logo móvil
Contáctanos

Análisis comparativo del transcriptoma de músculo bovino, porcino y ovino utilizando modelos de aprendizaje automático interpretables

Autores: Guo, Yaqiang; Li, Shuai; Na, Rigela; Guo, Lili; Huo, Chenxi; Zhu, Lin; Shi, Caixia; Na, Risu; Gu, Mingjuan; Zhang, Wenguang

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

Descargar PDF

Acceso abierto

Artículo científico
2024

Análisis comparativo del transcriptoma de músculo bovino, porcino y ovino utilizando modelos de aprendizaje automático interpretables


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Zootecnia

Palabras clave

Crecimiento
Desarrollo
Tejido muscular
Calidad de la carne
Genes
Aprendizaje automático

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 9

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El crecimiento y desarrollo del tejido muscular juegan un papel fundamental en el valor económico y la calidad de la carne en los animales de granja, atrayendo la atención de criadores e investigadores. La calidad y palatabilidad del tejido muscular determinan directamente la competitividad en el mercado de los productos cárnicos y la satisfacción de los consumidores. Por lo tanto, una comprensión profunda y la gestión del crecimiento muscular son esenciales para mejorar la eficiencia económica general y la calidad del producto en la industria cárnica. A pesar de esto, la investigación sistemática sobre los genes relacionados con el desarrollo muscular en diferentes especies aún necesita ser mejorada. Este estudio aborda esta brecha a través de un análisis extenso del transcriptoma muscular entre especies, combinado con modelos de aprendizaje automático interpretables. Utilizando un conjunto de datos completo de 275 transcriptomas disponibles públicamente derivados de tejidos musculares porcinos, bovinos y ovinos, que abarcan muestras de diez tipos musculares distintos como el semimembranoso y el longissimus dorsi, este estudio analiza 113 especímenes porcinos, 94 bovinos y 68 ovinos. Empleamos nueve modelos de aprendizaje automático, como el Clasificador de Vectores de Soporte (SVC) y la Máquina de Vectores de Soporte (SVM). Aplicando el método de Explicaciones Aditivas de Shapley (SHAP), analizamos los datos del transcriptoma muscular de los tres grupos. El modelo óptimo, el aumento adaptativo (AdaBoost), identificó genes clave que potencialmente influyen en el crecimiento y desarrollo muscular en las tres especies, denominados genes SHAP. Entre estos, 41 genes (incluyendo algunos específicos) se expresaron de manera consistente en las tres especies, designados como genes homólogos. Genes candidatos específicos para una especie incluyeron varios ejemplos; para otra, algunos más; y para la tercera, solo uno. A través del análisis de los genes SHAP utilizando las vías de la Enciclopedia de Genes y Genomas de Kyoto (KEGG), se han identificado vías relevantes como el metabolismo de lípidos éter, la síntesis y secreción de cortisol, y las vías de señalización de calcio, revelando sus papeles fundamentales en el crecimiento y desarrollo muscular.

Otros recursos que podrían interesarte

Temas Virtualpro