small RNA can move long distances through plant vasculature to influence gene expression in shoot apical meristems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In plants, small RNA (sRNA) can regulate gene expression via post transcriptional gene silencing (PTGS) or through RNA-directed DNA methylation (RdDM) leading to transcriptional gene silencing (TGS). sRNA is mobile throughout the plant, with movement occurring short distances from cell-to-cell as well as long distances through the vasculature via phloem trafficking. The range of long-distance sRNA mediated signaling from the vasculature to the shoot apical meristem (SAM) is not clear. To investigate this, two independent transgenic approaches were used to examine trafficking of phloem-expressed sRNA to the SAM in Arabidopsis thaliana . First, the phloem companion-cell specific promoter SUC2 was used to drive expression of an inverted repeat complementary to FLOWERING LOCUS D ( FD) , a flowering time regulator expressed exclusively in the SAM. In a separate experiment, the SUC2 promoter was used to express an artificial microRNA (aMiR) designed to target a synthetic CLAVATA3 ( CLV3 ) target in the SAM stem cells. Both systems provide evidence of a phloem-to-SAM sRNA communication axis connecting distal regions of the plant to the stem cells of the SAM, which ultimately gives rise to all shoot tissues, including gametes. Thus, phloem-to-SAM sRNA movement defines an important link between sRNA expressed in distal regions of the plant and the growing shoot. Importantly, phloem-to-SAM sRNA trafficking may allow somatic sRNA to direct SAM RdDM, fixing transient sRNA expression events into stable epigenetic changes.
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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 ».