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Enregistrement W2917181170 · doi:10.1186/s12864-018-5400-8

A dynamic degradome landscape on miRNAs and their predicted targets in sugarcane caused by Sporisorium scitamineum stress

2019· article· en· W2917181170 sur OpenAlexaff
Yachun Su, Xinhuan Xiao, Hui Ling, Ning Huang, Feng Liu, Weihua Su, Yuye Zhang, Liping Xu, Khushi Muhammad, Youxiong Que

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSugarcane Cultivation and Processing
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-clésKEGGBiologyGeneMetabolic pathwaySmutGeneticsPhenylpropanoidComputational biologyBotanyGene expressionTranscriptomeBiosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sugarcane smut is a fungal disease caused by Sporisorium scitamineum. Cultivation of smut-resistant sugarcane varieties is the most effective way to control this disease. The interaction between sugarcane and S. scitamineum is a complex network system. However, to date, there is no report on the identification of microRNA (miRNA) target genes of sugarcane in response to smut pathogen infection by degradome technology. RESULTS: TaqMan qRT-PCR detection and enzyme activity determination showed that S. scitamineum rapidly proliferated and incurred significant enzyme activity changes in the reactive oxygen species metabolic pathway and phenylpropanoid metabolic pathway at 2 d and 5 d after inoculation, which was the best time points to study target gene degradation during sugarcane and S. scitamineum interaction. A total of 122.33 Mb of raw data was obtained from degradome sequencing analysis of YC05-179 (smut-resistant) and ROC22 (smut-susceptible) after inoculation. The Q30 of each sample was > 93%, and the sequence used for degradation site analysis exactly matched the sugarcane reference sequence. A total of 309 target genes were predicted in sugarcane, corresponding to 97 known miRNAs and 112 novel miRNAs, and 337 degradation sites, suggesting that miRNAs can efficiently direct cleavage at multiple sites in the predicted target mRNAs. Gene Ontology (GO) annotation and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analysis indicated that the predicted target genes were involved in various regulatory processes, such as signal transduction mechanisms, inorganic ion transport and metabolism, defense mechanisms, translation, posttranslational modifications, energy production and conversion, and glycerolipid metabolism. qRT-PCR analysis of the expression level of 13 predicted target genes and their corresponding miRNAs revealed that there was no obvious negative regulatory relationship between miRNAs and their target genes. In addition, a number of putative resistance-related target genes regulated by miRNA-mediated cleavage were accumulated in sugarcane during S. scitamineum infection, suggesting that feedback regulation of miRNAs may be involved in the response of sugarcane to S. scitamineum infection. CONCLUSIONS: This study elucidates the underlying response of sugarcane to S. scitamineum infection, and also provides a resource for miRNAs and their predicted target genes for smut resistance improvement in sugarcane.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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