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Enregistrement W7014880815

Role of plant miRNAs in disease resistance

2018· dissertation· es· W7014880815 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueTesis Doctorals en Xarxa (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya) · 2018
Typedissertation
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsMinisterio de Economía y CompetitividadGeneralitat de CatalunyaNational Science CouncilMax-Planck-GesellschaftDeutsche ForschungsgemeinschaftCentres de Recerca de Catalunya
Mots-clésmicroRNAArabidopsisGene silencingGeneRNA interference
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Las plantas han desarrollado un potente sistema inmune para defenderse de la infección por patógenos. Este sistema requiere una delicada regulación de la expresión de genes codificantes para proteínas antimicrobianas y de señalización, factores de transcripción y proteínas de regulación hormonal. La regulación transcripcional es esencial para una adecuada defensa, pero también se ha demostrado el papel fundamental de los pequeños RNAs en la regulación post-transcripcional. Los microRNAs (miRNAs) son pequeños RNA no codificantes, reguladores de la expresión génica a nivel post-transcripcional. Su funcionamiento está basado en la degradación o represión de la traducción de sus tránscritos diana. La función reguladora de los miRNAs en el desarrollo de plantas ha sido ampliamente estudiada, sin embargo, la información sobre el papel de los miRNAs en la respuesta de defensa frente a patógenos está más limitada. 
\nEsta tesis comprende el estudio de miRNAs en la inmunidad de plantas. El trabajo ha sido desarrollado en arroz (Capítulo I y Capítulo II) y Arabidopsis (Capítulo III), siendo modelos para estudios de genómica funcional en plantas monocotiledóneas y dicotiledóneas.
\nEl Capítulo I describe la funcionalidad de un miRNA policistrónico en la interacción con el hongo patógeno Magnaporthe oryzae. Este hongo es el responsable de la piriculariosis, una de las enfermedades del arroz más devastadoras a nivel mundial. La previa identificación de un nuevo miRNA policistrónico (miR166k-166h) nos ha permitido investigar cómo está regulado durante la infección y qué genes están bajo su control. La disponibilidad de una línea transgénica de inserción de T-DNA ha hecho posible demostrar que la activación transcripcional de este miRNA policistrónico confiere resistencia, por lo tanto, funciona como regulador positivo de la inmunidad de las plantas. 
\nEn el Capítulo II se demuestra la importancia de la expresión del gen Dicer-like 1a (DCL1a), implicado en la biogénesis de miRNAs, en la respuesta de defensa frente a M. oryzae. La sobreexpresión de DCL1a desencadena susceptibilidad a este patógeno. Los mecanismos por los cuales la sobreexpresión de DCL1a produce susceptibilidad son diversos, desde la represión de la expresión de genes de defensa y de genes implicados en la síntesis de fitoalexinas diterpenoides, hasta la producción de especies reactivas de oxígeno (ROS) y la falta de regulación de la expresión de miRNAs. 
\nEn el Capítulo III se describe el papel del miR773 de Arabidopsis en la inmunidad innata. Este miRNA promueve el corte de tránscritos del gen methyltransferase2 (MET2). Cuando la acción del miR773 se ve reprimida por el mecanismo “target mimic” de imitación de diana, las plantas (MIM773) son más resistentes a la infección fúngica (Plectosphaerella cucumerina, Fusarium oxysporum f. sp. conglutinans and Colletotrichum higginsianum). Sin embargo, tanto la sobreexpresión del miR773 como la mutación de met2 confieren susceptibilidad a la infección fúngica. 
\nEn conjunto, los resultados obtenidos en esta tesis doctoral demuestran que los miRNAs y los genes de biogénesis de miRNAs son componentes importantes de las respuestas inmunes frente patógenos, tanto en arroz como en Arabidopsis. Un mejor conocimiento de la función de miRNAs puede ser de utilidad para el diseño de nuevas estrategias para la protección de cultivos.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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