[目的]基于Camoco(Co-analysis of molecular components)挖掘影响谷子叶鞘颜色和叶枕颜色的关键候选基因,为下一步研究候选基因调控谷子颜色相关性状的分子机制及应用潜力奠定基础。[方法]利用Camoco算法,对谷子叶鞘颜色和叶枕颜色进...[目的]基于Camoco(Co-analysis of molecular components)挖掘影响谷子叶鞘颜色和叶枕颜色的关键候选基因,为下一步研究候选基因调控谷子颜色相关性状的分子机制及应用潜力奠定基础。[方法]利用Camoco算法,对谷子叶鞘颜色和叶枕颜色进行候选基因预测。使用加权基因共表达网络分析(WGCNA)进一步聚焦候选基因,并初步确定候选基因的功能。[结果]检测到10个调控谷子颜色性状的关键候选基因,其中叶鞘颜色6个和叶枕颜色4个,多数基因直接或间接与叶绿体有关,其中Si4g01380和Si4g01390是双性状共定位到的候选基因。Si4g01380属于GRAS家族,该家族中有多个转录因子参与光敏色素的信号传导,与叶绿素密切相关。此研究为培育高光效谷子,提高谷子产量,发掘谷子形态标记奠定基础。[结论]本研究中使用的Camoco算法结合基因表达量数据,可以将候选基因的数量减少两个数量级,有效的缩小候选基因范围,并筛选出表达模式一致的基因,进一步提高候选基因的有效性,为后续验证功能基因奠定基础。此方法同样适用于对其他动植物功能基因的挖掘与鉴定;另外,本研究将GWAS和共表达数据进行整合分析的思路也可以应用到对其它动植物的功能基因鉴定上。展开更多
文摘[目的]基于Camoco(Co-analysis of molecular components)挖掘影响谷子叶鞘颜色和叶枕颜色的关键候选基因,为下一步研究候选基因调控谷子颜色相关性状的分子机制及应用潜力奠定基础。[方法]利用Camoco算法,对谷子叶鞘颜色和叶枕颜色进行候选基因预测。使用加权基因共表达网络分析(WGCNA)进一步聚焦候选基因,并初步确定候选基因的功能。[结果]检测到10个调控谷子颜色性状的关键候选基因,其中叶鞘颜色6个和叶枕颜色4个,多数基因直接或间接与叶绿体有关,其中Si4g01380和Si4g01390是双性状共定位到的候选基因。Si4g01380属于GRAS家族,该家族中有多个转录因子参与光敏色素的信号传导,与叶绿素密切相关。此研究为培育高光效谷子,提高谷子产量,发掘谷子形态标记奠定基础。[结论]本研究中使用的Camoco算法结合基因表达量数据,可以将候选基因的数量减少两个数量级,有效的缩小候选基因范围,并筛选出表达模式一致的基因,进一步提高候选基因的有效性,为后续验证功能基因奠定基础。此方法同样适用于对其他动植物功能基因的挖掘与鉴定;另外,本研究将GWAS和共表达数据进行整合分析的思路也可以应用到对其它动植物的功能基因鉴定上。
