In silico identification of sugarcane (Saccharum officinarum L.) genome encoded microRNAs targeting sugarcane bacilliform virus.
In silico identification of sugarcane (Saccharum officinarum L.) genome encoded microRNAs targeting sugarcane bacilliform virus.
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甘蔗 (Saccharum officinarum L.) 基因组编码的 microRNA 靶向甘蔗杆状病毒的计算机鉴定
DOI：
10.1371/journal.pone.0261807
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Zhang S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ashraf MA;Feng X;Hu X;Ashraf F;Shen L;Iqbal MS;Zhang S
甘蔗杆菌状病毒（SCBV）被认为是全球甘蔗生产中最具经济破坏性的病原体之一。三个开放阅读框（orf）在SCBV的圆形ds-DNA基因组中具有特征；它们编码一种假设的蛋白质（ORF1）、一种DNA结合蛋白（ORF2）和一种多蛋白（ORF3）。本研究利用成熟的甘蔗mirna，利用计算机算法对甘蔗（Saccharum officinarum L.） mirna进行了全面的评估，以沉默SCBV基因组。从miRBase数据库中检索甘蔗的mirna，并根据与SCBV基因组的杂交进行评估。通过所有用于沉默SCBV的算法，共从甘蔗中筛选出14个潜在的候选mirna。三种算法的一致性预测了sofo - mir159e的杂交位点在共同位点5534。通过使用RNAcofold算法计算miRNA-mRNA双工的自由能来估计miRNA-mRNA的相互作用。使用circos生成的预测的甘蔗候选scbv - orf mirna调控网络用于识别新的靶标。这些预测数据为甘蔗抗scbv株系的开发提供了有用的信息。
Sugarcane bacilliform virus (SCBV) is considered one of the most economically damaging pathogens for sugarcane production worldwide. Three open reading frames (ORFs) are characterized in the circular, ds-DNA genome of the SCBV; these encode for a hypothetical protein (ORF1), a DNA binding protein (ORF2), and a polyprotein (ORF3). A comprehensive evaluation of sugarcane (Saccharum officinarum L.) miRNAs for the silencing of the SCBV genome using in silico algorithms were carried out in the present study using mature sugarcane miRNAs. miRNAs of sugarcane are retrieved from the miRBase database and assessed in terms of hybridization with the SCBV genome. A total of 14 potential candidate miRNAs from sugarcane were screened out by all used algorithms used for the silencing of SCBV. The consensus of three algorithms predicted the hybridization site of sof-miR159e at common locus 5534. miRNA–mRNA interactions were estimated by computing the free-energy of the miRNA–mRNA duplex using the RNAcofold algorithm. A regulatory network of predicted candidate miRNAs of sugarcane with SCBV—ORFs, generated using Circos—is used to identify novel targets. The predicted data provide useful information for the development of SCBV-resistant sugarcane plants.
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