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Enregistrement W3037292914 · doi:10.1186/s12864-020-06831-4

Alternative splicing is highly variable among Daphnia pulex lineages in response to acute copper exposure

2020· article· en· W3037292914 sur OpenAlexafffund
Sneha Suresh, Teresa J. Crease, Melania E. Cristescu, Frédéric J. J. Chain

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyDaphnia pulexAlternative splicingRNA splicingGeneGeneticsDNA microarrayTranscriptomeProteomeGene expressionGenomeProteomicsGene expression profilingComputational biologyRNAGene isoformDaphnia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite being one of the primary mechanisms of gene expression regulation in eukaryotes, alternative splicing is often overlooked in ecotoxicogenomic studies. The process of alternative splicing facilitates the production of multiple mRNA isoforms from a single gene thereby greatly increasing the diversity of the transcriptome and proteome. This process can be important in enabling the organism to cope with stressful conditions. Accurate identification of splice sites using RNA sequencing requires alignment to independent exonic positions within the genome, presenting bioinformatic challenges, particularly when using short read data. Although technological advances allow for the detection of splicing patterns on a genome-wide scale, very little is known about the extent of intraspecies variation in splicing patterns, particularly in response to environmental stressors. In this study, we used RNA-sequencing to study the molecular responses to acute copper exposure in three lineages of Daphnia pulex by focusing on the contribution of alternative splicing in addition to gene expression responses. RESULTS: By comparing the overall gene expression and splicing patterns among all 15 copper-exposed samples and 6 controls, we identified 588 differentially expressed (DE) genes and 16 differentially spliced (DS) genes. Most of the DS genes (13) were not found to be DE, suggesting unique transcriptional regulation in response to copper that went unnoticed with conventional DE analysis. To understand the influence of genetic background on gene expression and alternative splicing responses to Cu, each of the three lineages was analyzed separately. In contrast to the overall analysis, each lineage had a higher proportion of unique DS genes than DE genes suggesting that genetic background has a larger influence on DS than on DE. Gene Ontology analysis revealed that some pathways involved in stress response were jointly regulated by DS and DE genes while others were regulated by only transcription or only splicing. CONCLUSIONS: Our findings suggest an important role for alternative splicing in shaping transcriptome diversity in response to metal exposure in Daphnia, highlighting the importance of integrating splicing analyses with gene expression surveys to characterize molecular pathways in evolutionary and environmental studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,218 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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