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Enregistrement W2949434924 · doi:10.1038/s41598-019-45271-3

Neuropeptide precursors and neuropeptides in the sea cucumber Apostichopus japonicus: a genomic, transcriptomic and proteomic analysis

2019· article· en· W2949434924 sur OpenAlexaff
Muyan Chen, Alžbeta Talarovičová, Yingqiu Zheng, Kenneth B. Storey, Maurice R. Elphick

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEchinoderm biology and ecology
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésApostichopus japonicusNeuropeptideBiologySea cucumberTranscriptomeNeuropeptide Y receptorGeneGeneticsGene expressionEcologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sea cucumber Apostichopus japonicus is a foodstuff with very high economic value in China, Japan and other countries in south-east Asia. It is at the heart of a multibillion-dollar industry and to meet demand for this product, aquaculture methods and facilities have been established. However, there are challenges associated with optimization of reproduction, feeding and growth in non-natural environments. Therefore, we need to learn more about the biology of A. japonicus, including processes such as aestivation, evisceration, regeneration and albinism. One of the major classes of molecules that regulate physiology and behaviour in animals are neuropeptides, and a few bioactive peptides have already been identified in A. japonicus. To facilitate more comprehensive investigations of neuropeptide function in A. japonicus, here we have analysed genomic and transcriptomic sequence data and proteomic data to identify neuropeptide precursors and neuropeptides in this species. We identified 44 transcripts encoding neuropeptide precursors or putative neuropeptide precursors, and in some instances neuropeptides derived from these precursors were confirmed by mass spectrometry. Furthermore, analysis of genomic sequence data enabled identification of the location of neuropeptide precursor genes on genomic scaffolds and linkage groups (chromosomes) and determination of gene structure. Many of the precursors identified contain homologs of neuropeptides that have been identified in other bilaterian animals. Precursors of neuropeptides that have thus far only been identified in echinoderms were identified, including L- and F-type SALMFamides, AN peptides and others. Precursors of several peptides that act as modulators of neuromuscular activity in A. japonicus were also identified. The discovery of a large repertoire of neuropeptide precursors and neuropeptides provides a basis for experimental studies that investigate the physiological roles of neuropeptide signaling systems in A. japonicus. Looking ahead, some of these neuropeptides may have effects that could be harnessed to enable improvements in the aquaculture of this economically important species.

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 seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations50
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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