Osa-miR162a balances rice yield and resistance to Magnaporthe oryzae
Notice bibliographique
Résumé
Abstract MicroRNAs (miRNAs) play essential roles in rice immunity against Magnaporthe oryzae, the causative agent of rice blast disease. Osa-miR162a targets Dicer-like 1 (DCL1) genes, which play vital roles in miRNA biogenesis and act as negative regulators in rice immunity. Here we demonstrate that Osa-miR162a improves rice immunity against M. oryzae and balances the trade-off between rice yield and resistance. Overexpression of Osa-miR162a compromises rice susceptibility to M. oryzae accompanying enhanced induction of defense-related genes and accumulation of hydrogen peroxide (H2O2). In contrast, blocking miR162 by overexpressing a target mimic of miR162 enhances susceptibility to blast fungus associating with compromised induction of defense-related gene expression and H2O2 accumulation. Moreover, the transgenic lines overexpressing Osa-miR162a display decreased seed setting rate resulting in reduced yield per plant, whereas blocking miR162 leads to an increased number of grains per panicle, resulting in increased yield per plant. Altered accumulation of miR162 had limited impact on the expression of OsDCL1. Together, our results indicate that Osa-miR162a improves rice blast resistance and plays a role in the balance of trade-off between resistance and yield.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».