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Enregistrement W3110054988 · doi:10.3390/plants9121707

Analysis of Stored mRNA Degradation in Acceleratedly Aged Seeds of Wheat and Canola in Comparison to Arabidopsis

2020· article· en· W3110054988 sur OpenAlexafffund
Liang Zhao, Hong Wang, Yong‐Bi Fu

Notice bibliographique

RevuePlants · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCanolaArabidopsisBrassicaGerminationBiologyAccelerated agingAgronomyHorticultureBotanyChemistryGeneBiochemistryMutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seed aging has become a topic of renewed interest but its mechanism remains poorly understood. Our recent analysis of stored mRNA degradation in aged Arabidopsis seeds found that the stored mRNA degradation rates (estimated as the frequency of breakdown per nucleotide per day or β value) were constant over aging time under stable conditions. However, little is known about the generality of this finding to other plant species. We expanded the analysis to aged seeds of wheat (Triticum aestivum) and canola (Brassica napus). It was found that wheat and canola seeds required much longer periods than Arabidopsis seeds to lose seed germination ability completely under the same aging conditions. As what had been observed for Arabidopsis, stored mRNA degradation (∆Ct value in qPCR) in wheat and canola seeds correlated linearly and tightly with seed aging time or mRNA fragment size, while the quality of total RNA showed little change during seed aging. The generated β values reflecting the rate of stored mRNA degradation in wheat or canola seeds were similar for different stored mRNAs assayed and constant over seed aging time. The overall β values for aged seeds of wheat and canola showed non-significant differences from that of Arabidopsis when aged under the same conditions. These results are significant, allowing for better understanding of controlled seed aging for different species at the molecular level and for exploring the potential of stored mRNAs as seed aging biomarkers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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