Вплив метаболічного середовища на ключових етапах розвитку фолікулів у великої рогатої худоби

Школа сільського господарства та харчової науки,

Школа ветеринарної медицини,

Школа медицини та медичних наук, Університетський коледж Дубліна, Белфілд, Дублін;

Школа ветеринарної медицини,

Школа сільського господарства та харчової науки,

Центр досліджень та інновацій тварин та пасовищ, Teagasc, Athenry, Co. Голуей, Ірландія; і

Школа ветеринарної медицини, Університет Глазго, Глазго, Великобританія

Школа сільського господарства та харчової науки,

Адреса для запитів на передрук та іншої кореспонденції: A.C.O. Еванс, Центр науки про сільське господарство та харчові продукти UCD, Белфілд, Дублін, 4, Ірландія. (електронна пошта: [електронна пошта захищена]).

Анотація

На метаболічне середовище самок можуть впливати як хронічні, так і гострі стресові фактори у критичні моменти репродуктивного циклу і можуть бути шкідливими для репродуктивної функції (7, 17). Наприклад, у м’ясних тварин гостре обмеження дієти зменшило системну концентрацію метаболічних гормонів (інсулін, IGF-I) і призвело до збільшення кількості ноновуляторних фолікулів; крім того, фолікули, які овулювали, мали знижену швидкість росту, максимальний діаметр та секрецію естрадіолу (8, 9, 52, 53). Ця ситуація подібна до спостережуваних метаболічних адаптацій до лактації у ранньому післяпологовому періоді у годуючої молочної корови, коли вони мають подібні метаболічні профілі та мають знижену функцію преовуляторного фолікула, тобто зниження системного естрадіолу, незважаючи на збільшений діаметр овуляційного фолікула (68). Дієтичні маніпуляції для подолання цих метаболічних стресових факторів за рахунок збільшення поживного циркулюючого інсуліну скоротили інтервал від отелення до першої овуляції (32) та збільшили кількість дрібних фолікулів (300 також видалили.

АНОВА

Аналіз шляху винахідливості

qRT-ПЛР

Таблиця 1. Номер доступу, символ гена та назва, що використовуються для генерування прямої та зворотної послідовностей праймерів для аналізу qRT-PCR

Всі праймери використовували при кінцевій концентрації 300 нМ.

Аналіз найбільш підходящої нормалізації qRT-PCR для клітин тека та гранульози проводили за допомогою програми geNorm у програмному забезпеченні Biogazelle qBase plus (http://www.qbaseplus.com; Biogazelle, Гент, Бельгія) (35). В експеримент 1, оптимальний коефіцієнт нормалізації розраховували як середнє геометричне значення DDX39B і UBIQ для клітин тека, тоді як середнє геометричне ДАД1 і UBIQ був рекомендований для гранульозних клітин. Для зразків в експеримент 2, оптимальний коефіцієнт нормалізації розраховували як середнє геометричне значення DDX39B і ACTB для клітин тека, тоді як середнє геометричне ДАД1 і UBIQ був рекомендований для гранульозних клітин. Всі дані про експресію для генів, що нас цікавлять, калібрували нормалізовано, а значення експресії для кожного гена визначали у довільних одиницях.

Статистичний аналіз фізіологічних та qRT-ПЛР вимірювань

Зразки сироватки, плазми та фолікулярної рідини та результати qRT-PCR аналізували із застосуванням систем статистичного аналізу (SAS Institute, Cary, NC). Нормальність та однорідність дисперсії даних визначали за допомогою гістограм, qqplots та процедури UNIVARIATE в SAS. Коли була виявлена неоднорідність дисперсії, дані трансформувались шляхом підняття змінної до рівня лямбда, як визначено за допомогою аналізу трансформації Бокса-Кокса за допомогою процедури TRANSREG в SAS. Тести гіпотез ( значень) проводили, де це було доречно, на трансформованих та нетрансформованих даних. Середні значення найменших квадратів та стандартні помилки відображають аналіз нетрансформованих даних.

В експеримент 1, Вплив на стадію розвитку фолікулів, статус тварини (корова/телиця) та їх взаємодія на аналіти сироватки крові, фолікулярну рідину та відносну експресію генів визначали із застосуванням методики змішаної моделі (PROC MIXED) у SAS. В експеримент 2, Вплив лікування (1,2 М проти 0,4 М) на аналіти плазми, фолікулярну рідину та відносну експресію генів визначали, використовуючи процедуру PROC GLM у SAS. Всі дані про експресію генів для генів, що представляють інтерес, представлені як середні значення ± SE відкаліброваних, нормованих, відносних значень експресії у довільних одиницях. Коефіцієнти кореляції Пірсона серед аналітів крові та значення експресії генів визначали, використовуючи PROC CORR SAS. Коефіцієнти кореляції класифікували як сильні (r> 0,6), помірні (r від 0,4 до 0,6) або слабкі (r

Таблиця 2. Концентрації аналітів (± SE) у сироватці крові, зібраній у день відновлення тканин у годуючих молочних корів та телиць

Корови Телиці ЗначенняТварини, 1617 Глюкоза, ммоль/л3,42 ± 0,094,11 ± 0,09 6 нг/мл (8,1 ± 0,51 нг/мл, середнє значення ± SE), тоді як концентрація становила ≤0,22 нг/мл для всіх тварин на стадіях диференціації та лютеїнізації. Діаметр фолікула значно збільшився від виділення (10,2 ± 0,41 мм) до диференціації (16,9 ± 0,73 мм) (

Рис. 1.Середній (± SE) діаметр (A), виміряні після дисекції та концентрації фолікулярної рідини естрадіолу (), прогестерон (C.) та холестерину (D) для нещодавно відібраного домінантного фолікула (Вибір: корови = 5, телиці = 6), диференційований домінантний фолікул (Диференціація: корови = 7, телиці = 5), і лютеїнізований домінантний фолікул (лютеїнізація: корови = 4, телиці = 6) для корів, що годують (чорні смуги) та телиць (білі бруси). Загальні ефекти лікування наведені в кожній панелі для кожної фолікулярної характеристики із значенням, встановленим на 0,05.