What happens after a blood meal? A transcriptome analysis of the main tissues involved in egg production in Rhodnius prolixus, an insect vector of Chagas disease
Notice bibliographique
Résumé
The blood-sucking hemipteran Rhodnius prolixus is a vector of Chagas disease, one of the most neglected tropical diseases affecting several million people, mostly in Latin America. The blood meal is an event with a high epidemiological impact since adult mated females feed several times, with each meal resulting in a bout of egg laying, and thereby the production of hundreds of offspring. By means of RNA-Sequencing (RNA-Seq) we have examined how a blood meal influences mRNA expression in the central nervous system (CNS), fat body and ovaries in order to promote egg production, focusing on tissue-specific responses under controlled nutritional conditions. We illustrate the cross talk between reproduction and a) lipids, proteins and trehalose metabolism, b) neuropeptide and neurohormonal signaling, and c) the immune system. Overall, our molecular evaluation confirms and supports previous studies and provides an invaluable molecular resource for future investigations on different tissues involved in successful reproductive events. These analyses serve as a starting point for new investigations, increasing the chances of developing novel strategies for vector population control by translational research, with less impact on the environment and more specificity for a particular organism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».