Integration of small RNAs, degradome, and transcriptome sequencing in <i>Populus</i> × <i>euramericana</i> “Neva” provides insights into the allelopathic interference of <i>para</i>-hydroxybenzoic acid
Notice bibliographique
Résumé
Allelopathy is a hot topic of research; however, little is known regarding microRNA (miRNA) expression profiles in plants in response to allelochemicals. In this study, we combined the analyses of the transcriptome, small RNAs (sRNAs), and the degradome to identify key regulatory miRNA-targeted circuits under para-hydroxybenzoic acid (pHBA) stress. A total of 739 and 673 miRNAs were identified in leaves and roots, respectively. Of those, 214 and 148 miRNAs were significantly differentially expressed and identified as pHBA-responsive miRNAs in leaves and roots, respectively. The target genes for the pHBA-responsive miRNAs are involved in signal transduction, response to stress, and secondary metabolite pathways. Furthermore, an integrated analysis of the miRNA–target expression profiles was used to screen the 60 differentially expressed target genes from the 46 differentially expressed miRNAs in the leaves and the 51 differentially expressed target genes from the 36 differentially expressed miRNAs in roots. This integrated analysis revealed 17 and 30 pairs of miRNA targets in the leaves and roots, respectively, which had negatively correlated expression profiles. According to a real-time quantitative polymerase chain reaction (PCR) analysis, 14 miRNA–target pairs also exhibited negative correlations. Moreover, four coexpression regulatory networks were constructed based on the profiles of the differentially expressed miRNA–target pairs. These results suggest that comprehensive analyses of transcriptomes, sRNAs, and the degradome provide a useful platform for investigating the molecular mechanism underlying the pHBA-induced stress response in plants.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».