Knock down to level up: Reframing RNAi for invertebrate ecophysiology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Comparative ecophysiologists strive to understand physiological problems in non-model organisms, but the use of molecular tools that manipulate gene expression such as RNA interference (RNAi) are under-used in our field. Here, we provide a framework for invertebrate ecophysiologists to use RNAi to answer questions focused on physiological processes, rather than as a tool to investigate gene function. We specifically focus on non-model invertebrates, in which the use of other genetic tools (e.g., genetic knockout lines) are less likely. We argue that because RNAi elicits a temporary manipulation of gene expression, and resources to carry out RNAi are technically and financially accessible, it is an effective tool for invertebrate ecophysiologists. We cover the terminology and basic mechanisms of RNA interference as an accessible introduction for “non-molecular” physiologists, include a suggested workflow for identifying RNAi gene targets and validating biologically relevant gene knockdowns, and present a hypothesis-testing framework for using RNAi to answer common questions in the realm of invertebrate ecophysiology. This review encourages invertebrate ecophysiologists to use these tools and workflows to explore physiological processes and bridge genotypes to phenotypes in their animal(s) of interest.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,079 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».