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Enregistrement W3136140580 · doi:10.1111/imb.12700

Improved transient silencing of gene expression in the mosquito female <scp> <i>Aedes aegypti</i> </scp>

2021· article· en· W3136140580 sur OpenAlexfundno aff
Morag McFarlane, Mathilde Lauréti, Taylor M. Levee, Sandra Terry, Alain Kohl, Emilie Pondeville

Notice bibliographique

RevueInsect Molecular Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect Resistance and Genetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilMedical Research Council Canada
Mots-clésAedes aegyptiGene silencingBiologyGeneGene expressionAedesRNA interferenceCell biologyBotanyGeneticsLarvaRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gene silencing using RNA interference (RNAi) has become a widely used genetic technique to study gene function in many organisms. In insects, this technique is often applied through the delivery of dsRNA. In the adult female Aedes aegypti, a main vector of human-infecting arboviruses, efficiency of gene silencing following dsRNA injection varies greatly according to targeted genes. Difficult knockdowns using dsRNA can thus hamper gene function analysis. Here, by analysing silencing of three different genes in female Ae. aegypti (p400, ago2 and E75), we show that gene silencing can indeed be dsRNA sequence dependent but different efficiencies do not correlate with dsRNA length. Our findings suggest that silencing is likely also gene dependent, probably due to gene-specific tissue expression and/or feedback mechanisms. We demonstrate that use of high doses of dsRNA can improve knockdown efficiency, and injection of a transfection reagent along with dsRNA reduces the variability in efficiency between replicates. Finally, we show that gene silencing cannot be achieved using siRNA injection in Ae. aegypti adult females. Overall, this work should help future gene function analyses using RNAi in adult females Ae. aegypti, leading toward a better understanding of physiological and infectious processes.

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 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,784

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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