Data from: A novel approach to wildlife transcriptomics provides evidence of disease-mediated differential expression and changes to the microbiome of amphibian populations
Notice bibliographique
Résumé
Ranaviruses are responsible for a lethal, emerging infectious disease in amphibians and threaten their populations throughout the world. Despite this, little is known about how amphibian populations respond to ranaviral infection. In the United Kingdom, ranaviruses impact the common frog (Rana temporaria). Extensive public engagement in the study of ranaviruses in the UK has led to the formation of a unique system of field sites containing frog populations of known ranaviral disease history. Within this unique natural field system, we used RNA sequencing (RNA-Seq) to compare the gene expression profiles of R. temporaria populations with a history of ranaviral disease and those without. We have applied a RNA read filtering protocol that incorporates Bloom filters, previously used in clinical settings, to limit the potential for contamination that comes with the use of RNA-Seq in non-laboratory systems. We have identified a suite of 407 transcripts that are differentially expressed between populations of different ranaviral disease history. This suite contains genes with functions related to immunity, development, protein transport and olfactory reception amongst others. A large proportion of potential non-coding RNA transcripts present in our differentially expressed set provides first evidence of a possible role for long non-coding RNA (lncRNA) in amphibian response to viruses. Our read-filtering approach also removed significantly more bacterial reads from libraries generated from postitive disease history populations. Subsequent analysis revealed these bacterial read sets to represent distinct communities of bacterial species, which is suggestive of an interaction between ranavirus and the host microbiome in the wild.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,010 |
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 ».