Characterization of tae-miR156(s) and their response to abiotic stress in wheat (Triticum aestivum L.)
Notice bibliographique
Résumé
The microRNA156 (miR156) has been widely studied in plants, however, the characterization of the miR156 family of genes in wheat and their expression patterns under abiotic stress are not completely clear. In this study, a total of 20 miR156 family members, referred to as tae-miR156a to tae-miR156t, were identified in wheat with their loci mapped to various chromosomes. These members were divided into five subgroups: miR156a/b/c/d/e/f, miR156g/h/i, miR156j/k, miR156l/m/n/o/p/q, and miR156r/s/t. They were highly conserved during evolution. The prediction of cis-elements in the tae-MIR156(s) promoter region revealed that the tae-MIR156(s) had diverse cis-acting elements; of these, 15 tae-MIR156(s) and 6 tae-MIR156(s) were found to be drought-responsive elements and cold-responsive elements, respectively. And the prediction target genes of tae-miR156(s) are mainly SPL transcription factor genes. Expression analysis based on quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT‒PCR) showed that miR156(s) have different expression levels in the various wheat tissues, and the subgroups' response to abiotic stress varied. Among them, miR156g/h/i were strongly induced in the root of cold and heat stress, and miR156a/b/c/d/e/f were significantly increased in roots after drought stress, whereas miR156r/s/t were highly inhibited in leaves and roots after salt stress. These findings imply that tae-miR156(s) are involved in stress response in wheat, and they provide new fundamental knowledge for further analysis of the function of miR156 and its regulatory mechanism in response to abiotic stress.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».