Identification of microRNAs Involved in Regeneration of the Secondary Vascular System in Populus tomentosa Carr
Notice bibliographique
Résumé
Wood formation is a complex developmental process primarily controlled by a regulatory transcription network. MicroRNAs (miRNAs) can modulate the expression of target genes involved in plant growth and development by inducing mRNA degradation and translational repression. In this study, we used a model of secondary vascular system regeneration established in Populus tomentosa to harvest differentiating xylem tissues over time for high-throughput sequencing of small RNAs. Analysis of the sequencing data identified 209 known and 187 novel miRNAs during this regeneration process. Degradome sequencing analysis was then performed, revealing 157 and 75 genes targeted by 21 known and 30 novel miRNA families, respectively. Gene ontology enrichment of these target genes revealed that the targets of 15 miRNAs were enriched in the auxin signaling pathway, cell differentiation, meristem development, and pattern specification process. The major biological events during regeneration of the secondary vascular system included the sequential stages of vascular cambium initiation, formation, and differentiation stages in sequence. This study provides the basis for further analysis of these miRNAs to gain greater insight into their regulatory roles in wood development in trees.
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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) | 0,001 | 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 ».