Bioinformatic prediction of upstream microRNAs of PPO and novel microRNAs in potato
Notice bibliographique
Résumé
Chi, M., Liu, C., Su, Y., Tong, Y. and Liu, H. 2015. Bioinformatic prediction of upstream microRNAs of PPO and novel microRNAs in potato. Can. J. Plant Sci. 95: 871–877. MicroRNAs (miRNAs) are a class of endogenous small non-coding RNAs that play roles in many biological processes of plants. This study aimed to identify novel miRNAs and miRNAs targeting polyphenol oxidase (PPO) in potato. Small RNA-seq data (GSE32471 and GSE52599) including sequencing data of flower, leaf, stem, root, stolon and tuber tissue of potato were downloaded from Gene Expression Omnibus. After quality control and data cleaning of the raw data, the clean data were then mapped to Rfam to screen the reads corresponding to miRNA rather than other types of small RNA by Bowtie. Furthermore, the screened high-quality reads were mapped to known miRNAs in miRBase to identify and predict the novel miRNAs by miRDeep2. Finally, target gene prediction was performed for all identified miRNAs using psRNATarget and their roles in stress responses and brown spot of potato tubers through PPO genes were analyzed. A total of 18 novel potato miRNAs were identified and all of them had their specific expression patterns in different tissues. Targets prediction showed that some novel miRNAs (e.g., ST4.03ch03_9018, ST4.03ch05_15199 and ST4.03ch11_31208) could regulate the expression of potato resistance genes. Moreover, eight known miRNAs were found to target 3 PPO encoding genes, while they expressed at a low level in tuber tissue. Novel miRNAs might be associated with stress resistance of potato, and upstream miRNAs of PPO encoding genes might be important in suppression of potato brown spot.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».