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Enregistrement W2763825357 · doi:10.24870/cjb.2017-a189

Deciphering the role of a miRNA in rice domestication

2017· article· en· W2763825357 sur OpenAlexvenueno aff
Chenna Swetha, Varsha Tirumalai

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Biotechnology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomesticationBiologymicroRNAComputational biologyGeneticsEvolutionary biologyBiotechnologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MicroRNAs (miRNAs) are a class of 21 nt non-coding small RNAs (sRNAs) produced from endogenously expressed MIR genes. miRNAs are mostly involved in development and disease resistance. We are interested in identifying key miRNAs that are differentially expressed among wild and cultivated rice species. Analysis of sRNA datasets from two wild species (O. nivara and O. rufipogon) and one cultivated species of rice (O. sativa var. indica Pusa Basmati-1), revealed a surprisingly higher abundance of small RNAs originating from Chromosome 2 in wild rice species. This locus codes for a novel 22 nt miRNA. This novel miRNA was found to be highly abundant in flag leaf of wild species, a tissue that usually provides 70% of energy required for grain filling. This miRNA targets a group of proteins (Os03g0273200, Os01g0827300, Os01g0850700, Os11g0708100 and Os01g0842500) which are involved in secondary metabolite production, although a functional significance of this interaction has not been understood. The expression of these targets also differs across the species. Typical of 22 nt miRNAs, the identified miRNA also triggers a secondary cascade silencing by producing small interfering RNAs (siRNAs) from target mRNAs in O. nivara. These secondary siRNAs are observed only among wild rice species but not in cultivated rice. Currently we are using a range of genetic, biochemical and molecular techniques to understand role of this novel miRNA in domestication of rice.

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)0,000
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 enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations0
Publié2017
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