistu barošana līdz 100 nedēļu vecumam. Lohmann Inf. 2016;50:18–21.

3. Molnar A, Maertens L, Ampe B, Buyse J, Kempen I, Zoons J, Delezie E. Izmaiņas olu kvalitātes pazīmēs pēdējā ražošanas fāzē: vai ir iespējams pagarināt dēšanas ciklu? Br Poult Sci. 2016;57(6):842–7.

4. Gosler AG, Higham JP, James Reynolds S. Kāpēc putnu olas ir raibas? Ecol Lett. 2005;8(10):1105–13.

5. Arango J, Settar P, Arthur J, O'Salivan N. Saistība starp čaumalu krāsu un plankumu sastopamību brūnās olu līnijās. In: Proc XIIth European Poultry Conference: 2006. 2006. lpp. 10–4.

6. Cheng X, Fan C, Ning Z. Vasaras raibumu olu kvalitāte un to ietekmējošie faktori. Chinese Poult Sci. 2019;41(19):6–9 (ķīniešu valodā).

7. Hincke MT, Nys Y, Gautron J, Mann K, Rodriguez-Navarro AB, McKee MD. Olu čaumala: struktūra, sastāvs un mineralizācija. Front Biosci (Landmark Ed). 2012;17(4):1266–80.

8. Samiullah S, Roberts JR, Chousalkar K. Olu čaumalas krāsa brūnās olu dējējvistas - apskats. Poult Sci. 2015; 94(10): 2566–75.

9. Wilson PW, Sather CS, Bain MM, Icken W, Jones A, Quinlan-Pluck F, Olori V, Gautron J, Dunn IC. Izpratne par putnu olu kutikulas veidošanos olšūnā: tās izcelsmes un nogulsnēšanās pētījums. Biol Reprod. 2017;97(1):39–49.

10 Zhu M, Li H, Miao L, Li L, Dong X, Zou X. Uztura kadmija hlorīds pasliktina čaumalu biomineralizāciju, izjaucot olu čaumalas dziedzera metabolismu dējējvistām. J Anim Sci. 2020;98(2):skaa025.

11. Qi X, Tan D, Wu C, Tang C, Li T, Han X, Wang J, Liu C, Li R, Wang J. Olu čaumalu kvalitātes pasliktināšanās dējējvistām, kas eksperimentāli inficētas ar H9N2 putnu gripas vīrusu. Vet Res. 2016;47:35.

12. Wang J, Yuan Z, Zhang K, Ding X, Bai S, Zeng Q, Peng H, Celi P. Epigallocatechin-3-gallāta aizsargāta vanādija izraisīta olu čaumalu depigmentācija, izmantojot P38MAPK-Nrf2/HO-1 signalizācijas ceļš dējējvistām. Poult Sci. 2018;97(9):3109–18.

13. Avery OT, Macleod CM, McCarty M. Pētījumi par vielas ķīmisko raksturu, kas izraisa pneimokoku veidu transformāciju: transformācijas indukcija ar dezoksiribonukleīnskābes frakciju, kas izolēta no II tipa pneimokoku. J Exp Med. 1944;79(2):137–58.

14. Kochmanski J, Marchlewicz EH, Cavalcante RG, Sartor MA, Dolinoy DC. Ar vecumu saistīta epigenoma mēroga DNS metilēšana un hidroksimetilēšana peles gareniskajā asinīs. Epiģenētika. 2018;13(7):779–92.

15. Zhang X, Hu M, Lyu X, Li C, Thannickal VJ, Sanders YY. DNS metilēšana regulēja gēnu ekspresiju orgānu fibrozē. Biochim Biophys Acta Mol Basis Dis. 2017; 1863(9): 2389–97.

16. Ērlihs M. DNS hipermetilācija slimībā: mehānismi un klīniskā nozīme. Epiģenētika. 2019;14(12):1141–63.

17. Ling C, Ronn T. Epigenetics in Human Obesity and Type 2 Diabetes. Šūnu Metab. 2019;29(5):1028–44.

18. Kaminen-Ahola N, Ahola A, Maga M, Mallett KA, Fahey P, Cox TC, Whitelaw E, Chong S. Mātes etanola patēriņš maina epigenotipu un pēcnācēju fenotipu peles modelī. PLoS Genet. 2010;6(1):e1000811.

19 Tan X, Liu R, Xing S, Zhang Y, Li Q, Zheng M, Zhao G, Wen J. Genome-Wide Detection of Key Genes and epigenetic Markers for Chicken Fatty Liver. Int J Mol Sci. 2020;21(5):1800.

20. Hwang JH, An SM, Kwon S, Park DH, Kim TW, Kang DG, Yu GE, Kim IS, Park HC, Ha J u.c. DNS metilēšanas modeļi un gēnu ekspresija, kas saistīta ar metiena lielumu Berkšīras cūku placentā. PLoS ONE. 2017;12(9):e0184539.

21. Yu C, Qiu M, Zhang Z, Song X, Du H, Peng H, Li Q, Yang L, Xiong X, Xia B u.c. Transkripta sekvencēšana atklāj gēnus, kas iesaistīti kadmija izraisītā oksidatīvajā stresā vistas sirdī. Poult Sci. 2021;100(3):100932. 22. Boo SY, Tan SW, Alitheen NB, Ho CL, Omar AR, Yeap SK. Vistas intraepitēlija limfocītu dabisko killer šūnu transkripta analīze, kas inficēta ar ļoti virulentu infekciozas bursālas slimības vīrusu. Sci Rep. 2020;10(1):18348.

23. Ren L, Liu A, Wang Q, Wang H, Dong D, Liu L. Transkripta analīze embrionālo muskuļu attīstībai Chengkou Mountain Chicken. BMC Genomika. 2021;22(1):431.

24. Yang C, Han L, Li P, Ding Y, Zhu Y, Huang Z, Dan X, Shi Y, Kang X. Ķīnas gaļas liellopu raksturojums un divpadsmitpirkstu zarnas transkripta analīze ar atšķirīgu barības efektivitāti, izmantojot RNS-Seq. Front Genet. 2021;12:741878.

25. Wang J, Jia R, Gong H, Celi P, Zhuo Y, Ding X, Bai S, Zeng Q, Yin H, Xu S u.c. Oksidatīvā stresa ietekme uz vistas olnīcām: mikrobiotas un melatonīna iejaukšanās. Antioksidanti (Bāzele). 2021;10(9):1422.

26. Attia YA, Al-Harthi MA, Abo El-Maaty HM. Kalcija un holekalciferola līmenis vēlīnās fāzes dējējvistām: ietekme uz produktīvajām īpašībām, olu kvalitāti, asins bioķīmiju un imūnās atbildes reakciju. Front Vet Sci. 2020; 7:389.

27. Moreno J, Osorno JL. Putnu olu krāsa un seksuālā atlase: vai olu čaumalu pigmentācija atspoguļo sieviešu stāvokli un ģenētisko kvalitāti? Ecol Lett. 2003;6(9):803–6.

28. Afonso S, Vanore G, Batlle A. Protoporfirīns IX un oksidatīvais stress. Free Radic Res. 1999;31(3):161–70.

29. Schwartz-Albiez R, Monteiro RC, Rodriguez M, Binder CJ, Shoenfeld Y. Dabiskās antivielas, intravenozais imūnglobulīns un to loma autoimunitātē, vēzis un iekaisumi. Clin Exp Immunol. 2009; 158 (1. pielikums): 43–50.

30. Martínez-de la Puente J, Merino S, Moreno J, Tomás G, Morales J, Lobato E, García-Fraile S, Martínez J. Vai zilo zīlīšu Cyanistes caeruleus olu čaumalas plankumainība un krāsa liecina par veselību un stāvokli? J. Avian Biol. 2007;38(3):377–84.

31. Fagarasan S, Honjo T. Zarnu IgA sintēze: priekšējās līnijas ķermeņa aizsardzības regulēšana. Nat Rev Immunol. 2003;3(1):63–72.

32. Zhen W, Shao Y, Wu Y, Li L, Pham VH, Abbas W, Wan Z, Guo Y, Wang Z. Diētiskā rauga beta-glikāna papildināšana uzlabo olu čaumalu krāsu un auglīgu olu izšķilšanos, kā arī uzlabo selekcionāra imūnās funkcijas. dējējvistas. Int J Biol Macromol. 2020;159:607–21.

33. Elhamouly M, Nii T, Isobe N, Yoshimura Y. Age-related modulation of isthmic and uterine mucosal innate immune protection system in dējējvistām. Poult Sci. 2019;98(7):3022–8.

34. Li J, Qin Q, Li YX, Leng XF, Wu YJ. Tri-orto-krezilfosfāta iedarbība izraisa zemu olu ražošanu un sliktu olu čaumalu kvalitāti, jo tiek traucēta folikulu attīstība un čaumalu dziedzeru darbība dējējvistām. Ecotoxicol Environ Saf. 2021;225:112771.

35. Fukaya M, Kamata A, Hara Y, Tamaki H, Katsumata O, Ito N, Takeda S, Hata Y, Suzuki T, Watanabe M u.c. SynArfGEF ir guanīna nukleotīdu apmaiņas faktors Arf6, un tas galvenokārt lokalizējas inhibējošo sinapsu postsinaptiskajās specializācijās. J Neurochem. 2011;116(6):1122–37.

36. Hm, JW. ADP-ribosilācijas faktora guanīna nukleotīdu apmaiņas faktoru IQSEC saimes sinaptiskās funkcijas. Neurosci Res. 2017;116:54–9.

37. Um JW, Choi G, Park D, Kim D, Jeon S, Kang H, Mori T, Papadopoulos T, Yoo T, Lee Y u.c. IQ motīvs un SEC7 domēnu saturošais proteīns 3 (IQSEC3) mijiedarbojas ar gefirīnu, lai veicinātu inhibējošas sinapses veidošanos. J Biol Chem. 2016;291(19):10119–30.

38. Kim S, Kim H, Park D, Kim J, Hong J, Kim JS, Jung H, Kim D, Cheong E, Ko J u.c. IQSEC3 zudums traucē GABAerģiskās sinapses uzturēšanu un samazina somatostatīna ekspresiju hipokampā. Cell Rep. 2020;30(6):1995-2005 e1995.

39. Erdö SL, Riesz M, Kárpáti E, Szporny L. GABAB receptor-mediated stimulation of kontraktilitātes izolētu trušu olšūnu. Eur J Pharmacol. 1984;99(4):333–6. 40. Roth FC, Draguhn A. GABA metabolisms un transports: ietekme uz sinaptisko efektivitāti. Neirālā plastika. 2012;2012:805830.

41. Erdő SL, László Á, Szporny L, Zsolnai B. High density of specific GABA saistošs sites in the human fallopian tube. Neurosci Lett. 1983;42(2):155–60.

42. Erdo SL, Rosdy B, Szporny L. Augstāka GABA koncentrācija olvados nekā žurkas smadzenēs. J Neurochem. 1982;38(4):1174–6.

43. Sun X, Chen X, Zhao J, Ma C, Yan C, Liswaniso S, Xu R, Qin N. Olnīcu folikulu salīdzinošā transkripta analīze atklāj galvenos gēnus un signalizācijas ceļus, kas saistīti ar vistu olu ražošanu. BMC Genomika. 2021;22(1):899.

44. Chen X, Sun X, Chimbaka IM, Qin N, Xu X, Liswaniso S, Xu R, Gonzalez JM. Olnīcu folikulu transkripta analīze atklāj potenciālos galvenos gēnus, kas saistīti ar palielinātu un samazinātu vistu olu ražošanas ātrumu. Front Genet. 2021;12:622751.

45. Luan X, Liu D, Cao Z, Luo L, Liu M, Gao M, Zhang X. Transkripta profilēšana identificē diferenciāli ekspresētus gēnus Huoyan zosu olnīcās starp dēšanas periodu un pārtraukšanas periodu. PLoS ONE. 2014;9(11):e113211.

46. ​​Cui Z, Zhang Z, Amevor FK, Du X, Li L, Tian Y, Kang X, Shu G, Zhu Q, Wang Y u.c. Diennakts miR-449c-5p regulē dzemdes Ca(2+) transportu cāļu olu čaumalu pārkaļķošanās laikā. BMC Genomika. 2021;22(1):764.

47. Mishra SK, Chen B, Zhu Q, Xu Z, Ning C, Yin H, Wang Y, Zhao X, Fan X, Yang M u.c. Transkripta analīze atklāj atšķirīgi izteiktus gēnus, kas saistīti ar augstu olu ražošanas ātrumu vistas hipotalāma hipofīzes-olnīcu asī. Sci Rep. 2020;10(1):5976.

48. Cox PR, Siddique T, Zoghbi HY. Tropomodulīnu 2 un 4 genomiskā organizācija un neparasta YL-1 un tropomodulīna 4 starpgēnu un intraeksoniskā splicēšana. BMC genomika. 2001; 2:7.

49. Cox PR, Zoghbi HY. Trīs unikālu cilvēka tropomodulīna gēnu un to peles ortologu sekvencēšana, ekspresijas analīze un kartēšana. Genomika. 2000;63(1):97–107.

50. Yamashiro S, Gokhin DS, Kimura S, Nowak RB, Fowler VM. Tropomodulīni: proteīni ar smailu galu, kas regulē aktīna pavedienu arhitektūru dažādos šūnu veidos. Citoskelets (Hoboken). 2012; 69(6): 337–70.

51. Almenar-Queralt A, Lee A, Conley CA, Ribas de Pouplana L, Fowler VM. Jaunas tropomodulīna izoformas, skeleta tropomodulīna, identifikācija, kas aizsedz aktīna pavedienu smailu galus ātrā skeleta muskuļos. J Biol Chem. 1999;274(40):28466–75.

52. Ren T, Li Z, Zhou Y, Liu X, Han R, Wang Y, Yan F, Sun G, Li H, Kang X. LncRNAs sekvencēšana un raksturojums Gushi un Arbor Acres cāļu krūts muskuļos. Genoms. 2018;61(5):337–47.

53. Sju L, Džao F, Rens H, Li L, Lu J, Liu J, Džans S, Liu GE, Song J, Džans L u.c. Ar augļa svaru saistīto gēnu koekspresijas analīze aitu skeleta muskuļos vidējā un vēlīnā augļa attīstības stadijā. Int J Biol Sci. 2014;10(9):1039–50.

54. Wu Y, Wang Y, Yin D, Mahmood T, Yuan J. Transkriptu analīze atklāj molekulāro izpratni par nikotīnamīdu un nātrija butirātu attiecībā uz gaļas kvalitāti broileriem ar augstu ganāmpulka blīvumu. BMC Genomika. 2020;21(1):412.

55. Zhang F, Yin ZT, Zhang JF, Zhu F, Hincke M, Yang N, Hou ZC. Transkriptu, proteomu un QTL datu integrēšana, lai atklātu funkcionāli svarīgus gēnus pīļu olu čaumalu un albumīna veidošanās procesā. Genomika. 2020;112(5):3687–95.

56. Nys Y, Gautron J, Garcia-Ruiz JM, Hincke MT. Putnu olu čaumalu mineralizācija: matricas proteīnu bioķīmiskais un funkcionālais raksturojums. CR Palevol. 2004;3(6–7):549–62.

57. Chen CS, Alonso JL, Ostuni E, Whitesides GM, Ingber DE. Šūnu forma nodrošina globālu fokusa adhēzijas mezgla kontroli. Biochem Biophys Res Commun. 2003;307(2):355–61.

58 Su H, Zhang H, Wei X, Pan D, Jing L, Zhao D, Zhao Y, Qi B. Rana chensinensis Oviduct salīdzinošā proteomiskā analīze. Molekulas. 2018;23(6):1384.

59. Zhang T, Chen L, Han K, Zhang X, Zhang G, Dai G, Wang J, Xie K. Olnīcu transkripta analīze relatīvi lielākā un mazākā olšūnā, kas ražo Jinghai Yellow Chicken. Anim Reprod Sci. 2019; 208:106114.

60. Sun T, Xiao C, Deng J, Yang Z, Zou L, Du W, Li S, Huo X, Zeng L, Yang X. Transkriptu analīze atklāj galvenos gēnus un ceļus, kas saistīti ar olu ražošanu Nandan-Yao mājas vistas gaļā. Comp Biochem Physiol D daļa Genomika Proteomika. 2021;40:100889.

61. Peter AT, Dhanasekaran N. Granulozes šūnu apoptoze: pārskats par MAPK signalizācijas moduļu lomu. Reprod Domest Anim. 2003;38(3):209–13.

62. Jeong W, Kim J, Ahn SE, Lee SI, Bazer FW, Han JY, Song G. AHCYL1 ir mediēts ar estrogēnu izraisītu ERK1/2 MAPK šūnu signālu un mikroRNS regulēšanu, lai ietekmētu putnu olšūnas funkcionālos aspektus. PLoS ONE. 2012;7(11):e49204.

63. Wang J, Huang X, Zhang K, Mao X, Ding X, Zeng Q, Bai S, Xuan Y, Peng H. Vanadāta oksidatīvo un apoptotisko efektu mediē MAPK-Nrf2 ceļš slāņa olšūnu magnum epitēlija šūnās. Metalomika. 2017;9(11):1562–75.

64. Tao Z, Song W, Zhu C, Xu W, Liu H, Zhang S, Huifang L. Salīdzinošā transkriptomiskā analīze pīļu olnīcām ar augstu un zemu olu ražošanu. Poult Sci. 2017;96(12):4378–88.

65. Shioda K, Odajima J, Kobayashi M, Kobayashi M, Cordazzo B, Isselbacher KJ, Shioda T. Transkriptomiskā un epiģenētiskā ģenētiskās seksuālās identitātes saglabāšana estrogēnu feminizētos vīriešu vistas embrija dzimumdziedzeros. Endokrinoloģija. 2021;162(1):bqaa208.

66. Huang YZ, Sun JJ, Zhang LZ, Li CJ, Womack JE, Li ZJ, Lan XY, Lei CZ, Zhang CL, Zhao X u.c. Genoma mēroga DNS metilēšanas profili un to attiecības ar mRNS un mikroRNS transkriptu liellopu muskuļu audos (Bos taurīns). Sci Rep. 2014;4:6546.

67. Tan X, Liu R, Zhang Y, Wang X, Wang J, Wang H, Zhao G, Zheng M, Wen J. Integrēta analīze metiloma un transkripta cāļiem ar taukaino aknu hemorāģisko sindromu. BMC Genomika. 2021;22(1):8.

68. Fu Y, Li J, Tang Q, Zou C, Shen L, Jin L, Li C, Fang C, Liu R, Li M u.c. Trīs cūku šķirņu metiloma, transkripta un miRNAome integrēta analīze. Epigenomika. 2018;10(5):597–612.

69. Lawrence M, Daujat S, Schneider R. Laterālā domāšana: kā histona modifikācijas regulē gēnu ekspresiju. Trends Genet. 2016;32(1):42–56.

70. Zhao BS, Roundtree IA, He C. Post-transkripcijas gēnu regulēšana ar mRNS modifikācijām. Nat Rev Mol Cell Biol. 2017;18(1):31–42.

71. Čakravarti B, Abraham GN. Novecošanās un T-šūnu mediēta imunitāte. Meh Aging Dev. 1999;108(3):183–206.

72. Camougrand N, Rigoulet M. Novecošanās un oksidatīvais stress: pētījumi par dažiem gēniem, kas iesaistīti gan novecošanā, gan atbildē uz oksidatīvo stresu. Respir Physiol. 2001;128(3):393–401.

73. Ribezzo F, Shiloh Y, Schumacher B. Sistēmiskas DNS bojājumu reakcijas novecošanās un slimību gadījumos. Semin Cancer Biol. 2016;37–38:26–35.

74. Orr WC, Radyuk SN, Prabhudesai L, Toroser D, Benes JJ, Luchak JM, Mockett RJ, Rebrin I, Hubbard JG, Sohal RS. Glutamāta-cisteīna ligāzes pārmērīga ekspresija pagarina Drosophila melanogaster dzīves ilgumu. J Biol Chem. 2005;280(45):37331–8.

75. Park DS, Cohen AW, Frank PG, Razani B, Lee H, Williams TM, Chandra M, Shirani J, De Souza AP, Tang B u.c. Caveolin-1 null (-/-) pelēm ir ievērojami samazināts dzīves ilgums. Bioķīmija. 2003;42(51):15124–31.

76. Park JW, Ji YI, Choi YH, Kang MY, Jung E, Cho SY, Cho HY, Kang BK, Joung YS, Kim DH u.c. Kandidātgēnu polimorfismi cukura diabēta, sirds un asinsvadu slimību un vēža gadījumā korejiešiem ir saistīti ar ilgmūžību. Exp Mol Med. 2009;41(11):772–81.

77. Jakobs PM, Hess JF, FitzGerald PG, Kramer P, Weleber RG, Litt M. Autosomāli dominējoša iedzimta katarakta, kas saistīta ar delēcijas mutāciju cilvēka lodīšu pavedienu proteīna gēnā BFSP2. Am J Hum Genet. 2000;66(4):1432–6.

78. Conley YP, Erturk D, Keverline A, Mah TS, Keravala A, Barnes LR, Bruchis A, Hess JF, FitzGerald PG, Weeks DE u.c. Nepilngadīga, progresējoša kataraktas lokuss hromosomā 3q21-q22 ir saistīts ar nepareizu mutāciju lodīšu flamenta strukturālajā proteīnā-2. Am J Hum Genet. 2000;66(4):1426–31.

79. Kumar P, Kasiviswanathan D, Sundaresan L, Kathirvel P, Veeriah V, Dutta P, Sankaranarayanan K, Gupta R, Chatterjee S. Clues no genoma mēroga transkripta analīzes, lai izpētītu talidomīda izraisītas anomālijas slāpekļa embrija attīstībā: oksīds novērš talidomīda izraisītās anomālijas, pagriežot sistēmu atpakaļ uz normālu transkripta modeli. Biochimie. 2016; 121:253–67.

80. Chen S, Zhou Y, Chen Y, Gu J. fastp: īpaši ātrs viss vienā FASTQ priekšprocesors. Bioinformātika. 2018;34(17):i884–90.

81. Kim D, Paggi JM, Park C, Bennett C, Salzberg SL. Uz grafiku balstīta genoma saskaņošana un genotipēšana ar HISAT2 un HISAT genotipu. Nat Biotechnol. 2019;37(8):907–15.

82. Li H, Handsaker B, Wysoker A, Fennell T, Ruan J, Homer N, Marth G, Abecasis G, Durbin R, Genome Project Data Processing S. The Sequence Alignment/Map format and SAMtools. Bioinformātika. 2009;25(16):2078–9.

83. Liao Y, Smyth GK, Shi W. featureCounts: efektīva vispārējas nozīmes programma secību nolasījumu piešķiršanai genoma pazīmēm. Bioinformātika. 2014;30(7):923–30.

84. Love MI, Huber W, Anders S. Mērens locījuma izmaiņu un dispersijas novērtējums RNS-seq datiem ar DESeq2. Genoms Biol. 2014;15(12):550.

85. Subramanian A, Tamayo P, Mootha VK, Mukherjee S, Ebert BL, Gillette MA, Paulovich A, Pomeroy SL, Golub TR, Lander ES u.c. Gēnu kopas bagātināšanas analīze: uz zināšanām balstīta pieeja genoma mēroga ekspresijas profilu interpretācijai. Proc Natl Acad Sci US A. 2005;102(43):15545–50.

86. Krūgers F, Endrjūss SR. Bismark: elastīgs izlīdzinātājs un metilēšanas izsaucējs Bisulfte-Seq lietojumprogrammām. Bioinformātika. 2011;27(11):1571–2.

87. Džounss PA. DNS metilēšanas funkcijas: salas, sākuma vietas, gēnu ķermeņi un ne tikai. Nats Revs Ženē. 2012;13(7):484–92.

88. Akalin A, Kormaksson M, Li S, Garrett-Bakelman FE, Figueroa ME, Melnick A, Mason CE. methylKit: visaptveroša R pakete genoma mēroga DNS metilēšanas procesu analīzei. Genoms Biol. 2012;13(10):R87.

89. Zhou Y, Zhou B, Pache L, Chang M, Khodabakhshi AH, Tanaseichuk O, Benner C, Chanda SK. Metascape nodrošina uz biologiem orientētu resursu sistēmu līmeņa datu kopu analīzei. Nat Commun. 2019;10(1):1523.