Transcriptome analysis and RNA interference of cockroach phototransduction indicate three opsins and suggest a major role for TRPL channels
Notice bibliographique
Résumé
Our current understanding of insect phototransduction is based on a small number of species, but insects occupy many different visual environments. We created the retinal transcriptome of a nocturnal insect, the cockroach, Periplaneta americana to identify proteins involved in the earliest stages of compound eye phototransduction, and test the hypothesis that different visual environments are reflected in different molecular contributions to function. We assembled five novel mRNAs: two green opsins, one UV opsin, and one each TRP and TRPL ion channel homologs. One green opsin mRNA (pGO1) was 100-1000 times more abundant than the other opsins (pGO2 and pUVO), while pTRPL mRNA was 10 times more abundant than pTRP, estimated by transcriptome analysis or quantitative PCR (qPCR). Electroretinograms were used to record photoreceptor responses. Gene-specific in vivo RNA interference (RNAi) was achieved by injecting long (596-708 bp) double-stranded RNA into head hemolymph, and verified by qPCR. RNAi of the most abundant green opsin reduced both green opsins by more than 97% without affecting UV opsin, and gave a maximal reduction of 75% in ERG amplitude 7 days after injection that persisted for at least 19 days. RNAi of pTRP and pTRPL genes each specifically reduced the corresponding mRNA by 90%. Electroretinogram (ERG) reduction by pTRPL RNAi was slower than for opsin, reaching 75% attenuation by 21 days, without recovery at 29 days. pTRP RNAi attenuated ERG much less; only 30% after 21 days. Combined pTRP plus pTRPL RNAi gave only weak evidence of any cooperative interactions. We conclude that silencing retinal genes by in vivo RNAi using long dsRNA is effective, that visible light transduction in Periplaneta is dominated by pGO1, and that pTRPL plays a major role in cockroach phototransduction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».