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Enregistrement W2734313306 · doi:10.1101/155002

Melanism patches up the defective cuticular morphological traits through promoting the up-regulation of cuticular protein-coding genes in <i>Bombyx mori</i>

2017· preprint· en· W2734313306 sur OpenAlexaff
Liang Qiao, Rixin Wang, Youjin Hao, Hai Hu, Xiong Gao, Songzhen He, Jiangbo Song, Kunpeng Lu, Yaqun Xin, James Mallet, Bin Chen, Fangyin Dai

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNational High-tech Research and Development ProgramChina Scholarship CouncilChongqing Science and Technology CommissionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMelanismCuticle (hair)BiologyBombyx moriGeneInsectMelaninPhenotypeCell biologyArthropod cuticleGeneticsEvolutionary biologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Melanin and cuticular proteins are important cuticle components in insect. Cuticle defects caused by mutations in cuticular protein-encoding genes can hinder melanin deposition. However, the effects of melanin variation on cuticular protein-encoding genes and the corresponding morphological traits associated with these genes are remain largely unknown. Using Bombyx mori as a model, we showed that the melanism levels during larval cuticle pigmentation correlated positively with the expression of cuticular protein-encoding genes. This correlation stemmed from the simultaneous induction of these genes by the melanin precursors. More importantly, the effect of the melanism background on the cuticles induced the up-regulation of other functionally redundant cuticular protein-encoding genes to rescue the morphological and adaptive defects caused by the dysfunction of some mutated cuticular proteins, and the restorative ability increased with increasing melanism levels, which gives a novel evidence that melanism enhances insect adaptability. These findings deepen our understanding of the interactions among cuticle components, as well as their importance in the stabilizing of the normal morphology and function of the cuticle.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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