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Enregistrement W2395588197 · doi:10.1186/s12870-016-0808-2

Identification and characterization of miRNAs and targets in flax (Linum usitatissimum) under saline, alkaline, and saline-alkaline stresses

2016· article· en· W2395588197 sur OpenAlexaff
Ying Yu, Guangwen Wu, Hongmei Yuan, Lili Cheng, Dongsheng Zhao, Wengong Huang, Shuquan Zhang, Liguo Zhang, Hongyu Chen, Jian Zhang, Fengzhi Guan

Notice bibliographique

RevueBMC Plant Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensAlberta Innovates
Organismes subventionnairesHeilongjiang Academy of Agricultural Sciences
Mots-clésLinumBiologymicroRNATranscriptomeGene expression profilingGene expressionGeneGeneticsBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: MicroRNAs (miRNAs) play a critical role in responses to biotic and abiotic stress and have been characterized in a large number of plant species. Although flax (Linum usitatissimum L.) is one of the most important fiber and oil crops worldwide, no reports have been published describing flax miRNAs (Lus-miRNAs) induced in response to saline, alkaline, and saline-alkaline stresses. RESULTS: In this work, combined small RNA and degradome deep sequencing was used to analyze flax libraries constructed after alkaline-salt stress (AS2), neutral salt stress (NSS), alkaline stress (AS), and the non-stressed control (CK). From the CK, AS, AS2, and NSS libraries, a total of 118, 119, 122, and 120 known Lus-miRNAs and 233, 213, 211, and 212 novel Lus-miRNAs were isolated, respectively. After assessment of differential expression profiles, 17 known Lus-miRNAs and 36 novel Lus-miRNAs were selected and used to predict putative target genes. Gene ontology term enrichment analysis revealed target genes that were involved in responses to stimuli, including signaling and catalytic activity. Eight Lus-miRNAs were selected for analysis using qRT-PCR to confirm the accuracy and reliability of the miRNA-seq results. The qRT-PCR results showed that changes in stress-induced expression profiles of these miRNAs mirrored expression trends observed using miRNA-seq. Degradome sequencing and transcriptome profiling showed that expression of 29 miRNA-target pairs displayed inverse expression patterns under saline, alkaline, and saline-alkaline stresses. From the target prediction analysis, the miR398a-targeted gene codes for a copper/zinc superoxide dismutase, and the miR530 has been shown to explicitly target WRKY family transcription factors, which suggesting that these two micRNAs and their targets may significant involve in the saline, alkaline, and saline-alkaline stress response in flax. CONCLUSIONS: Identification and characterization of flax miRNAs, their target genes, functional annotations, and gene expression patterns are reported in this work. These findings will enhance our understanding of flax miRNA regulatory mechanisms under saline, alkaline, and saline-alkaline stresses and provide a foundation for future elucidation of the specific functions of these miRNAs.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,221

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations69
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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