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Enregistrement W4200153090 · doi:10.3390/v13122464

Metatranscriptomic Sequencing Suggests the Presence of Novel RNA Viruses in Rice Transmitted by Brown Planthopper

2021· article· en· W4200153090 sur OpenAlexaff
Shufen Chao, Haoran Wang, Qing Yan, Long Chen, Guoqing Chen, Yihong Wu, Baozhong Meng, Lixin Jin, Xudong Zhu, Guozhong Feng

Notice bibliographique

RevueViruses · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBrown planthopperBiologyDeep sequencingBackcrossingVirusVirologyGeneticsPlant virusGeneGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Viral pathogens are a major threat to stable crop production. Using a backcross strategy, we find that integrating a dominant brown planthopper (BPH) resistance gene Bph3 into a high-yield and BPH-susceptible indica rice variety significantly enhances BPH resistance. However, when Bph3-carrying backcross lines are infested with BPH, these BPH-resistant lines exhibit sterile characteristics, displaying panicle enclosure and failure of seed production at their mature stage. As we suspected, BPH-mediated viral infections could cause the observed sterile symptoms, and we characterized rice-infecting viruses using deep metatranscriptomic sequencing. Our analyses revealed eight novel virus species and five known viruses, including a highly divergent virus clustered within a currently unclassified family. Additionally, we characterized rice plant antiviral responses using small RNA sequencing. The results revealed abundant virus-derived small interfering RNAs in sterile rice plants, providing evidence for Dicer-like and Argonaute-mediated immune responses in rice plants. Together, our results provide insights into the diversity of viruses in rice plants, and our findings suggest that multiple virus infections occur in rice plants.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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