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Enregistrement W2620793190 · doi:10.1111/imb.12320

Amplification and quantification of cold‐associated microRNAs in the Colorado potato beetle ( <i>Leptinotarsa decemlineata</i> ) agricultural pest

2017· article· en· W2620793190 sur OpenAlexafffund
Mathieu D. Morin, Jacques J. Frigault, Pierre J. Lyons, Nicolas Crapoulet, Sébastien Boquel, Kenneth B. Storey, Pier Morin

Notice bibliographique

RevueInsect Molecular Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensCarleton UniversityAgriculture and Agri-Food CanadaAtlantic Cancer Research InstituteUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLeptinotarsaColorado potato beetlePEST analysisBiologyAgricultureAgricultural pestAgronomyHorticultureEcologyAgricultural science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Colorado potato beetle [Leptinotarsa decemlineata (Say)] is an important insect pest that can inflict considerable damage to potato plants. This insect can survive extended periods of cold exposure, and yet the molecular switches underlying this phenomenon have not been fully elucidated. A better characterization of this process would highlight novel vulnerabilities associated with L. decemlineata that could serve as targets for the management of this devastating pest. Using high-throughput sequencing, the current work reveals a cold-associated signature group of microRNAs (miRNAs) in control (15 °C) and -5 °C-exposed L. decemlineata. The results show 42 differentially expressed miRNAs following cold exposure including miR-9a-3p, miR-210-3p, miR-276-5p and miR-277-3p. Functional analysis of predicted targets associated with these cold-responsive miRNAs notably linked these changes with vital metabolic and cellular processes. Overall, this study highlights the miRNAs probably responsible for facilitating cold adaptation in L. decemlineata and implicates miRNAs as a key molecular target to consider in the development of novel pest management strategies against these insects.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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