Efficiency of RNA interference is improved by knockdown of dsRNA nucleases in tephritid fruit flies
Notice bibliographique
Résumé
RNA interference (RNAi) in insects is routinely used to ascertain gene function, but also has potential as a technology to control pest species. For some insects, such as beetles, ingestion of small quantities of double-stranded RNA (dsRNA) is able to knock down a targeted gene's expression. However, in other species, ingestion of dsRNA can be ineffective owing to the presence of nucleases within the gut, which degrade dsRNA before it reaches target cells. In this study, we observed that nucleases within the gut of the Queensland fruit fly ( Bactrocera tryoni ) rapidly degrade dsRNA and reduce RNAi efficacy. By complexing dsRNA with liposomes within the adult insect's diet, RNAi-mediated knockdown of a melanin synthesis gene, yellow , was improved significantly, resulting in strong RNAi phenotypes. RNAi efficiency was also enhanced by feeding both larvae and adults for several days on dsRNAs that targeted two different dsRNase gene transcripts. Co-delivery of both dsRNase-specific dsRNAs and yellow dsRNA resulted in almost complete knockdown of the yellow transcripts. These findings show that the use of liposomes or co-feeding of nuclease-specific dsRNAs significantly improves RNAi inhibition of gene expression in B. tryoni and could be a useful strategy to improve RNAi-based control in other insect species.
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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 | 0,001 |
| 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 ».