Comparative analysis of the small RNA transcriptomes of <i>Pinus contorta</i> and <i>Oryza sativa</i>
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Notice bibliographique
Résumé
The diversity of microRNAs and small-interfering RNAs has been extensively explored within angiosperms by focusing on a few key organisms such as Oryza sativa and Arabidopsis thaliana. A deeper division of the plants is defined by the radiation of the angiosperms and gymnosperms, with the latter comprising the commercially important conifers. The conifers are expected to provide important information regarding the evolution of highly conserved small regulatory RNAs. Deep sequencing provides the means to characterize and quantitatively profile small RNAs in understudied organisms such as these. Pyrosequencing of small RNAs from O. sativa revealed, as expected, approximately 21- and approximately 24-nt RNAs. The former contained known microRNAs, and the latter largely comprised intergenic-derived sequences likely representing heterochromatin siRNAs. In contrast, sequences from Pinus contorta were dominated by 21-nt small RNAs. Using a novel sequence-based clustering algorithm, we identified sequences belonging to 18 highly conserved microRNA families in P. contorta as well as numerous clusters of conserved small RNAs of unknown function. Using multiple methods, including expressed sequence folding and machine learning algorithms, we found a further 53 candidate novel microRNA families, 51 appearing specific to the P. contorta library. In addition, alignment of small RNA sequences to the O. sativa genome revealed six perfectly conserved classes of small RNA that included chloroplast transcripts and specific types of genomic repeats. The conservation of microRNAs and other small RNAs between the conifers and the angiosperms indicates that important RNA silencing processes were highly developed in the earliest spermatophytes. Genomic mapping of all sequences to the O. sativa genome can be viewed at http://microrna.bcgsc.ca/cgi-bin/gbrowse/rice_build_3/.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle