Identification and Analysis of lncRNA and circRNA Related to Wheat Grain Development
Notice bibliographique
Résumé
The role of lncRNA and circRNA in wheat grain development is still unclear. The objectives of this study were to characterize the lncRNA and circRNA in the wheat grain development and to construct the interaction network among lncRNA, circRNA, and their target miRNA to propose a lncRNA-circRNA-miRNA module related to wheat grain development. Full transcriptome sequencing on two wheat varieties (Annong 0942 and Anke 2005) with significant differences in 1000-grain weight at 10 d (days after pollination), 20 d, and 30 d of grain development were conducted. We detected 650, 736, and 609 differentially expressed lncRNA genes, and 769, 1054, and 1062 differentially expressed circRNA genes in the grains of 10 days, 20 days and 30 days after pollination between Annong 0942 and Anke 2005, respectively. An analysis of the lncRNA-miRNA and circRNA-miRNA targeting networks reveals that circRNAs exhibit a more complex and extensive interaction network in the development of cereal grains and the formation of grain shape. Central to these interactions are tae-miR1177, tae-miR1128, and tae-miR1130b-3p. In contrast, lncRNA genes only form a singular network centered around tae-miR1133 and tae-miR5175-5p when comparing between varieties. Further analysis is conducted on the underlying genes of all target miRNAs, we identified TaNF-YB1 targeted by tae-miR1122a and TaTGW-7B targeted by miR1130a as two pivotal regulatory genes in the development of wheat grains. The quantitative real-time PCR (qRT-PCR) and dual-luciferase reporter assays confirmed the target regulatory relationships between miR1130a-TaTGW-7B and miR1122a-TaNF-YB1. We propose a network of circRNA and miRNA-mediated gene regulation in the development of wheat grains.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».