Deep sequencing of wheat sRNA transcriptome reveals distinct temporal expression pattern of miRNAs in response to heat, light and UV
Notice bibliographique
Résumé
Understanding of plant adaptation to abiotic stresses has implications in plant breeding, especially in the context of climate change. MicroRNAs (miRNAs) and short interfering RNAs play a crucial role in gene regulation. Here, wheat plants were exposed to one of the following stresses: continuous light, heat or ultraviolet radiations over five consecutive days and leaf tissues from three biological replicates were harvested at 0, 1, 2, 3, 7 and 10 days after treatment (DAT). A total of 72 small RNA libraries were sequenced on the Illumina platform generating ~524 million reads corresponding to ~129 million distinct tags from which 232 conserved miRNAs were identified. The expression levels of 1, 2 and 79 miRNAs were affected by ultraviolet radiation, continuous light and heat, respectively. Approximately 55% of the differentially expressed miRNAs were downregulated at 0 and 1 DAT including miR398, miR528 and miR156 that control mRNAs involved in activation of signal transduction pathways and flowering. Other putative targets included histone variants and methyltransferases. These results suggest a temporal miRNA-guided post-transcriptional regulation that enables wheat to respond to abiotic stresses, particularly heat. Designing novel wheat breeding strategies such as regulatory gene-based marker assisted selection depends on accurate identification of stress induced miRNAs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».