Caste- and environment-associated differential expression of olfactory receptors in pest ants
Notice bibliographique
Résumé
As human society continues to grow and evolve, so does the need for effective pest management strategies. Olfactory-mediated control methods, such as attractant and repellent compounds, are a proposed strategy for mitigating the damaging effects of some insect pests, most notably ants, that rely on olfaction for communication. To develop such compounds, it is first important to comprehensively understand the target species' olfactory transcriptome in order to guide future targeted functional characterization of relevant olfactory proteins. Here, we perform bulk RNA-seq analysis of antennae from three notable pest ant species, Camponotus floridanus, Atta sexdens, and Atta cephalotes. Specifically, we highlight the expression profiles of olfactory receptor genes, as they may serve as potential targets of future industry research and application. We find that the ant antennal transcriptome differs between each species' castes, potentially reflecting varying behaviors and tasks, and also appears to be influenced by the surrounding environment. Our findings suggest a general up-regulation of olfactory receptor genes amongst foraging castes, also demonstrating that, when comparing foraging ants from differing environments, olfactory-related genes exhibit considerable patterns of differential expression. These findings suggest variable olfactory sensitivity depending on the aforementioned factors, warranting further investigation into whether differing caste and environmental conditions may negatively influence the effectiveness of broad-range olfactory-mediated pest management strategies. Development of pest management tools that target specific groups of insects by environment or caste may lead to more effective control.
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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 ».