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Enregistrement W4412538787 · doi:10.1101/2025.07.20.665670

A conserved small RNA-generating gene cluster undergoes sequence diversification and contributes to plant immunity

2025· preprint· en· W4412538787 sur OpenAlexaff
Feng Li, Yingnan Hou, AmirAli Toghani, Zhixue Wang, Bozeng Tang, Nicola Atkinson, Huijun Li, Qiao Yue, Yan Wang, Jianhua Ma, Jixian Zhai, Wenbo Ma

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogenic Bacteria Studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilUK Research and Innovation
Mots-clésGeneBiologyRNADiversification (marketing strategy)GeneticsSequence (biology)ImmunityGene clusterComputational biologyImmune systemBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Small RNA-mediated gene silencing contributes to plant immunity. The secondary small interfering RNA (siRNA) pathway promotes defense by silencing target genes in invading fungal and oomycete pathogens. Many secondary siRNAs are derived from transcripts potentially encoding pentatricopeptide repeat (PPR) proteins. Here, we report that siRNA production is an ancient function of a conserved clade of PPR genes that undergo extensive within-species diversification. In Arabidopsis thaliana , siRNA-source PPR s are physically clustered on Chromosome 1. These sequences are diversified through gene duplication followed by sequence diversification and accumulation of high-impact variations including pseudogenization, leading to the accumulation of a diverse siRNA pool. These features are consistent with the engagement of PPR -siRNAs in a co-evolutionary arms race with the pathogens. This study defines siRNA-producing PPR s as a class of defense genes and highlights the potential of PPR -siRNA-based engineering as a strategy to enhance disease resistance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,171 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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