Cloning and characterization of microRNAs from wheat (Triticum aestivum L.)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: MicroRNAs (miRNAs) are a class of small, non-coding regulatory RNAs that regulate gene expression by guiding target mRNA cleavage or translational inhibition. So far, identification of miRNAs has been limited to a few model plant species, such as Arabidopsis, rice and Populus, whose genomes have been sequenced. Wheat is one of the most important cereal crops worldwide. To date, only a few conserved miRNAs have been predicted in wheat and the computational identification of wheat miRNAs requires the genome sequence, which is unknown. RESULTS: To identify novel as well as conserved miRNAs in wheat (Triticum aestivum L.), we constructed a small RNA library. High throughput sequencing of the library and subsequent analysis revealed the identification of 58 miRNAs, comprising 43 miRNA families. Of these, 35 miRNAs belong to 20 conserved miRNA families. The remaining 23 miRNAs are novel and form 23 miRNA families in wheat; more importantly, 4 of these new miRNAs (miR506, miR510, miR514 and miR516) appear to be monocot-specific. Northern blot analysis indicated that some of the new miRNAs are preferentially expressed in certain tissues. Based on sequence homology, we predicted 46 potential targets. Thus, we have identified a large number of monocot-specific and wheat-specific miRNAs. These results indicate that both conserved and wheat-specific miRNAs play important roles in wheat growth and development, stress responses and other physiological processes. CONCLUSION: This study led to the discovery of 58 wheat miRNAs comprising 43 miRNA families; 20 of these families are conserved and 23 are novel in wheat. It provides a first large scale cloning and characterization of wheat miRNAs and their predicted targets.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».