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AutorFukutani, Eduardo
AutorRodrigues, Moreno
AutorKasprzykowski, José Irahe
AutorAraujo, Cintia Figueiredo de
AutorPaschoal, Alexandre Rossi
AutorRamos, Pablo Ivan Pereira
AutorFukutani, Kiyoshi Ferreira
AutorQueiroz, Artur Trancoso Lopo de
Fecha de acceso2018-06-25T17:27:09Z
Fecha de disponibilización2018-06-25T17:27:09Z
Fecha de publicación2018
ReferenciaFUKUTANI, E. et al. Follow up of a robust meta-signature to identify Zika virus infection in Aedes aegypti: another brick in the wall. Memórias do Instituto Oswaldo Cruz, v. 113, n. 6, p. e180053, 2018.pt_BR
ISSN0074-0276pt_BR
URIhttps://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/27086
PromociónFAPESB (process no. JCB0004/2013), FAPESP (no.2017/03491-6), CNPq Universal CTI/CNPQ/Universal14/2014 (no. 454505/2014-0).pt_BR
Idiomaengpt_BR
EditorInstituto Oswaldo Cruzpt_BR
Derechos de autoropen accesspt_BR
Palabras clave en PortuguésRNA-seqpt_BR
Palabras clave en PortuguésAssinaturapt_BR
Palabras clave en PortuguésTranscriptomapt_BR
Palabras clave en PortuguésZika viruspt_BR
Palabras clave en PortuguésAedes aegyptipt_BR
TítuloFollow up of a robust meta-signature to identify Zika virus infection in Aedes aegypti: another brick in the wallpt_BR
Tipo del documentoArticlept_BR
DOI10.1590/0074-02760180053
Resumen en InglésThe mosquito Aedes aegypti is the main vector of several arthropod-borne diseases that have global impacts. In a previous meta-analysis, our group identified a vector gene set containing 110 genes strongly associated with infections of dengue, West Nile and yellow fever viruses. Of these 110 genes, four genes allowed a highly accurate classification of infected status. More recently, a new study of Ae. aegypti infected with Zika virus (ZIKV) was published, providing new data to investigate whether this "infection" gene set is also altered during a ZIKV infection. Our hypothesis is that the infection-associated signature may also serve as a proxy to classify the ZIKV infection in the vector. Raw data associated with the NCBI/BioProject were downloaded and re-analysed. A total of 18 paired-end replicates corresponding to three ZIKV-infected samples and three controls were included in this study. The nMDS technique with a logistic regression was used to obtain the probabilities of belonging to a given class. Thus, to compare both gene sets, we used the area under the curve and performed a comparison using the bootstrap method. Our meta-signature was able to separate the infected mosquitoes from the controls with good predictive power to classify the Zika-infected mosquitoes.pt_BR
AfiliaciónFundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brasilpt_BR
AfiliaciónFundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brasilpt_BR
AfiliaciónFundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Pós-Graduação em Biotecnologia em Saúde Investigativa. Salvador, BA, Brasilpt_BR
AfiliaciónUniversidade Federal da Bahia. Serviço de Imunologia. Salvador, BA, Brasilpt_BR
AfiliaciónUniversidade Tecnológica Federal do Paraná. Cornélio Procópio, PR, Brasilpt_BR
AfiliaciónFundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brasilpt_BR
AfiliaciónUniversidade de São Paulo. Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto, SP, Brasil / Universidade Salvador. Salvador, BA, Brasilpt_BR
AfiliaciónFundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Pós-Graduação em Biotecnologia em Saúde Investigativa. Salvador, BA, Brasilpt_BR
Palavras clave en InglêsRNA-seqpt_BR
Palavras clave en InglêsSignaturept_BR
Palavras clave en InglêsTranscriptomept_BR
Palavras clave en InglêsZika viruspt_BR
Palavras clave en InglêsAedes aegyptipt_BR


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Fukutani E Follow up of a robust ...
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337.1Kb
Formato:
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