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Enregistrement W4410474454 · doi:10.20944/preprints202505.1259.v1

Profiling Plant circRNAs Provides Insights into the Expression of Plant Genes Involved in Viral Infection

2025· preprint· en· W4410474454 sur OpenAlexfundno aff
Ghyda Murad Hashim, Travis Haight, Xinyang Chen, Athanasios Zovoilis, Srividhya Venkataraman

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCircular RNAs in diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésBiologyProfiling (computer programming)Computational biologyGenePlant virusGene expression profilingGene expressionViral infectionVirologyGeneticsVirusComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Investigations of circRNAs in several plant species have revealed changes in their circular RNA profiles in response to biotic and abiotic stresses. Recently, circular RNAs (circRNAs) have emerged as critical regulators of gene expression. The destructive impacts on agriculture due to plant viral infections necessitate better discernment of the involvement of plant circular RNAs during viral infection. However, few such studies have been conducted hitherto. Sobemoviruses cause great economic impacts on important crops such as rice, turnip, alfalfa and wheat. Our current study investigates the dynamics of plant circRNA profiles in the host Arabidopsis thaliana during infections with the sobemoviruses, Turnip rosette virus (TRoV), and the Rice yellow mottle virus (RYMV) as well as the small circular satellite RNA of the Lucerne Transient Streak Virus, focusing on circRNA dysregulation in the host plants and its potential implications in triggering plant cellular defense responses. Towards this, two rounds of deep sequencing were conducted on the RNA samples obtained from infected and uninfected plants followed by the analysis of circular RNA profiles using RNA-seq and extensive bioinformatic analyses. We identified 760 circRNAs, predominantly encoded in exonic regions and enriched in the chloroplast chromosome, suggesting it as a key site for circRNA generation during viral stress. Gene ontology (GO) analysis indicated that these circRNAs are mostly associated with plant development and protein binding, potentially influencing the expression of their host genes. Furthermore, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) analysis showed photosynthesis as the most affected pathway. Interestingly, the non-coding exogenous circular satellite RNA (scLTSV) specifically induced several circRNAs, some of which contain open reading frames (ORFs) capable of encoding proteins. Our biochemical assays demonstrated that transgenic expression of scLTSV in A. thaliana enhanced resistance to TRoV, suggesting a novel strategy for improving plant viral resistance. Our results highlight the complexity of circRNA dynamics in plant-virus interactions and offer novel insights into potential circRNA-based strategies for enhancing plant disease resistance by modulating the differential expression of circular RNAs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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