Mammomics in sus scrofa: uncovering adaptation underlylng mammary development during pregnancy and lactation

Abstract

La comprensione dei geni che controllano la crescita, lo sviluppo, e il metabolismo della ghiandola mammaria suina può rivelare potenziali vie metaboliche o di segnale per migliorare l'efficienza di sintesi del latte. Un microarray suino costituito da 13.263 oligonucleotidi (mer 70) è stato utilizzato per lo studio del profilo di trascrizione del tessuto mammario da 4.5 scrofe a -34, -14, -4, 0, 7, 14, 21, e 28 giorni rispetto alla data del parto. ANOVA (FDR ≤ 0.10) ha individuato 2664 geni differenzialmente espressi (DEG) in relazione allo stato fisiologico. L’analisi dei network e delle vie metaboliche ha identificato come funzioni molecolari più affette dallo stato fisiologico: crescita e proliferazione cellulare (548 geni) cellule di segnale(612 geni).La qPCR rimane il metodo migliore per la misurazione dell’ abbondanza mRNA ad alta precisione e per la validazione di dati array. Essenziale per assicurare l'affidabilità della qPCR è la normalizzazione dei dati con l’utilizzo di geni di controllo interno (ICG). Un analisi sulla stabilità dei geni ha identificato, tra i 19 potenziali ICG, API5, VABP, e MRPL39 come i più stabili ICG nel tessuto mammario suini e ha inoltre stabilito che l'uso di tali 3 geni è il più appropriato per il calcolo di un fattore di normalizzazione. I risultati sottolineano l'importanza di una corretta validazione dei controlli interni per qPCR ed evidenziano le limitazioni di utilizzo dell’assenza dell’effetto tempo come unico criterio per la selezione di CIG.