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Enregistrement W4319321845 · doi:10.3389/fphys.2023.1097317

Candidate genes potentially involved in molting and body size reduction in the male of the horned gall aphid, Schlechtendalia chinensis

2023· article· en· W4319321845 sur OpenAlexfundno aff
Hongyuan Wei, Xin Xu, Guorui Feng, Shuxia Shao, Zixiang Yang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of Alberta
Mots-clésBiologyKEGGAphidGeneTranscriptomeMoultingGallAutophagyGeneticsApoptosisBotanyCell biologyGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In general, insects grow (increase in body size) through molting. To the opposite, the body size of the males of the horned gall aphid, Schlechtendalia chinensis, gets smaller after molting and as they age. To understand the molecular bases of this rare phenomenon, transcriptomes were generated from 1–5 days old male and the data were analyzed via a weighted gene co-expression network analysis (WGCNA). A total of 15 partitioned modules with different topological overlaps were obtained, and four modules were identified as highly significant for male body length (p < 0.05). Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) enrichment analysis suggested that a portion of genes in the four modules are likely involved in autophagy and apoptosis. In addition, a total of 40 hub genes were obtained in the four modules, and among them eight genes were highly expressed in males compared to individuals of other generations of S. chinensis. These eight genes were associated with autophagy and apoptosis. Our results reveal the unique negative growth phenomenon in male S. chinensis after molting, and also suggest that the male S. chinensis with no ability to feed probably decompose their own substances via autophagy and apoptosis to provide energy for life activities such as germ cell development.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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