Transcriptome analysis of microRNA156 overexpression alfalfa roots under drought stress
Notice bibliographique
Résumé
Drought is one of the major abiotic stresses that negatively impact alfalfa growth and productivity. The role of microRNA156 (miR156) in drought has been demonstrated in plants. To date, there are no published studies investigating the role of miR156 in regulating global gene expression in alfalfa under drought. In our study, alfalfa genotypes overexpressing miR156 (miR156OE) exhibited reduced water loss, and enhanced root growth under drought. Our RNA-seq data showed that in response to drought, a total of 415 genes were upregulated and 169 genes were downregulated specifically in miR156OE genotypes. Genotypic comparison revealed that 285 genes were upregulated and 253 genes were downregulated in miR156OE genotypes relative to corresponding WT under drought. Gene Ontology enrichment analysis revealed that the number of differentially expressed genes belonging to biological process, molecular function and cell component functional groups was decreased in miR156OE genotypes under drought. Furthermore, RNA-Seq data showed downregulation of a gene encoding WD40 repeat in a miR156-specific manner. 5' RACE experiments verified cleavage of WD40-2 transcript under drought. Moreover, alfalfa plants overexpressing WD40-2 showed drought sensitive, whereas those with silenced WD40-2 exhibited drought tolerant phenotypes. These findings suggest that miR156 improves drought tolerance in alfalfa by targeting WD40-2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».