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Enregistrement W2095082015 · doi:10.1186/s12870-014-0355-7

Potential functions of microRNAs in starch metabolism and development revealed by miRNA transcriptome profiling of cassava cultivars and their wild progenitor

2015· article· en· W2095082015 sur OpenAlexaff
Xin Chen, Jing Xia, Zhiqiang Xia, Hefang Zhang, Changying Zeng, Cheng Lu, Weixiong Zhang, Wenquan Wang

Notice bibliographique

RevueBMC Plant Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesEarmarked Fund for China Agriculture Research SystemNational Institute of General Medical SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyTranscriptomemicroRNAGeneSmall RNADeep sequencingGene expressionGene expression profilingComputational biologyGeneticsRNA-SeqGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: MicroRNAs (miRNAs) are small (approximately 21 nucleotide) non-coding RNAs that are key post-transcriptional gene regulators in eukaryotic organisms. More than 100 cassava miRNAs have been identified in a conservation analysis and a repertoire of cassava miRNAs have also been characterised by next-generation sequencing (NGS) in recent studies. Here, using NGS, we profiled small non-coding RNAs and mRNA genes in two cassava cultivars and their wild progenitor to identify and characterise miRNAs that are potentially involved in plant growth and starch biosynthesis. RESULTS: Six small RNA and six mRNA libraries from leaves and roots of the two cultivars, KU50 and Arg7, and their wild progenitor, W14, were subjected to NGS. Analysis of the sequencing data revealed 29 conserved miRNA families and 33 new miRNA families. Together, these miRNAs potentially targeted a total of 360 putative target genes. Whereas 16 miRNA families were highly expressed in cultivar leaves, another 13 miRNA families were highly expressed in storage roots of cultivars. Co-expression analysis revealed that the expression level of some targets had negative relationship with their corresponding miRNAs in storage roots and leaves; these targets included MYB33, ARF10, GRF1, RD19, APL2, NF-YA3 and SPL2, which are known to be involved in plant development, starch biosynthesis and response to environmental stimuli. CONCLUSION: The identified miRNAs, target mRNAs and target gene ontology annotation all shed light on the possible functions of miRNAs in Manihot species. The differential expression of miRNAs between cultivars and their wild progenitor, together with our analysis of GO annotation and confirmation of miRNA: target pairs, might provide insight into know the differences between wild progenitor and cultivated cassava.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations59
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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