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Enregistrement W1979468478 · doi:10.1371/journal.pone.0019212

Domestication of Transposable Elements into MicroRNA Genes in Plants

2011· article· en· W1979468478 sur OpenAlexfundno aff
Yang Li, Chaoqun Li, Jie Xia, Youxin Jin

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaSimon Fraser UniversityDirectorate for Biological SciencesUniversity of South CarolinaChinese Academy of SciencesCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationInstitute of GeneticsOklahoma State University
Mots-clésTransposable elementBiologyGeneGeneticsGenomeRetrotransposonmicroRNAComputational biologyPiwi-interacting RNACoding region

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transposable elements (TE) usually take up a substantial portion of eukaryotic genome. Activities of TEs can cause genome instability or gene mutations that are harmful or even disastrous to the host. TEs also contribute to gene and genome evolution at many aspects. Part of miRNA genes in mammals have been found to derive from transposons while convincing evidences are absent for plants. We found that a considerable number of previously annotated plant miRNAs are identical or homologous to transposons (TE-MIR), which include a small number of bona fide miRNA genes that conform to generally accepted plant miRNA annotation rules, and hairpin derived siRNAs likely to be pre-evolved miRNAs. Analysis of these TE-MIRs indicate that transitions from the medium to high copy TEs into miRNA genes may undergo steps such as inverted repeat formation, sequence speciation and adaptation to miRNA biogenesis. We also identified initial target genes of the TE-MIRs, which contain homologous sequences in their CDS as consequence of cognate TE insertions. About one-third of the initial target mRNAs are supported by publicly available degradome sequencing data for TE-MIR sRNA induced cleavages. Targets of the TE-MIRs are biased to non-TE related genes indicating their penchant to acquire cellular functions during evolution. Interestingly, most of these TE insertions span boundaries between coding and non-coding sequences indicating their incorporation into CDS through alteration of splicing or translation start or stop signals. Taken together, our findings suggest that TEs in gene rich regions can form foldbacks in non-coding part of transcripts that may eventually evolve into miRNA genes or be integrated into protein coding sequences to form potential targets in a "temperate" manner. Thus, transposons may supply as resources for the evolution of miRNA-target interactions in plants.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,148 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations119
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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