Deep sequencing identifies novel and conserved microRNAs in peanuts (Arachis hypogaeaL.)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: MicroRNAs (miRNAs) are a new class of small, endogenous RNAs that play a regulatory role in the cell by negatively affecting gene expression at the post-transcriptional level. miRNAs have been shown to control numerous genes involved in various biological and metabolic processes. There have been extensive studies on discovering miRNAs and analyzing their functions in model species, such as Arabidopsis and rice. Increasing investigations have been performed on important agricultural crops including soybean, conifers, and Phaselous vulgaris but no studies have been reported on discovering peanut miRNAs using a cloning strategy. RESULTS: In this study, we employed the next generation high through-put Solexa sequencing technology to clone and identify both conserved and species-specific miRNAs in peanuts. Next generation high through-put Solexa sequencing showed that peanuts have a complex small RNA population and the length of small RNAs varied, 24-nt being the predominant length for a majority of the small RNAs. Combining the deep sequencing and bioinformatics, we discovered 14 novel miRNA families as well as 75 conserved miRNAs in peanuts. All 14 novel peanut miRNAs are considered to be species-specific because no homologs have been found in other plant species except ahy-miRn1, which has a homolog in soybean. qRT-PCR analysis demonstrated that both conserved and peanut-specific miRNAs are expressed in peanuts. CONCLUSIONS: This study led to the discovery of 14 novel and 22 conserved miRNA families from peanut. These results show that regulatory miRNAs exist in agronomically important peanuts and may play an important role in peanut growth, development, and response to environmental stress.
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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) | 0,001 | 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 ».