Transcriptome characterization via 454 pyrosequencing of the annelid Pristina leidyi, an emerging model for studying the evolution of regeneration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The naid annelids contain a number of species that vary in their ability to regenerate lost body parts, making them excellent candidates for evolution of regeneration studies. However, scant sequence data exists to facilitate such studies. We constructed a cDNA library from the naid Pristina leidyi, a species that is highly regenerative and also reproduces asexually by fission, using material from a range of regeneration and fission stages for our library. We then sequenced the transcriptome of P. leidyi using 454 technology. RESULTS: 454 sequencing produced 1,550,174 reads with an average read length of 376 nucleotides. Assembly of 454 sequence reads resulted in 64,522 isogroups and 46,679 singletons for a total of 111,201 unigenes in this transcriptome. We estimate that over 95% of the transcripts in our library are present in our transcriptome. 17.7% of isogroups had significant BLAST hits to the UniProt database and these include putative homologs of a number of genes relevant to regeneration research. Although many sequences are incomplete, the mean sequence length of transcripts (isotigs) is 707 nucleotides. Thus, many sequences are large enough to be immediately useful for downstream applications such as gene expression analyses. Using in situ hybridization, we show that two Wnt/β-catenin pathway genes (homologs of frizzled and β-catenin) present in our transcriptome are expressed in the regeneration blastema of P. leidyi, demonstrating the usefulness of this resource for regeneration research. CONCLUSIONS: 454 sequencing is a rapid and efficient approach for identifying large numbers of genes in an organism that lacks a sequenced genome. This transcriptome dataset will be a valuable resource for molecular analyses of regeneration in P. leidyi and will serve as a starting point for comparisons to non-regenerating naids. It also contributes significantly to the still limited genomic resources available for annelids and lophotrochozoans more generally.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».