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Background: Intramuscular fat(IMF) content is a vital parameter for assessing pork quality. Increasing evidence has shown that microRNAs(miRNAs) play an important role in regulating porcine IMF deposition. Here, a novel miRNA implicated in porcine IMF adipogenesis was found, and its effect and regulatory mechanism were further explored with respect to intramuscular preadipocyte proliferation and differentiation.Results: By porcine adipose tissue miRNA sequencing analysis, we found that miR-146a-5p is a potential regulator of porcine IMF adipogenesis. Further studies showed that miR-146a-5p mimics inhibited porcine intramuscular preadipocyte proliferation and differentiation, while the miR-146a-5p inhibitor promoted cell proliferation and adipogenic differentiation. Mechanistically, miR-146a-5p suppressed cell proliferation by directly targeting SMAD family member 4(SMAD4) to attenuate TGF-β signaling. Moreover, miR-146a-5p inhibited the differentiation of intramuscular preadipocytes by targeting TNF receptor-associated factor 6(TRAF6) to weaken the AKT/mTORC1 signaling downstream of the TRAF6 pathway.Conclusions: MiR-146a-5p targets SMAD4 and TRAF6 to inhibit porcine intramuscular adipogenesis by attenuating TGF-β and AKT/mTORC1 signaling, respectively. These findings provide a novel miRNA biomarker for regulating intramuscular adipogenesis to promote pork quality. 相似文献
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果实表型数据高通量、自动获取是果树新品种育种研究的基础,实现幼果精准检测是获取生长数据的关键。幼果期果实微小且与叶片颜色相近,检测难度大。为了实现自然环境下苹果幼果的高效检测,采用融合挤压激发块(Squeeze-and-Excitation block, SE block)和非局部块(Non-Local block, NL block)两种视觉注意机制,提出了一种改进的YOLOv4网络模型(YOLOv4-SENL)。YOLOv4模型的骨干网络提取高级视觉特征后,利用SE block在通道维度整合高级特征,实现通道信息的加强。在模型改进路径聚合网络(Path Aggregation Network, PAN)的3个路径中加入NL block,结合非局部信息与局部信息增强特征。SE block和NL block两种视觉注意机制从通道和非局部两个方面重新整合高级特征,强调特征中的通道信息和长程依赖,提高网络对背景与果实的特征捕捉能力。最后由不同尺寸的特征图实现不同大小幼果的坐标和类别计算。经过1 920幅训练集图像训练,网络在600幅测试集上的平均精度为96.9%,分别比SSD、Faster R-CNN和YOLOv4模型的平均精度提高了6.9百分点、1.5百分点和0.2百分点,表明该算法可准确地实现幼果期苹果目标检测。模型在480幅验证集的消融试验结果表明,仅保留YOLOv4-SENL中的SE block比YOLOv4模型精度提高了3.8百分点;仅保留YOLOv4-SENL中3个NL block视觉注意模块比YOLOv4模型的精度提高了2.7百分点;将YOLOv4-SENL中SE block与NL blocks相换,比YOLOv4模型的精度提高了4.1百分点,表明两种视觉注意机制可在增加少量参数的基础上显著提升网络对苹果幼果的感知能力。该研究结果可为果树育种研究获取果实信息提供参考。 相似文献
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1000.
小麦种植过程中的抗病性、产量及品质是研究小麦品种的重要项目,通过合理运用药物能够有效提升小麦产量。为了研究维大利(VDAL)对宁麦13抗病性、产量及品质的影响,设计试验进行分析。研究认为,在宁麦13种植中推广维大利(VDAL),能够显著提高宁麦13的种植效益。 相似文献