Genome-Wide Investigation Using sRNA-Seq, Degradome-Seq and Transcriptome-Seq Reveals Regulatory Networks of microRNAs and Their Target Genes in Soybean during Soybean mosaic virus Infection
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) play key roles in a variety of cellular processes through regulation of their target gene expression. Accumulated experimental evidence has demonstrated that infections by viruses are associated with the altered expression profile of miRNAs and their mRNA targets in the host. However, the regulatory network of miRNA-mRNA interactions during viral infection remains largely unknown. In this study, we performed small RNA (sRNA)-seq, degradome-seq and as well as a genome-wide transcriptome analysis to profile the global gene and miRNA expression in soybean following infections by three different Soybean mosaic virus (SMV) isolates, L (G2 strain), LRB (G2 strain) and G7 (G7 strain). sRNA-seq analyses revealed a total of 253 soybean miRNAs with a two-fold or greater change in abundance compared with the mock-inoculated control. 125 transcripts were identified as the potential cleavage targets of 105 miRNAs and validated by degradome-seq analyses. Genome-wide transcriptome analysis showed that total 2679 genes are differentially expressed in response to SMV infection including 71 genes predicted as involved in defense response. Finally, complex miRNA-mRNA regulatory networks were derived using the RNAseq, small RNAseq and degradome data. This work represents a comprehensive, global approach to examining virus-host interactions. Genes responsive to SMV infection are identified as are their potential miRNA regulators. Additionally, regulatory changes of the miRNAs themselves are described and the regulatory relationships were supported with degradome data. Taken together these data provide new insights into molecular SMV-soybean interactions and offer candidate miRNAs and their targets for further elucidation of the SMV infection process.
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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 ».