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Enregistrement W2329522688 · doi:10.1139/gen-2015-0224

Characterization of microRNAs and their targets in wild barley (<i>Hordeum vulgare</i> subsp. <i>spontaneum</i>) using deep sequencing

2016· article· en· W2329522688 sur OpenAlexvenueno aff
Pingchuan Deng, Jianxin Bian, Hong Yue, Kewei Feng, Mengxing Wang, Xianghong Du, Xiaojun Nie

Notice bibliographique

RevueGenome · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHordeum vulgareBiologymicroRNAHordeumSmall RNAGeneticsGeneDeep sequencingIllumina dye sequencingGermplasmRNADNA sequencingComputational biologyBotanyPoaceaeGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MicroRNAs (miRNA) are a class of small, endogenous RNAs that play a negative regulatory role in various developmental and metabolic processes of plants. Wild barley (Hordeum vulgare subsp. spontaneum), as the progenitor of cultivated barley (Hordeum vulgare subsp. vulgare), has served as a valuable germplasm resource for barley genetic improvement. To survey miRNAs in wild barley, we sequenced the small RNA library prepared from wild barley using the Illumina deep sequencing technology. A total of 70 known miRNAs and 18 putative novel miRNAs were identified. Sequence analysis revealed that all of the miRNAs identified in wild barley contained the highly conserved hairpin sequences found in barley cultivars. MiRNA target predictions showed that 12 out of 52 miRNA families were predicted to target transcription factors, including 8 highly conserved miRNA families in plants and 4 wheat-barley conserved miRNA families. In addition to transcription factors, other predicted target genes were involved in diverse physiological and metabolic processes and stress defense. Our study for the first time reported the large-scale investigation of small RNAs in wild barley, which will provide essential information for understanding the regulatory role of miRNAs in wild barley and also shed light on future practical utilization of miRNAs for barley improvement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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