Long non-coding RNAs regulate the expression of cell surface receptors in plants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plants are exposed to a variety of growth, developmental, and environmental cues during their lifespan. To survive and thrive, plants have developed sophisticated ways of responding to these signals that involve regulation at the transcriptional, post-transcriptional, translational, and post-translational levels. Leucine-rich repeat receptor-like kinases are the largest family of receptor-like kinases in plants and respond to a range of external and internal stimuli. They act as crucial regulators of plant growth, development, and immunity. To fully understand LRR-RLK function, it is essential to understand how their expression is regulated under different conditions. While there have been numerous studies on post-translational regulation of LRR-RLKs through phosphorylation and ubiquitination, there is little known about the mechanisms of transcriptional and post-transcriptional regulation of LRR-RLKs. In this study, we show that natural antisense transcript long non-coding RNAs are central regulators of LRR-RLK expression at the transcriptional and post-transcriptional levels. LRR-RLK genes are almost universally associated with cis-NATs and we confirm cis-NAT expression in planta using strand-specific RT-PCR. We leverage several well-studied LRR-RLKs to demonstrate that cis-NATs regulate LRR-RLK expression and function. For cis-NATs to fine-tune LRR-RLK expression, their expression and regulatory activity must be tightly controlled and cell autonomous. Using a combination of GUS reporter assays and tissue-specific promoters, we provide evidence that cis-NATs have these characteristics, positioning them as key regulators of LRR-RLK function. We also demonstrate that the association of LRR-RLK genes with cis-NATs is conserved across much of plant evolution, suggesting that this previously unexplored regulatory mechanism serves an important and ancient purpose.
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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 | 0,001 |
| 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 ».