Multiple Rice MicroRNAs Are Involved in Immunity against the Blast Fungus <i>Magnaporthe oryzae</i>
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are indispensable regulators for development and defense in eukaryotes. However, the miRNA species have not been explored for rice (Oryza sativa) immunity against the blast fungus Magnaporthe oryzae, the most devastating fungal pathogen in rice production worldwide. Here, by deep sequencing small RNA libraries from susceptible and resistant lines in normal conditions and upon M. oryzae infection, we identified a group of known rice miRNAs that were differentially expressed upon M. oryzae infection. They were further classified into three classes based on their expression patterns in the susceptible japonica line Lijiangxin Tuan Hegu and in the resistant line International Rice Blast Line Pyricularia-Kanto51-m-Tsuyuake that contains a single resistance gene locus, Pyricularia-Kanto 51-m (Pikm), within the Lijiangxin Tuan Hegu background. RNA-blot assay of nine of them confirmed sequencing results. Real-time reverse transcription-polymerase chain reaction assay showed that the expression of some target genes was negatively correlated with the expression of miRNAs. Moreover, transgenic rice plants overexpressing miR160a and miR398b displayed enhanced resistance to M. oryzae, as demonstrated by decreased fungal growth, increased hydrogen peroxide accumulation at the infection site, and up-regulated expression of defense-related genes. Taken together, our data indicate that miRNAs are involved in rice immunity against M. oryzae and that overexpression of miR160a or miR398b can enhance rice resistance to the disease.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».