Se ha demostrado que el contenido de grasa en la cola varía significativamente entre las razas de ovejas y juega un papel importante en la calidad de la carne. Recientemente, se han realizado esfuerzos significativos para comprender la regulación fisiológica, bioquímica y genómica de la deposición de grasa en las colas de ovejas con el fin de desentrañar los mecanismos subyacentes al almacenamiento de energía y al metabolismo de lípidos en el tejido adiposo. El RNA-seq nos ha permitido proporcionar una instantánea de alta resolución de la expresión génica diferencial entre razas de ovejas con colas grasas y delgadas. Por lo tanto, se realizaron meta-análisis de tres conjuntos de datos de RNA-seq para el trabajo actual con el fin de elucidar las diferencias en el perfil del transcriptoma entre ellos. Específicamente, identificamos genes clave, realizamos análisis de ontología génica (GO), llevamos a cabo análisis de enriquecimiento de las vías de la Enciclopedia de Genes y Genomas de Kyoto (KEGG) y validamos los genes clave utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Este enfoque reveló un total de 136 meta-génes, 39 de los cuales no fueron significativos en ninguno de los estudios individuales, lo que indica el mayor poder estadístico del meta-análisis. Además, los resultados derivados del uso de aprendizaje automático revelaron genes sustanciales que se asignaron un mayor peso (0.7) que otros meta-génes. Entre los modelos de árboles de decisión, los de Random Forest superaron a los demás en el poder predictivo de la deposición de grasa en el tejido adiposo en razas con colas grasas y delgadas (exactitud > 0.85%). En este sentido, la combinación de meta-análisis y enfoques de aprendizaje automático permitió la identificación de tres genes importantes relacionados con el metabolismo de lípidos, y nuestros hallazgos podrían ayudar a las estrategias de cría animal a optimizar los tamaños de cola de las razas de colas grasas.