植物长链非编码RNA进展分析

长链非编码RNA(lncRNA)是分子长度大于200 bp,缺少编码蛋白质功能的RNA,根据lncRNA在基因组来源与邻近蛋白编码基因相对位置,可以分为5类:(1)正义长链非编码RNA;(2)来源内含子的反义转录RNA;(3)基因间的非编码RNA;(4)基因内的非编码RNA;(5)双向非编码RNA。lncRNA通过多种机制行使功能,包括激活、聚集或转运蛋白产生表观遗传沉默和抑制,核小体定位修饰启动子活性和调控DNA和组蛋白进行甲基化产生表观遗传学修饰。与m RNA相比较,lncRNA具有植物组织表达的特异性,植物lncRNA参与不同生物学代谢途径、具有多种生物学功能。     

用生物信息学挖掘玉米中的microRNAs及其靶基因

microRNA (miRNA)是一类内源性的、19~24碱基长度的小分子非编码RNA,通过碱基互补调控靶基因的表达,在多细胞生物的基因表达调控过程中扮演着十分重要的角色。植物中的miRNAs具有高度的保守性,这为通过同源比对发现保守的miRNAs提供了思路和途径。本研究通过对拟南芥、水稻等植物已知的miRNAs与玉米EST和GSS数据库的比对,并设置一系列严格的筛选标准,共筛选到23条新的玉米miRNAs;利用WMD 3在线植物miRNAs靶基因预测软件,对新发现的玉米miRNAs进行靶基因预测,总共预测到89个靶基因,进一步功能分析发现这些靶基因参与玉米的生长发育、信号转导、转录调节、新陈代谢及逆境胁迫响应等调控过程。     

MicroRNA在高等植物逆境响应中的作用机制研究进展

microRNA（miRNA）是一类20~24bp的内源性小分子非编码RNA,广泛存在于真核生物中。成熟的miRNA通过与靶基因较保守的互补位点配对结合,在转录后水平负调控靶基因的表达,参与植物的生长发育、信号转导和逆境响应等过程。本文综述了植物在生物胁迫和非生物胁迫（重金属、干旱、低温、盐、热）响应中miRNA的作用及其调节机理研究进展,指出存在问题并进行展望。     

microRNA在植物生长发育中的研究进展

miRNAs (microRNAs)是生物体内一段由内源基因编码的长约21~25 nt的非编码、小分子RNAs,通常通过与下游靶mRNA结合,在转录后水平调控基因表达。在细胞核中,RNA聚合酶Ⅱ转录MicroRNA基因生成具有茎环结构的pri-miRNAs,随后在Dicer酶剪切作用下生成miRNA/miRNA~*双链,最终miRNA链在细胞质中与AGO等蛋白结合形成RNA诱导沉默复合体,进而调控靶基因。近年来,研究表明miRNA参与了植物生长发育的调控。本综述将从植物的根、叶、花和果实的生长发育过程对miRNA的功能进行总结,旨在为miRNA调控植物生长发育分子机理的深入研究以及利用基因工程等手段提高植物遗传特性提供参考。     

向日葵保守性microRNA的预测与分析

microRNA是一类非编码的小分子RNA,通过与靶mRNA的互补来抑制靶mRNA的翻译或者降解靶mRNA,从而在转录后水平对基因表达发挥调控作用。为了快速挖掘向日葵microRNA及其靶基因的相关信息,根据microRNA序列及其前体结构的保守性,在向日葵核酸数据库中预测并分析了向日葵microRNA及其靶基因。经过筛选最终获得了7个向日葵microRNA,其成熟microRNA的长度为18~21nt,前体长度为72~148nt,最小折叠自由能系数为0.90~1.19。获得了向日葵mi-croRNA的靶基因16条,这些靶基因参与了转录调控、营养阶段转换调控、种子萌发调控、花发育调控、信号传递以及环境刺激的响应等过程。     

嫁接番茄长链非编码RNA(lncRNA)的鉴定

嫁接是重要的农业栽培措施之一,具有增加产量、提高抗性、改善品质等作用。目前对植物嫁接的分子机理研究已经拓展到RNA水平,但主要集中在mRNA和小RNA上,而对长链非编码RNA(lncRNA)的研究还不多见。本研究对公共数据库中嫁接番茄转录组数据进行分析,分别在接穗(番茄)和砧木(马铃薯)中鉴定出3360和5657个物种特异lncRNA,其中有298和847个lncRNA差异表达,9个lncRNA可在接穗和砧木间移动。进一步分析表明,lncRNA的移动机制与相对表达丰度没有明显关联,lncRNA具有调控嫁接植株代谢过程和花期的潜在作用。本研究结果为嫁接番茄lncRNA的鉴定和功能预测提供理论依据。     

西葫芦cDNA全长转录组序列分析

为解析西葫芦中类胡萝卜素积累的分子机制,本研究利用PacBio单分子长读长测序技术(single-molecule long-read sequencing technology, SMRT)对富含类胡萝卜素的黄皮西葫芦(21pu05)叶、雌花、雄花、未授粉果实和授粉10 d果实等组织的混合样品进行全长转录组测序分析。试验结果共获得循环一致序列(circular consensus read, CCS) 158 968条,其中全长非嵌合(full length reads non-chimeric, FLNC)序列113 284条。聚类分析获得高质量的一致序列28 383条,其中融合转录本有213个。进一步分析发现16 895个可变剪接基因位点,其中新基因位点1 734个,新转录本18 510个。序列结构预测鉴定出8 773个SSR位点、8 527个完整ORF序列,以及317个长链非编码RNA (long non-coding RNA, lncRNA)。对16 508个新转录本进行了功能注释。以上研究结果为开展西葫芦类胡萝卜素合成相关基因的克隆及分子机制的解析提供参考。     

小麦lncRNA27195及其靶基因TaRTS克隆及表达分析

长链非编码RNA (long non-coding RNA, lncRNA)是一种大于200 bp的非编码RNA,大量存在于植物体中,其可通过调节基因表达或蛋白功能,在植物生长发育与胁迫应答中发挥重要作用。前期在研究光照和温度对小麦光温敏核雄性不育系BS366育性诱导中,利用转录组测序筛选获得与育性相关的lncRNA(lncRNA2719)。为研究小麦lncRNA27195的功能,本研究在BS366中克隆lncRNA27195及其靶基因TaRTS,并对TaRTS进行生物信息学分析,结果显示, TaRTS基因全长315 bp,编码104个氨基酸,且发现该RTS蛋白仅存在于禾本科植物中。通过实时荧光定量PCR,对lncRNA27195及TaRTS基因在不同组织不同光温处理及茉莉酸甲酯处理下进行表达模式分析,发现lncRNA27195和TaRTS均在雄蕊中高表达,呈显著的正相关,且两者在不同光温条件下呈现出不同的表达模式。光照和温度均对lncRNA27195和TaRTS有调控作用,适当浓度的MeJA促进两者的表达,SA抑制两者表达。以上结果表明,在光周期、温度和植物激素的诱导下,lncRNA27195正向调节TaRTS基因表达,进而影响花粉育性,本研究结果有助于促进对小麦光温敏核型雄性不育系的机理研究和生产应用。     

基于高通量测序的大花序桉顶芽转录组生物信息学分析

为了获得珍贵用材树种大花序桉顶芽转录组数据及预测关键基因功能,本研究基于Illumina HiSeq X Ten测序技术获得大花序桉顶芽转录组原始数据,经Trinity组装拼接获得高质量Unigene,并与NR、Swiss-Prot、GO、KOG、egg NOG和KEGG等生物信息数据库进行序列比对和功能注释,利用MISA软件进行SSR位点搜索和分析。从大花序桉顶芽中共获得26 587条高质量Unigene,平均长度为1 279.69 bp;共有22 099条Unigene至少在一个数据库中被成功注释,其中,11 507条Unigene被注释到KOG数据库中25个功能类别,以参与一般功能基因的数量最多;GO数据库中,所注释到的14 105条Unigene分别匹配到生物功能、细胞组分和分子功能3大类50个功能基因区,其中执行生物过程所占比例最多;KEGG功能注释共发现有7 117个Unigene参与127条代谢通路,以代谢相关的基因最丰富;共有1 021条Unigene注释到转录因子数据库,分布于65个家族,其中比例最大的是bHLH和MYB家族;3 274条Unigene注释到植物抗性基因数据库,分布于13个类别,相匹配基因数量最大的是RLP和TNL。MISA软件共检测到12 366个SSR位点,分布密度为1/2.75 kb,重复基元类型丰富,标记开发潜力大。本研究利用高通量测序获得丰富的顶芽转录组信息,可以为大花序桉分子辅助育种提供丰富的资源。     

玉米纹枯病胁迫相关miRNA功能研究

microRNA (miRNA)是一类内源性的、19~24个碱基长度的小分子非编码RNA, 通过碱基互补调控靶基因的表达, 参与调控植物生长发育, 并在多种非生物与生物胁迫响应中发挥重要作用。但目前关于玉米纹枯病胁迫相关miRNA表达调节与功能尚不完全清楚。利用生物信息学挖掘玉米中的microRNA及其靶基因, 筛选到23条新的玉米miRNA, 预测到89个靶基因。本文在前期研究基础上, 以对纹枯病抗性不同的自交系R15和478作为对象, 采用半定量方法对预测获得部分miRNA前体初步鉴定, 采用实时荧光定量PCR手段对R15和478中表达存在差异的成熟miRNA进行抗纹枯病组织特异性表达验证。结果提示, 部分miRNA在玉米抗纹枯病胁迫过程中可能起着重要的调控作用。     

山东栒子全长转录组测序数据组装及功能注释

山东栒子是中国山东省的特有种,现已处于极度濒危状态。目前,山东栒子的分子生物学研究较少,基因数据库资源极度缺乏,急需探究其生物学遗传信息,以加快对山东栒子的保护遗传学工作。本研究以山东栒子叶片、花、成熟果实为实验材料,利用PacBio Sequel测序平台对其转录组进行全长转录组测序。共得到高质量去冗余的转录本53932个,作为最终转录本序列。预测到的CDS区共52490个;对其SSR位点进行分析,对测序得到Unigenes进行单核苷酸至六核苷酸重复的SSR位点搜索,共搜索到26796个SSR位点。对非冗余转录本利用BLAST软件与NR、Swissprot、GO、COG、KOG、KEGG 6个数据库进行比对,一共成功注释了53319个Unigenes,其中与NR数据库进行比对中注释为苹果的的相关基因数量最多,其次是白梨和桃;在GO数据库中有33305条山东栒子Unigenes被注释分类,由生物学过程、细胞成分和分子功能三部分组成;在与COG数据库比对中,共有23910条比对到了同源序列,且一共被分为25类;在与KEGG数据库的一系列比对中,可将Unigenes映射到126条代谢通路中。本研究在高通量全长转录组水平对山东栒子进行了系统研究,这为进一步开展山东栒子的分子标记开发和挖掘优良基因提供了科学依据,从而推动山东栒子的保护与利用。     

Dynamic Prediction of Cotton Regional Yield Based on the COSIM Model - A Case Study of Akesu City,Xinjiang

[Objective] Dynamic prediction of crop yield using a crop growth simulation model is the focus of increasing research attention. [Method] Based on meteorological, cotton yield, and cotton phenology data recorded at Akesu in Xinjiang from 1991 to 2014, this study aimed to improve the accuracy of crop yield prediction by the COSIM model. The average sowing date for each study year, as well as multiple sowing dates during the suitable sowing period, was imported into the COSIM model, and the two yield prediction methods were compared and analyzed. [Result] The accuracy of both yield prediction methods was higher than 90.0%, indicating that the two methods showed good applicability at Akesu. However, the method using multiple sowing dates during the suitable sowing period showed higher prediction accuracy when cotton yield was dynamically predicted in each month and the actual sowing date was uncertain. [Conclusion] The two prediction methods based on the crop growth simulation model are suitable for prediction of cotton yield at Akesu. In addition, according to the characteristics of different forecast years, the appropriate forecasting method can be used to improve the accuracy of prediction. The results also provide a reference for dynamic prediction of cotton yield in other cotton-producing areas.     

陆地棉NAC转录因子基因GhNAC6的克隆、表达和耐盐性分析

【目的】NAC(NAM-ATAF-CUC)家族是植物细胞内特有的1类转录因子家族,参与植物的抗逆过程。为了研究棉花抗逆的分子机制,本研究从陆地棉TM-1中克隆到1个NAC转录因子基因并研究了其功能。【方法】根据其序列同源性和进化分析结果,将该基因命名为GhNAC6,本文对GhNAC6进行了生物信息学和表达分析,并利用病毒诱导基因沉默技术在棉花中沉默GhNAC6的表达。【结果】GhNAC6全长为1629 bp,包含2个内含子,其中编码区为900 bp,编码1个相对分子质量为33.9×10~3、等电点为6.18的蛋白。GhNAC6启动子区段包含多个与诱导表达和组织特异表达相关的顺式作用元件。转录组数据分析结果表明,GhNAC6在棉花发育的不同时期具有时空表达差异性;实时荧光定量核酸扩增检测结果显示GhNAC6还受到植物激素水杨酸、乙烯利、茉莉酸甲酯和逆境胁迫低温、高温、高盐、伤口的诱导。干涉GhNAC6基因发现,降低GhNAC6基因的表达能增强棉花对盐胁迫的耐受性。【结论】研究结果表明GhNAC6可能参与了棉花发育、逆境响应和激素信号传导的过程。     

Prediction of candidate genes associated with resistance to soybean rust (Phakopsora pachyrhizi) in line UG-5

Online databases containing genetic information are crucial to extract new candidate genes from existing data and web-based resources. The objective of this study was, therefore, to predict putative candidate genes associated with resistance to SBR in line UG-5 and understand their functions using different bioinformatics tools from the online available databases. The physical positions for the flanking markers of the identified putative QTLs were searched on the SoyBase database genome browser based on Glyma 1.01 assembly. The putative candidate genes and annotated functions of the surrounding genes were discovered in the vicinity using SoyBase and Phytozome databases. A total of 18 putative candidate genes were predicted on approximately 482.7 kb region of QTL-3 (chromosome 18), among which, six putative candidate genes were found to encode leucine-rich repeat (LRR), Ser/Thr protein phosphatase, leucine-rich repeat receptor-like protein kinase (LRR-RLK) and chitinase-related proteins, which are associated with plant defence signalling pathways. Moreover, F-box and leucine-rich repeat, glycosyltransferase family member and serine/threonine-protein phosphatase 2A catalytic subunit coding genes were predicted on the novel putative QTL detected on chromosome 9. This information could, therefore, be used for further prediction and annotation of candidate genes from sequenced regions of line UG-5 as these putative candidate genes were predicted from the Glyma 1.01 assembly.     

应用灰板校正提高计算机视觉预测棉花植株含水量的精确度

利用灰板校正以消除棉花不同生育期图片颜色特征值的亮度差异,建立适用于不同生育期预测植株含水量的通用模型,以提高运用计算机视觉技术进行棉花植株含水量预测的精度。研究结果表明,由灰板校正前、后颜色特征值G-B建立的最佳预测模型,决定系数分别为0.746和0.782。有效性检验结果表明,灰板校正前、后计算预测值与实测值的决定系数分别为0.739和0.783;RMSE分别为2.218和2.03,RE分别为2.13%和1.79%。基于计算机视觉提取的冠层图片颜色特征值能够预测植株含水量,应用灰板校正颜色特征值能够提高模型预测精度,可为提高计算机视觉预测植株水分状况的精度提供技术支撑和方法补充。     

陆地棉重组自交系产量及产量构成因子性状的上位性QTL分析

棉花的产量及产量构成因子性状是以复杂的方式遗传,遗传力较低并易受环境条件影响。经典数量遗传学指出,上位性是复杂性状的遗传基础。本研究以湘杂棉2号F8和F9世代重组自交系为材料,调查了3个环境下的产量及产量构成因子性状,并构建了遗传连锁图。旨在定位产量及产量构成因子性状的上位性QTL并分析QTL与环境的互作效应。所有产量及产量构成因子性状均检测到上位性QTL,共检测到16对加性互作QTL（AA）,涉及的位点中仅4个有单位点效应,这反映了上位性的复杂性及其对产量和产量构成因子性状的重要贡献。共检测到17对QTL加性和环境互作（AE）,以及14对上位性QTL与环境的互作,表明环境因素对产量和产量构成因子性状起重要影响作用。研究结果还表明上位性效应作为湘杂棉2号的遗传基础起着重要作用。对各性状在不同环境的优良基因型进行了预测。综合优良家系（GSL）和特定环境下的优良家系（SL）的性状表现高于两亲本,表明湘杂棉2号重组自交系各性状都有提高的潜力。由于QTL加性和环境互作以及上位性QTL与环境互作的影响,预测的优良家系基因型会随着环境的改变而不同,表明应针对特定环境开展棉花育种。     

棉花类固醇5α-还原酶基因单核苷酸位点的变异效应

为了明确棉花种质资源中类固醇5α-还原酶(Steroid 5 alpha-reductase,DET2)基因单核苷酸多态性,了解核苷酸位点变异对其编码蛋白配体结合域的影响并开发功能分子标记,本研究采用同源基因特异扩增、测序的方法,筛查不同棉花材料的DET2基因编码区突变,分析DET2基因编码蛋白质的三级结构及配体结合位点及其与纤维品质和育性的相关性。结果表明,包含陆地棉、海岛棉、雷蒙德氏棉在内的13份棉属材料DET2基因序列一致性为98.7%,编码区25个碱基易突变位点中有8个位点涉及编码氨基酸变化;该基因编码的蛋白二级、三级结构基本相似,但是配体结合位点差异较大;编码蛋白配体结合域共有8种类型,与品种间SNP组合类型完全相符。DET2基因与棉花纤维品质形成相关,但与育性无关。     

ssc-miR-486靶基因预测及生物信息学分析

通过对ssc-miR-486进行靶基因预测及生物信息学分析,以探索其影响猪脂肪沉积的作用机制。首先利用实时荧光定量PCR技术对脂肪沉积能力相差较大的莱芜猪和大白猪皮下脂肪组织中ssc-miR-486表达情况进行比较研究,然后利用miRBase、Ensembl、NCBI等数据库及miRanda、PITA、RNAhybrid、Cytoscape、JASPAR、Promoter Scan等软件对ssc-miR-486进行生物信息学分析,包括保守性分析、转录因子结合位点预测、靶基因预测、GO富集分析和KEGG信号通路富集分析。结果表明,ssc-miR-486在脂肪沉积能力较强的莱芜猪皮下脂肪组织中发生显著上调。生物信息学分析结果发现,miR-486在各物种间非常保守,ssc-miR-486启动子区域有SREBP1、SREBP2等多个转录因子结合位点,获得的229个靶基因显著富集于脂质代谢、脂质生物合成、细胞代谢等生物学过程及类固醇生物合成、磷脂肌醇代谢、PPAR等信号转导通路中。结果表明,ssc-miR-486参与了猪脂肪沉积或脂肪代谢的调控,为今后研究脂肪沉积提供基础理论支撑。     

棉花纤维特异/优势表达基因的染色体定位

 棉纤维是研究植物细胞伸长和细胞壁建成以及纤维素生物合成的优良模型,迄今为止,已经分离了许多纤维特异/优势表达的基因。为了便于这些基因的图位克隆使其能够应用于棉花纤维品质的改良中,本研究采用分离群体定位法和Blast分析法对这些基因进行染色体定位。利用陆地棉、海岛棉BC₁种间分离群体,将GhCFE定位在第6染色体,GhGLP1-250定位在第19染色体。Blast分析将11个基因定位到棉花染色体上。这些基因与棉纤维的伸长和细胞壁的合成相关,与这些基因连锁标记的获得有助于棉花纤维长度和强度的分子标记辅助选择。