Multi-omics analysis reveals a link between Brassica -specific miR1885 and rapeseed tolerance to low temperature
Notice bibliographique
Résumé
Brassica crops include various edible vegetable and plant oil crops, and their production is limited by low temperature beyond their tolerant capability. The key regulators of low-temperature resistance in Brassica remain largely unexplored. To identify post-transcriptional regulators of plant response to low temperature, we performed small RNA profiling, and found that 16 known miRNAs were responsive to cold treatment in Brassica rapa . The cold response of seven of those miRNAs were further confirmed by qRT-PCR and/or northern blotting analyses. In parallel, a genome-wide association study of 220 accessions of Brassica napus identified four candidate MIRNA genes, all of which were cold-responsive, at the loci associated with low temperature resistance. Specifically, these large-scale data analyses revealed a link between miR1885 and the plant response to low temperature in both B. rapa and B. napus . Using 5′ rapid amplification of cDNA ends approach, we validated that miR1885 can cleave its putative target transcripts, Bn.TIR.A09 and Bn.TNL.A03, in B. napus . Furthermore, overexpression of miR1885 in Semi-winter type B. napus decreased the mRNA abundance of Bn.TIR.A09 and Bn.TNL.A03 , resulting in increased sensitivity to low temperature. Knocking down of miR1885 in Spring type B. napus led to increased mRNA abundance of its targets and improved rapeseed tolerance to low temperature. Together, our results suggested that the loci of miR1885 and its targets could be potential candidates for the molecular breeding of low temperature-tolerant Spring type Brassica crops.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».