Functional genomics in the wild: a case study with paper wasps shows challenges and prospects for RNA interference in ecological systems
Notice bibliographique
Résumé
RNA interference (RNAi) is a useful tool to assess gene function by knocking down expression of a target gene and has been used successfully in domestic and laboratory organisms. However, the use of RNAi for functional genomics has not fully extended into ecological model organisms in natural environments. Assessment of gene function in the wild is important because gene function can be environmentally and context dependent. Here, we present a case study using RNAi to assess gene function in wild paper wasps Polistes metricus, to test roles for two candidate genes (NADH dehydrogenase (NADHdh) and retinoid and fatty acid binding protein (RfaBp)) in the development of reproductive castes. Previous studies have shown that these genes are upregulated in larvae that become queens compared to workers, but this pattern was reversed in the laboratory, making field-based studies necessary. We orally administered dsRNA to larvae in field colonies and found evidence of a short-term knockdown followed by a compensatory rebound in expression for RfaBp. We also observed the predicted worker-like decrease in lipid stores in NADHdh dsRNA treated wasps, suggesting a possible role for NADHdh in caste development. We discuss our results in the context of challenges for using RNAi for functional genomics in ecological model organisms in the field.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».