Control of sucrose accumulation in sugarcane (<i>Saccharum</i> spp. hybrids) involves miRNA‐mediated regulation of genes and transcription factors associated with sugar metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sugarcane is an established industrial crop providing sugar, ethanol and biomass‐derived electricity worldwide. Cane sugar content is an important breeding target, but its improvement remains very slow in many breeding programmes. Biotechnology strategies to improve sucrose accumulation made little progress at the crop level, mainly due to the limited understanding of its regulation. miRNAs regulate many metabolic processes in plants. However, their roles and target genes associated with sugarcane sucrose accumulation remain unknown. Here, we conducted high‐throughput sequencing of transcriptome, small RNAs and degradome of leaves and stem of two early‐maturing sugarcane genotypes with contrasting sucrose content from the early to late stages of sucrose accumulation stages, which provided more insights into miRNA‐associated gene regulation during sucrose accumulation. The stem sucrose content in both genotypes increased steadily with time during sucrose accumulation stage. Transcriptome analysis identified 18,722 differentially expressed genes (DEGs) between both genotypes during sucrose accumulation. The major DEGs identified were involved in starch and sucrose metabolism, and photosynthesis. miRNA sequencing identified 563 known and 281 novel miRNAs from both genotypes during sucrose accumulation. Of these, 311 miRNAs were differentially expressed. A combined transcriptome and miRNA data analysis revealed differentially expressed miRNA‐target mRNA pairs related to sugar metabolism, of which 46 targets were transcription factors (TFs). miR172, miR164, miR396 and miR169 appear to regulate AP2/ERF, NAC, GRF and bZIP TF members associated with sugar metabolism. This is the first report of sugarcane miRNAs associated with sugar accumulation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».