Differential expression of microRNAs in tomato leaves treated with different light qualities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Light is the main source of energy and, as such, is one of the most important environmental factors for plant growth, morphogenesis, and other physiological responses. MicroRNAs (miRNAs) are endogenous non-coding RNAs that contain 21-24 nucleotides (nt) and play important roles in plant growth and development as well as stress responses. However, the role of miRNAs in the light response is less studied. We used tomato seedlings that were cultured in red light then transferred to blue light for 2 min to identify miRNAs related to light response by high-throughput sequencing. RESULTS: A total of 108 known miRNAs and 141 predicted novel miRNAs were identified in leaf samples from tomato leaves treated with the different light qualities. Among them, 15 known and 5 predicted novel miRNAs were differentially expressed after blue light treatment compared with the control (red light treatment). KEGG enrichment analysis showed that significantly enriched pathways included zeatin biosynthesis (ko00908), homologous recombination (ko03440), and plant hormone signal transduction (ko04075). Zeatin biosynthesis and plant hormone signal transduction are related to plant hormones, indicating that plant hormones play important roles in the light response. CONCLUSION: Our results provide a theoretical basis for further understanding the role of miRNAs in the light response of 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».