Genomic Resources for Sea Lice: Analysis of ESTs and Mitochondrial Genomes
Notice bibliographique
Résumé
Sea lice are common parasites of both farmed and wild salmon. Salmon farming constitutes an important economic market in North America, South America, and Northern Europe. Infections with sea lice can result in significant production losses. A compilation of genomic information on different genera of sea lice is an important resource for understanding their biology as well as for the study of population genetics and control strategies. We report on over 150,000 expressed sequence tags (ESTs) from five different species (Pacific Lepeophtheirus salmonis (49,672 new ESTs in addition to 14,994 previously reported ESTs), Atlantic L. salmonis (57,349 ESTs), Caligus clemensi (14,821 ESTs), Caligus rogercresseyi (32,135 ESTs), and Lernaeocera branchialis (16,441 ESTs)). For each species, ESTs were assembled into complete or partial genes and annotated by comparisons to known proteins in public databases. In addition, whole mitochondrial (mt) genome sequences of C. clemensi (13,440 bp) and C. rogercresseyi (13,468 bp) were determined and compared to L. salmonis. Both nuclear and mtDNA genes show very high levels of sequence divergence between these ectoparastic copepods suggesting that the different species of sea lice have been in existence for 37-113 million years and that parasitic association with salmonids is also quite ancient. Our ESTs and mtDNA data provide a novel resource for the study of sea louse biology, population genetics, and control strategies. This genomic information provides the material basis for the development of a 38K sea louse microarray that can be used in conjunction with our existing 44K salmon microarray to study host-parasite interactions at the molecular level. This report represents the largest genomic resource for any copepod species to date.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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 ».