Integration of Small RNA and Transcriptome Sequencing Reveal the Roles of miR395 and ATP Sulfurylase in Developing Seeds of Chinese Kale
Notice bibliographique
Résumé
Seed development is closely related to plant production and reproduction, and MicroRNAs (miRNA) is widely involved in plant development including seed development. Chinese kale, as a Brassicaceae vegetable, mainly depends on seed for proper reproduction. In the present study, Chinese kale seed and silique at different stages were selected to establish small RNA (sRNA) libraries including silique wall sRNA libraries at torpedo-embryo stage (PC), silique wall sRNA libraries at cotyledonary-embryo stage (PD), seed sRNA libraries at torpedo-embryo stage (SC), and seed sRNA libraries at cotyledonary-embryo stage (SD). The results showed that miRNA expressed differentially in the seeds and corresponding siliques at different stages. To further clarify the functional mode of miRNA in the process of seed development, Kyoto encyclopedia of genes and genomes (KEGG) enrichment analysis was performed on target genes of the differentially expressed miRNAs, and these target genes were mainly enriched in plant hormone signal transduction, primary and secondary metabolic pathways. After joint analysis with the transcriptome change of the corresponding period, miR156-SPL10/SPL11, miR395-APS3, and miR397-LAC2/LAC11 modules were identified to be directly involved in the development of Chinese kale seeds. What’s more, modified 5′RLM-RACE and Agrobacteria-mediated Chinese kale transient transformation suggest miR395b_2 is involved in sulfur metabolism during seed development by regulating its target gene APS3.
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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 | 0,001 |
| 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 ».