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Enregistrement W3097091671 · doi:10.1038/s41598-020-75682-6

Environmental RNA interference in two-spotted spider mite, Tetranychus urticae, reveals dsRNA processing requirements for efficient RNAi response

2020· article· en· W3097091671 sur OpenAlexafffund
Nicolas Bensoussan, Sameer Dixit, Midori Tabara, David Letwin, Maja Milojevic, Michele Antonacci, Peng‐Yu Jin, Yuka Arai, Kristie Bruinsma, Takeshi Suzuki, Toshiyuki Fukuhara, Vladimir Zhurov, Sven Geibel, Ralf Nauen, Miodrag Grbić, Vojislava Grbić

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect Resistance and Genetics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceTokyo University of Agriculture and TechnologyEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversita degli Studi di Bari Aldo MoroInstitute of Global Innovation Research, Tokyo University of Agriculture and TechnologyGovernment of Canada
Mots-clésRNA interferenceTetranychus urticaeBiologyRNA silencingCaenorhabditis elegansSpider miteGene silencingGeneGeneticsComputational biologyMiteRNABotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comprehensive understanding of pleiotropic roles of RNAi machinery highlighted the conserved chromosomal functions of RNA interference. The consequences of the evolutionary variation in the core RNAi pathway genes are mostly unknown, but may lead to the species-specific functions associated with gene silencing. The two-spotted spider mite, Tetranychus urticae, is a major polyphagous chelicerate pest capable of feeding on over 1100 plant species and developing resistance to pesticides used for its control. A well annotated genome, susceptibility to RNAi and economic importance, make T. urticae an excellent candidate for development of an RNAi protocol that enables high-throughput genetic screens and RNAi-based pest control. Here, we show that the length of the exogenous dsRNA critically determines its processivity and ability to induce RNAi in vivo. A combination of the long dsRNAs and the use of dye to trace the ingestion of dsRNA enabled the identification of genes involved in membrane transport and 26S proteasome degradation as sensitive RNAi targets. Our data demonstrate that environmental RNAi can be an efficient reverse genetics and pest control tool in T. urticae. In addition, the species-specific properties together with the variation in the components of the RNAi machinery make T. urticae a potent experimental system to study the evolution of RNAi pathways.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations55
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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