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Enregistrement W2593846689 · doi:10.1186/s12864-017-3556-2

Response of microRNAs to cold treatment in the young spikes of common wheat

2017· article· en· W2593846689 sur OpenAlexaff
Guoqi Song, Rongzhi Zhang, Shujuan Zhang, Yulian Li, Jie Gao, Xiaodong Han, Mingli Chen, Jiao Wang, Wei Li, Genying Li

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceChinese Academy of Agricultural SciencesShandong Academy of Agricultural SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologymicroRNAProteomicsDNA microarrayGeneticsComputational biologyEvolutionary biologyGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: MicroRNAs (miRNAs) are a class of small non-coding RNAs that play important roles in biotic and abiotic stresses by regulating their target genes. For common wheat, spring frost damage frequently occurs, especially when low temperature coincides with plants at early floral organ differentiation, which may result in significant yield loss. Up to date, the role of miRNAs in wheat response to frost stress is not well understood. RESULTS: We report here the sequencing of small RNA transcriptomes from the young spikes that were treated with cold stress and the comparative analysis with those of the control. A total of 192 conserved miRNAs from 105 families and nine novel miRNAs were identified. Among them, 34 conserved and five novel miRNAs were differentially expressed between the cold-stressed samples and the controls. The expression patterns of 18 miRNAs were further validated by quantitative real time polymerase chain reaction (qRT-PCR). Moreover, nearly half of the miRNAs were cross inducible by biotic and abiotic stresses when compared with previously published work. Target genes were predicted and validated by degradome sequencing. Gene Ontology (GO) enrichment analysis showed that the target genes of differentially expressed miRNAs were enriched for response to the stimulus, regulation of transcription, and ion transport functions. Since many targets of differentially expressed miRNAs were transcription factors that are associated with floral development such as ARF, SPB (Squamosa Promoter Binding like protein), MADS-box (MCM1, AG, DEFA and SRF), MYB, SPX (SYG1, Pho81 and XPR1), TCP (TEOSINTE BRANCHED, Cycloidea and PCF), and PPR (PentatricoPeptide Repeat) genes, cold-altered miRNA expression may cause abnormal reproductive organ development. CONCLUSION: Analysis of small RNA transcriptomes and their target genes provide new insight into miRNA regulation in developing wheat inflorescences under cold stress. MiRNAs provide another layer of gene regulation in cold stress response that can be genetically manipulated to reduce yield loss in wheat.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations91
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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