Single-molecule, full-length transcript sequencing provides insight into the extreme metabolism of the ruby-throated hummingbird <i>Archilochus colubris</i>
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hummingbirds oxidize ingested nectar sugars directly to fuel foraging but cannot sustain this fuel use during fasting periods, such as during the night or during long-distance migratory flights. Instead, fasting hummingbirds switch to oxidizing stored lipids that are derived from ingested sugars. The hummingbird liver plays a key role in moderating energy homeostasis and this remarkable capacity for fuel switching. Additionally, liver is the principle location of de novo lipogenesis, which can occur at exceptionally high rates, such as during premigratory fattening. Yet understanding how this tissue and whole organism moderates energy turnover is hampered by a lack of information regarding how relevant enzymes differ in sequence, expression, and regulation. Findings: We generated a de novo transcriptome of the hummingbird liver using PacBio full-length cDNA sequencing (Iso-Seq), yielding 8.6Gb of sequencing data, or 2.6M reads from 4 different size fractions. We analyzed data using the SMRTAnalysis v3.1 Iso-Seq pipeline, then clustered isoforms into gene families to generate de novo gene contigs using Cogent. We performed orthology analysis to identify closely related sequences between our transcriptome and other avian and human gene sets. Finally, we closely examined homology of critical lipid metabolism genes between our transcriptome data and avian and human genomes. Conclusions: We confirmed high levels of sequence divergence within hummingbird lipogenic enzymes, suggesting a high probability of adaptive divergent function in the hepatic lipogenic pathways. Our results leverage cutting-edge technology and a novel bioinformatics pipeline to provide a first direct look at the transcriptome of this incredible organism.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».