Identification of conserved microRNAs and their targets in Chinese cabbage (<i>Brassica rapa</i> subsp. <i>pekinensis</i>)
Notice bibliographique
Résumé
The microRNAs (miRNAs) are a new class of small nonprotein-coding RNAs that have been identified to regulate gene expression at the post-transcriptional level by targeting mRNAs for degradation or by inhibiting protein translation. Until now, thousands of miRNAs have been identified in many plants species. However, only 23 miRNAs have been reported from the microRNA database in Chinese cabbage (Brassica rapa subsp. pekinensis), one of the most widely cultivated vegetables in China and East Asia. In the present study, 168 potential miRNAs, derived from 22 EST and 119 GSS sequences in Chinese cabbage were identified and classified into 38 miRNA families by well-defined computational analysis, in which most belonged to the miRNA1533, miRNA156, and miRNA2911 families. Totally, there are 129 identified miRNAs potentially targeting 1386 Chinese cabbage EST genes, which play roles in multiple biological and metabolic processes including metabolism, cell growth, signal transduction, stress response, and plant development. Gene ontology analysis, based on these target proteins, showed that 688, 532, and 287 genes were involved in molecular functions, biological processes, and cellular components, respectively. KEGG pathway analysis demonstrated that these miRNAs participated in 214 metabolism pathways, including, amongst others, plant-pathogen interaction, fatty acid metabolism, amino acid metabolism, nitrogen metabolism, plant hormone signal transduction.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».