Atractaspis aterrima Toxins: The First Insight into the Molecular Evolution of Venom in Side-Stabbers
Notice bibliographique
Résumé
Although snake venoms have been the subject of intense research, primarily because of their tremendous potential as a bioresource for design and development of therapeutic compounds, some specific groups of snakes, such as the genus Atractaspis, have been completely neglected. To date only limited number of toxins, such as sarafotoxins have been well characterized from this lineage. In order to investigate the molecular diversity of venom from Atractaspis aterrima-the slender burrowing asp, we utilized a high-throughput transcriptomic approach completed with an original bioinformatics analysis pipeline. Surprisingly, we found that Sarafotoxins do not constitute the major ingredient of the transcriptomic cocktail; rather a large number of previously well-characterized snake venom-components were identified. Notably, we recovered a large diversity of three-finger toxins (3FTxs), which were found to have evolved under the significant influence of positive selection. From the normalized and non-normalized transcriptome libraries, we were able to evaluate the relative abundance of the different toxin groups, uncover rare transcripts, and gain new insight into the transcriptomic machinery. In addition to previously characterized toxin families, we were able to detect numerous highly-transcribed compounds that possess all the key features of venom-components and may constitute new classes of toxins.
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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 | 0,001 | 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 ».