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Enregistrement W2609992939 · doi:10.1186/s12864-017-3716-4

Small RNA sequencing reveals a role for sugarcane miRNAs and their targets in response to Sporisorium scitamineum infection

2017· article· en· W2609992939 sur OpenAlexaff
Yachun Su, Yuye Zhang, Ning Huang, Feng Liu, Weihua Su, Liping Xu, Waqar Ahmad, Qibin Wu, Jinlong Guo, Youxiong Que

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesProgram for New Century Excellent Talents in UniversityFujian Agriculture and Forestry UniversityNatural Science Foundation of Fujian ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyKEGGGenemicroRNAGeneticsRNA-SeqDeep sequencingSignal transductionGene expressionIn silicoRegulation of gene expressionTranscriptomeDNA microarrayComputational biologySmall RNAPlant disease resistanceGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sugarcane smut caused by Sporisorium scitamineum leads to a significant reduction in cane yield and sucrose content. MicroRNAs (miRNAs) play an important role in regulating plant responses to biotic stress. The present study was the first to use two sugarcane genotypes, YA05-179 (smut-resistant) and ROC22 (smut-susceptible), to identify differentially expressed miRNAs in sugarcane challenged with S. scitamineum by using high-throughput sequencing. RESULTS: The predicted target gene number corresponding to known differentially expressed miRNAs in YA05-179 was less than that in ROC22, however most of them were in common. Expression of differential miRNAs under S. scitamineum challenge was mostly downregulated, with similar trends in the two varieties. Gene ontology (GO) analysis showed that the target gene classification of known miRNAs was similar to that of the newly identified miRNAs. These were mainly associated with cellular processes and metabolic processes in the biological process category, as well as combination and catalytic activity in the molecular function category. Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analysis revealed that these predicted target genes involved in a series of physiological and biochemical pathways or disease resistance-related physiological metabolism and signal transduction pathways, suggesting that the molecular interaction mechanism between sugarcane and S. scitamineum was a complex network system. These findings also showed certain predicted target genes of miR5671, miR5054, miR5783, miR5221, and miR6478 play roles in the mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathway, plant hormone signal transduction, and plant-pathogen interaction. Quantitative real-time PCR (qRT-PCR) analysis showed that majority of the known miRNAs and its predicted target genes followed a negatively regulated mode. Seven out of eight predicted target genes showed identical expression after 12 h treatment and reached the highest degree of matching at 48 h, indicating that the regulatory role of miRNAs on the target genes in sugarcane was maximized at 48 h after S. scitamineum challenge. CONCLUSIONS: Taken together, our findings serve as evidence for the association of miRNA expression with the molecular mechanism underlying the pathogenesis of sugarcane smut, particularly on the significance of miRNA levels in relation to the cultivation of smut-resistant sugarcane varieties.

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)0,001
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 enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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