In silico identification and functional annotation of miRNAs and their targets from EST and GSS of onion (Allium cepa L.)
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs are a class of approximately 20-24 nucleotides (nt) endogenous small RNAs that negatively regulate gene expression and play vital roles in multiple biological processes, including plant growth, development and responses to environmental stresses. Onion (Allium cepa L.), also called as "queen of kitchen" is a bulbous vegetable crop cultivated in almost all parts of the world. However, the miRNA repertoire of onion is highly ambiguous. In the present study, we report the computational identification of miRNAs and their targets from expressed sequence tags (ESTs) and genome survey sequences (GSSs) of Allium cepa L as well as functionally annotated the target genes. By following a stringent pipeline, we used 20225 ESTs and 10725 GSS from onion to identify 9 new potential miRNA belonging to 8 different miRNA families (miR172, miR1134, miR1223, miR6219, miR7725, miR8570, miR8703 and miR8752). Under a stringent condition, 26 potential targets were identified for the 8 miRNAs with distinct functions related to growth and development, signal transduction, metabolism, defense and stress responses. Overall, the present finding will make the pathway for understanding of molecular mechanisms of miRNA in onion and understanding their involvement in post-transcriptional gene silencing mechanism towards regulation of stress responses in this economically important plant.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».