Host Manipulation, Gene Editing, and Non-Traditional Model Organisms: A New Frontier for Behavioral Research?
Notice bibliographique
Résumé
Insects and parasites dominate the biosphere, in terms of known biodiversity and mode of life, respectively. Consequently, insects play a part in many host-parasite systems, either as parasite, host, or both. Moreover, a lot of these systems involve adaptive parasite-induced changes of host phenotype (typically behavior or morphology), which is commonly known as host manipulation. While many host manipulation systems have been described within the last few decades, the proximate mechanisms that underpin host phenotypic change are still largely unknown. Given the intimate co-evolutionary history of host-parasite systems, teasing apart the intricate network of biochemical reactions involved in host manipulation requires the integration of various complementary technologies. In this perspective, we stress the importance of multidisciplinary research on host manipulation, such as high-throughput sequencing methods (genomics and transcriptomics) to search for candidate mechanisms that are activated during a manipulation event. Then, we argue that gene editing technologies, specifically the CRISPR-Cas9 system, are a powerful way to test for the functional roles of candidate mechanisms, in both the parasite and the host. Finally, given the sheer diversity of unique host-parasite systems discovered to date, there is indeed a tremendous potential to create novel non-traditional model systems that could greatly expand our capacity to test the fundamental aspects of behavior and behavioral regulation.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».