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Enregistrement W2100598961 · doi:10.1139/g10-104

In silico identification and characterization of microRNAs and their putative target genes in <i>Solanaceae</i> plants

2011· article· en· W2100598961 sur OpenAlexvenueno aff
Hyunjin Kim, Kwang-Hyun Baek, Bong‐Woo Lee, Doil Choi, Cheol‐Goo Hur

Notice bibliographique

RevueGenome · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySolanaceaeNicotiana benthamianaGeneSolanummicroRNANicotiana tabacumGeneticsNicotianaIn silicoSolanum tuberosumBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MicroRNAs (miRNAs) are a class of small, single-stranded, noncoding RNAs ranging from 19 to 25 nucleotides. The miRNA control various cellular functions by negatively regulating gene expression at the post-transcriptional level. The miRNA regulation over their target genes has a central role in regulating plant growth and development; however, only a few reports have been published on the function of miRNAs in the family Solanaceae. We identified Solanaceae miRNAs and their target genes by analyzing expressed sequence tag (EST) data from five different Solanaceae species. A comprehensive bioinformatic analysis of EST data of Solanaceae species revealed the presence of at least 11 miRNAs and 54 target genes in pepper (Capsicum annuum L.), 22 miRNAs and 221 target genes in potato (Solanum tuberosum L.), 12 miRNAs and 417 target genes in tomato (Solanum lycopersicum L.), 46 miRNAs and 60 target genes in tobacco (Nicotiana tabacum L.), and 7 miRNAs and 28 target genes in Nicotiana benthamiana. The identified Solanaceae miRNAs and their target genes were deposited in the SolmiRNA database, which is freely available for academic research only at http://genepool.kribb.re.kr/SolmiRNA. Our data indicate that the Solanaceae family has both conserved and specific miRNAs and that their target genes may play important roles in growth and development of Solanaceae plants.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,087

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations51
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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