Comparative analysis of microRNA profiles between wild and cultured Haemaphysalis longicornis (Acari, Ixodidae) ticks

Parasite. 2019:26:18. doi: 10.1051/parasite/2019018. Epub 2019 Mar 26.

Abstract

The miRNA profiles of a Haemaphysalis longicornis wild-type (HLWS) and of a Haemaphysalis longicornis cultured population (HLCS) were sequenced using the Illumina Hiseq 4000 platform combined with bioinformatics analysis and real-time polymerase chain reaction (RT-PCR). A total of 15.63 and 15.48 million raw reads were acquired for HLWS and HLCS, respectively. The data identified 1517 and 1327 known conserved miRNAs, respectively, of which 342 were differentially expressed between the two libraries. Thirty-six novel candidate miRNAs were predicted. To explain the functions of these novel miRNAs, Gene Ontology (GO) analysis was performed. Target gene function prediction identified a significant set of genes related to salivary gland development, pathogen-host interaction and regulation of the defence response to pathogens expressed by wild H. longicornis ticks. Cellular component biogenesis, the immune system process, and responses to stimuli were represented at high percentages in the two tick libraries. GO enrichment analysis showed that the percentages of most predicted functions of the target genes of miRNA were similar, as were certain specific categories of functional enhancements, and that these genes had different numbers and specific functions (e.g., auxiliary transport protein and electron carrier functions). This study provides novel findings showing that miRNA regulation affects the expression of immune genes, indicating a considerable influence of environment-induced stressful stimulation on immune homeostasis. Differences in the living environments of ticks can lead to differences in miRNAs between ticks and provide a basis and a convenient means to screen for genes encoding immune factors in ticks.

Les profils de miARN d’un type sauvage (HLWS) et d’une population cultivée (HLCS) de Haemaphysalis longicornis ont été séquencés en utilisant la plateforme Illumina Hiseq 4000 combinée à une analyse bioinformatique et à une réaction en chaîne par polymérase en temps réel (RT-PCR). Au total, 15,63 et 15,48 millions de lectures brutes ont été acquises respectivement pour HLWS et HLCS. Les données ont identifié respectivement 1517 et 1327 miARN conservés connus, dont 342 étaient exprimés de manière différentielle entre les deux banques. Trente-six nouveaux miARN candidats ont été prédits. Pour expliquer les fonctions de ces nouveaux miARN, une analyse d’ontologie des gènes (GO) a été réalisée. La prédiction de la fonction des gènes cibles a permis d’identifier un ensemble significatif de gènes liés au développement des glandes salivaires, à l’interaction agent pathogène-hôte et à la régulation de la réponse de défense aux agents pathogènes, exprimés par les tiques H. longicornis sauvages. La biogenèse des composants cellulaires, le processus du système immunitaire et la réponse aux stimuli étaient représentés à des pourcentages élevés dans les deux banques de tiques. L’analyse d’enrichissement GO a montré que les pourcentages de la plupart des fonctions prédites des gènes cibles du miARN étaient similaires, de même que certaines catégories d’améliorations fonctionnelles spécifiques, et que ces gènes avaient des nombres et des fonctions spécifiques différents (par exemple des fonctions de transport auxiliaire et de transporteur d’électrons). Cette étude fournit de nouvelles informations montrant que la régulation des miARN peut affecter l’expression des gènes immunitaires, indiquant une influence considérable de la stimulation de stress induite par l’environnement sur l’homéostasie immunitaire. Les différences dans les milieux de vie des tiques peuvent entraîner des différences de miARN entre les tiques et constituent une base et un moyen pratique de dépister les gènes codant pour les facteurs immunitaires chez les tiques.

Publication types

  • Comparative Study

MeSH terms

  • Animals
  • Computational Biology
  • Gene Ontology
  • Host-Pathogen Interactions / genetics
  • Ixodidae / genetics*
  • MicroRNAs / genetics*
  • Polymerase Chain Reaction
  • Rabbits / parasitology

Substances

  • MicroRNAs