Combined analysis and miRNA expression profiles of the flowering related genes in common wild rice (oryza rufipogon Griff.)
Notice bibliographique
Résumé
Common wild rice (Oryza rufipogon Griff.) is the most closely related ancestral species to Asian cultivated rice (Oryza sativa L.). It contains various valuable traits with regard to tolerance to cold, drought and salinity, flowering diversity and many quantitative trait loci with agronomic important traits. Flowering is one of the most important agronomic traits. However, flowering-related transcriptome and how to be regulated by miRNAs have not been estimated in O.rufipogon. To identify how the genes and miRNAs regulating flowering in O.rufipogon. Three O.rufipogon RNA libraries, two vegetative stages (CWRT-V1 and CWRT-V2) and one flowering stage (CWRT-F2) were constructed using leaves tissue and sequenced using Illumina deep sequencing. 27,405, 27,333, 28,979 unique genes were obtained after mapping to the reference genome from CWRT-V1, CWRT-V2 and CWRT-F2, respectively. Then differentially expressed genes (DEGs) were screened and got 1419 unique genes are likely to involve in flower development. Detailed information showed that MADS box and floral meristem identity genes, such as MADS 1, MADS14, Hd1 are involved in common wild rice. Then, combined analysis of miRNA and mRNA expression profiles was performed. Twenty three known miRNA-mRNA pairs and five new candidates were presented an anti-correlationship. Interestingly, 12 miRNAs were negatively correlated with 20 mRNAs encoding flowering-related proteins, indicating that miRNAs regulated target genes to promote flowering in CWRT-F2 group. The results provided here genomic resources for flowering related genes and how these flowering genes were regulated by miRNAs in common wild rice.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».