Identifying sexually dimorphic circulating microRNAs in gonochoristic and hermaphroditic marine fish species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In many fish species, males and females are hard to distinguish at the juvenile stage and size differences appear during maturation, often favoring females. Molecular tools for sexing live fish would benefit aquaculture, fisheries, and conservation research. Here we aimed to explores to what extent circulating microRNAs (miRNAs) can decipher phenotypic males from phenotypic females in gonochoristic fish species (the European seabass Dicentrarchus labrax , the Turbot Scophthalmus maximus , the Red drum Sciaenops ocellatus , and the Blue Runner Caranx crysos ) as well as sexual stages in a protandrous hermaphrodite species (the Gilthead seabream Sparus aurata ). We collected and extracted total RNA from 258 plasma samples, of which 96 samples with satisfactory RNA quality were sequenced using small RNA-seq. Circulating miRNAs detected in the plasma allowed to easily discriminate species, but some miRNAs were significantly correlated to one sex, independently of the species. In immature fishes, 3 miRNAs: miR-21a-3p, miR-18a-3p, and miR-29-1a-5p were overexpressed in females compared to males, while in mature fish, miR-21a-3p exhibited an opposite pattern. In the Gilthead seabream, we detected that both the miR-21a-3p and the miR-125b-2/3-5p were likely involved in the sexual transition from male to female. A complementary analysis on the 3′UTR sequences of all fish species allowed to predict potential mRNA targets of those two miRNAs, some of them being particularly relevant regarding sexual development ( i . e . wnt4, esrrb, esrrga and hsd17b1). The identification of miRNAs like miR-21a-3p and miR-125b-2/3-5p as potential sex markers could offer a new, poorly-invasive method to monitor sex and developmental stages in fishes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».