Rhizospheric miRNAs affect the plant microbiota
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Small ribonucleic acids (RNAs) have been shown to play important roles in cross-kingdom communication, notably in plant–pathogen relationships. Plant micro RNAs (miRNAs)—one class of small RNAs—were even shown to regulate gene expression in the gut microbiota. Plant miRNAs could also affect the rhizosphere microbiota. Here we looked for plant miRNAs in the rhizosphere of model plants, and if these miRNAs could affect the rhizosphere microbiota. We first show that plant miRNAs were present in the rhizosphere of Arabidopsis thaliana and Brachypodium distachyon. These plant miRNAs were also found in or on bacteria extracted from the rhizosphere. We then looked at the effect these plants miRNAs could have on two typical rhizosphere bacteria, Variovorax paradoxus and Bacillus mycoides. The two bacteria took up a fluorescent synthetic miRNA but only V. paradoxus shifted its transcriptome when confronted to a mixture of six plant miRNAs. V. paradoxus also changed its transcriptome when it was grown in the rhizosphere of Arabidopsis that overexpressed a miRNA in its roots. As there were differences in the response of the two isolates used, we looked for shifts in the larger microbial community. We observed shifts in the rhizosphere bacterial communities of Arabidopsis mutants that were impaired in their small RNA pathways, or overexpressed specific miRNAs. We also found differences in the growth and community composition of a simplified soil microbial community when exposed in vitro to a mixture of plant miRNAs. Our results support the addition of miRNAs to the plant tools shaping rhizosphere microbial assembly.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle