Insights into the Regulatory Roles of miRNAs in the Salivary Glands of the Soft Ticks Ornithodoros moubata and Ornithodoros erraticus
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are small non-coding RNAs that regulate gene expression by inhibiting or degrading messenger RNAs (mRNAs). In ticks, salivary miRNAs are proposed to play key roles in modulating host–vector interactions during blood feeding. Previously, we identified salivary miRNAs in Ornithodoros moubata and Ornithodoros erraticus, major vectors of African swine fever and tick-borne human relapsing fever. In this study, we investigated the regulatory roles of salivary miRNAs in tick biology. Salivary miRNA datasets were re-analysed to identify conserved miRNAs, and putative target genes were predicted using the sialotranscriptomes of both species. In silico predictions were validated through experimental inhibition of specific miRNAs using antagomirs. Knockdown of miR-375 and miR-1 significantly reduced blood intake, oviposition, and fertility, indicating their involvement in feeding and reproductive processes. Silencing miR-252b in O. moubata led to increased mortality, suggesting a critical role in survival. Notably, Metis1 was identified as a likely target of miR-252b, and its dysregulation may underlie the observed lethality in miR-252b-silenced ticks. These findings highlight the functional relevance of salivary miRNAs in tick physiology and host interaction, offering new perspectives for the development of innovative tick control strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».