Potential functions of microRNAs in starch metabolism and development revealed by miRNA transcriptome profiling of cassava cultivars and their wild progenitor
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 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 ».