In Silico Analysis of Possible microRNAs Involved in the Pathogenesis of White-Nose Syndrome in Myotis lucifugus
Notice bibliographique
Résumé
Since 2007, white-nose syndrome (WNS), caused by the fungus Pseudogymnoascus destructans, has killed millions of bats across North America by disrupting hibernation cycles, causing premature fat depletion and starvation. Little brown bats (Myotis lucifugus) from some populations persisting after WNS store larger pre-hibernation fat reserves than bats did before WNS, which may help bats survive winter starvation and mount an immune response to Pd in spring. MicroRNAs (miRNAs) are highly conserved, small, non-coding RNA molecules that regulate gene expression post-transcriptionally. Aberrant miRNA expression can affect metabolic pathways in mammals and has been linked to various diseases. If fat reserves and immune mechanisms influence survival from WNS, then miRNAs regulating metabolic and immune-related genes might affect WNS pathogenesis and bat survival. A previous study identified 43 miRNAs differentially expressed in bats with WNS. We analyzed these miRNAs for their roles in metabolism and immune-related pathways, using DIANA Tools and KEGG analysis, to determine a subset that could serve as biomarkers of pathophysiology or survival in WNS-affected bats. We identified miR-543, miR-27a, miR-92b, and miR-328 as particularly important because they regulate multiple pathways likely important for WNS (i.e., immune response, lipogenesis, insulin signaling, and FOXO signaling). As proof-of-concept, we used reverse transcription quantitative real-time PCR (RT-qPCR) to quantify the prevalence of these miRNAs in plasma samples of bats (n = 11) collected from a post-WNS population during fall fattening. All the selected miRNAs were detectable in at least some bats during fall fattening although prevalence varied among miRNAs. Future in vivo validation studies would help confirm functional roles and biomarker utility of these miRNAs for WNS-affected bats.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».