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Enregistrement W1989474529 · doi:10.1371/journal.pone.0028009

Genome-Wide Identification of MicroRNAs in Response to Low Nitrate Availability in Maize Leaves and Roots

2011· article· en· W1989474529 sur OpenAlexafffund
Zhenhua Xu, Sihui Zhong, Xinhai Li, Wenxue Li, Steven J. Rothstein, Shihuang Zhang, Yong‐Mei Bi, Chuanxiao Xie

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesChinese Academy of Agricultural SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésNitrateTranscriptomeBiologymicroRNALimitingGenomeAbiotic componentComputational biologyGeneBiotechnologyGeneticsGene expressionEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nitrate is the major source of nitrogen available for many crop plants and is often the limiting factor for plant growth and agricultural productivity especially for maize. Many studies have been done identifying the transcriptome changes under low nitrate conditions. However, the microRNAs (miRNAs) varied under nitrate limiting conditions in maize has not been reported. MiRNAs play important roles in abiotic stress responses and nutrient deprivation. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: In this study, we used the SmartArray™ and GeneChip® microarray systems to perform a genome-wide search to detect miRNAs responding to the chronic and transient nitrate limiting conditions in maize. Nine miRNA families (miR164, miR169, miR172, miR397, miR398, miR399, miR408, miR528, and miR827) were identified in leaves, and nine miRNA families (miR160, miR167, miR168, miR169, miR319, miR395, miR399, miR408, and miR528) identified in roots. They were verified by real time stem loop RT-PCR, and some with additional time points of nitrate limitation. The miRNAs identified showed overlapping or unique responses to chronic and transient nitrate limitation, as well as tissue specificity. The potential target genes of these miRNAs in maize were identified. The expression of some of these was examined by qRT-PCR. The potential function of these miRNAs in responding to nitrate limitation is described. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Genome-wide miRNAs responding to nitrate limiting conditions in maize leaves and roots were identified. This provides an insight into the timing and tissue specificity of the transcriptional regulation to low nitrate availability in maize. The knowledge gained will help understand the important roles miRNAs play in maize responding to a nitrogen limiting environment and eventually develop strategies for the improvement of maize genetics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations168
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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