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Una base de datos de marcadores de repetición de secuencias simples de microARN de plantas para acelerar las mejoras genéticas en cultivos

Autores: Biswas, Manosh Kumar; Biswas, Dhiman; Bagchi, Mita; Yi, Ganjun; Deng, Guiming

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Una base de datos de marcadores de repetición de secuencias simples de microARN de plantas para acelerar las mejoras genéticas en cultivos


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Agronomía y Ciencia de los Cultivos

Palabras clave

Microsatélites
Pre-miRNA
SSRs
Especies de plantas
Pares de cebadores
Mejoras genéticas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 21

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los microsatélites, o repeticiones de secuencias simples (SSRs), están distribuidos en genes, regiones intergénicas y elementos transponibles en el genoma. Los SSRs fueron identificados para desarrollar marcadores a partir de ensamblajes de genomas preliminares, secuencias de transcriptomas y secuencias de encuestas genómicas en plantas y animales. La identificación, distribución y densidad de microsatélites en pre-microARNs (miARNs) no están bien documentadas en plantas. En este estudio, se identificaron SSRs en 16,892 secuencias de pre-miARN de 292 especies de plantas en seis grupos taxonómicos (algas a dicotiledóneas). El cincuenta y uno por ciento de las secuencias de pre-miARN contenían SSRs. Las repeticiones de mononucleótidos eran las más abundantes, seguidas de las de di- y trinucleótidos. Las tetra-, penta- y hexarrepeticiones eran raras. Un total de 9,498 (57.46%) loci de microsatélites tenían potencial como marcadores de SSR de pre-miARN. De los marcadores, 3,573 (37.62%) eran no redundantes, y 2,341 (65.51%) pares de cebadores podrían ser transferidos a al menos uno de los grupos taxonómicos de plantas. Todos los datos y pares de cebadores se depositaron en una base de datos de marcadores de SSR de pre-miARN de plantas de fácil uso y de acceso gratuito. Los datos presentados en este estudio aceleran la comprensión de la evolución de pre-miARN y sirven como un valioso tesoro genómico para mejoras genéticas en una amplia gama de cultivos, incluidos leguminosas, cereales y crucíferas.

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