Osa-miR162a fine-tunes rice resistance to Magnaporthe oryzae and yield
Notice bibliographique
Résumé
Abstract MicroRNAs (miRNAs) play essential roles in rice immunity against Magnaporthe oryzae, the causative agent of rice blast disease. Here we demonstrate that Osa-miR162a fine-tunes rice immunity against M. oryzae and yield traits. Overexpression of Osa-miR162a enhances rice resistance to M. oryzae accompanying enhanced induction of defense-related genes and accumulation of hydrogen peroxide (H 2 O 2 ). In contrast, blocking Osa-miR162 by overexpressing a target mimic of Osa-miR162a enhances susceptibility to blast fungus associating with compromised induction of defense-related gene expression and H 2 O 2 accumulation. Moreover, the transgenic lines overexpressing Osa-miR162a display decreased seed setting rate resulting in slight reduced yield per plant, whereas the transgenic lines blocking Osa-miR162 show an increased number of grains per panicle, resulting in increased yield per plant. Altered accumulation of Osa-miR162 had a limited impact on the expression of rice Dicer-like 1 ( OsDCL1 ) in these transgenic lines showing normal gross morphology, and silencing of OsDCL1 led to enhanced resistance to blast fungus similar to that caused by overexpression of Osa-miR162a, suggesting the involvement of OsDCL1 in Osa-miR162a-regulated resistance. Together, our results indicate that Osa-miR162a is involved in rice immunity against M. oryzae and fine-tunes resistance and yield.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».