Computational identification of conserved microRNAs and their targets from expression sequence tags of blueberry (<i>Vaccinium corybosum</i>)
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are a class of endogenous, approximately 21nt in length, non-coding RNA, which mediate the expression of target genes primarily at post-transcriptional levels. miRNAs play critical roles in almost all plant cellular and metabolic processes. Although numerous miRNAs have been identified in the plant kingdom, the miRNAs in blueberry, which is an economically important small fruit crop, still remain totally unknown. In this study, we reported a computational identification of miRNAs and their targets in blueberry. By conducting an EST-based comparative genomics approach, 9 potential vco-miRNAs were discovered from 22,402 blueberry ESTs according to a series of filtering criteria, designated as vco-miR156-5p, vco-miR156-3p, vco-miR1436, vco-miR1522, vco-miR4495, vco-miR5120, vco-miR5658, vco-miR5783, and vco-miR5986. Based on sequence complementarity between miRNA and its target transcript, 34 target ESTs from blueberry and 70 targets from other species were identified for the vco-miRNAs. The targets were found to be involved in transcription, RNA splicing and binding, DNA duplication, signal transduction, transport and trafficking, stress response, as well as synthesis and metabolic process. These findings will greatly contribute to future research in regard to functions and regulatory mechanisms of blueberry miRNAs.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».