Meat quality (MQ) results from complex phenomenon and despite improved knowledge on MQ development, its variability remains high. The identification of biomarkers and the further development of rapid tests would thus be helpful to evaluate MQ in pork industries. Using transcriptomics, the present study aimed at identifying biomarkers of eight pork quality traits: ultimate pH, drip loss, lightness, redness, hue angle, intramuscular fat, shear force and tenderness, based on an experimental design inducing a high variability in MQ. Associations between microarray gene expression and pork traits (n = 50 pigs) highlighted numerous potential biomarkers of MQ. Using quantitative RT-PCR, 113 transcript–trait correlations including 40 of these genes were confirmed (P < 0.05, |r| ≤ 0.73), out of which 60 were validated (P < 0.05, |r| ≤ 0.68) on complementary experimental data (n = 50). Multiple regression models including 3 to 5 genes explained up to 59% of MQ trait variability. Moreover, functional analysis of correlated-trait genes provided information on the biological phenomena underlying MQ.
Meat quality (MQ) results from complex phenomenon and despite improved knowledge on MQ development, its variability remains high. The identification of biomarkers and the further development of rapid tests would thus be helpful to evaluate MQ in pork industries. Using transcriptomics, the present study aimed at identifying biomarkers of eight pork quality traits: ultimate pH, drip loss, lightness, redness, hue angle, intramuscular fat, shear force and tenderness, based on an experimental design inducing a high variability in MQ. Associations between microarray gene expression and pork traits (n = 50 pigs) highlighted numerous potential biomarkers of MQ. Using quantitative RT-PCR, 113 transcript–trait correlations including 40 of these genes were confirmed (P < 0.05, |r| ≤ 0.73), out of which 60 were validated (P < 0.05, |r| ≤ 0.68) on complementary experimental data (n = 50). Multiple regression models including 3 to 5 genes explained up to 59% of MQ trait variability. Moreover, functional analysis of correlated-trait genes provided information on the biological phenomena underlying MQ.
การแปล กรุณารอสักครู่..

คุณภาพเนื้อสัตว์ (MQ) เป็นผลมาจากปรากฏการณ์ที่ซับซ้อนและแม้จะมีความรู้ที่ดีขึ้นในการพัฒนา MQ แปรปรวนของมันยังคงสูง บัตรประจำตัวของไบโอมาร์คเกอร์และการพัฒนาต่อไปของการทดสอบอย่างรวดเร็วจึงจะเป็นประโยชน์ในการประเมิน MQ ในอุตสาหกรรมเนื้อหมู ใช้ transcriptomics, การศึกษานี้มุ่งเป้าไปที่การระบุบ่งชี้ทางชีวภาพของลักษณะที่มีคุณภาพเนื้อหมูแปด: พีเอชที่ดีที่สุดการสูญเสียน้ำหยด, ความสว่าง, สีแดง, สีมุมไขมันกล้าม, แรงเฉือนและความอ่อนโยนอยู่บนพื้นฐานของการออกแบบการทดลองการกระตุ้นให้เกิดความแปรปรวนสูงใน MQ ความสัมพันธ์ระหว่างการแสดงออกของยีน microarray และลักษณะเนื้อหมู (n = 50 หมู) เน้น biomarkers ที่มีศักยภาพหลาย MQ ใช้ปริมาณ RT-PCR 113 ความสัมพันธ์หลักฐาน-40 รวมทั้งลักษณะของยีนเหล่านี้ได้รับการยืนยัน (p <0.05, | R | ≤ 0.73) ออกจากที่ 60 ได้รับการตรวจสอบ (p <0.05, | R | ≤ 0.68) จากการทดลองที่สมบูรณ์ ข้อมูล (n = 50) รูปแบบการถดถอยหลายแห่งรวมถึง 3-5 ยีนอธิบายได้ถึง 59% ของความแปรปรวนลักษณะ MQ นอกจากนี้การวิเคราะห์การทำงานของยีนลักษณะ-ความสัมพันธ์ให้ข้อมูลเกี่ยวกับปรากฏการณ์ทางชีววิทยาพื้นฐาน MQ
การแปล กรุณารอสักครู่..
