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    发布时间: 2018 - 12 - 13
    发表期刊:Postharvest Biology and Technology影响因子:IF=3.112(SCI二区)研究背景草莓(Fragaria×ananassa Duch.)由于其独特的风味和多汁的质地,是一种在世界范围内广受欢迎的园艺作物。它是维生素C和抗氧化剂的良好来源,但由于软化快、机械损坏、真菌腐烂和采后代谢迅速,很容易腐烂。在6℃贮藏1d后,草莓果实中的蔗糖水平由于快速的采后代谢而达到无法检测的水平。虽然草莓品种的贮藏期不同,但平均贮藏期通常只有3-5d。先前研究报道了CO2诱导的生理和机械变化,收获后,草莓果实中含有较高水平的二氧化碳(CO2)以提高可储存性。暴露于20%CO2中12或48h的草莓果实比在环境空气中贮藏3d的水果更结实。高浓度的二氧化碳会影响细胞壁钙的结合,提高果实的硬度。为了深入了解高浓度CO2在分子和生化水平上的影响,多学科方法是必要的。整合基因组学、蛋白质组学和代谢组学将有助于更好地理解植物对外界刺激的全面定性和定量反应。尽管对草莓果实采后对高CO2的响应进行了研究,但对细胞反应的全面了解仍不甚清楚。本研究联合转录组学和代谢组学方法来研究分子和细胞反应,将收获的草莓果实短期暴露于30%CO2,以全面了解改善的果实耐贮性。材料与方法01植物材料与CO2处理草莓于80%红色收获,收获后,果实立即运往实验室。选择大小和颜色一致的果实作为试验材料。分组:0D:环境空气0h(收获后立即)1D:3h环境空气处理后1d1DT:3h 30%CO2处理后1d 02硬度测定随机抽取3个重复容器中的10个草莓果实进行硬度测定(n=30),经硬度测定后丢弃。采用CT-3纹理分析仪进行硬度测量。用直径为100mm、速度为2mm、应变为5mm、直径为100 mm的平板探针,在果实赤道面测量果实硬度(N)。草莓果实表面微生物...
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    发布时间: 2018 - 12 - 13
    集思慧远客户发表——《王枣子根、茎和叶的比较转录组分析揭示了王枣子素生物合成的候选基因》英文标题:Comparative transcriptome analysis of roots, stems and leaves Isodon amethystoides reveals candidate genes involved in Wangzaozins biosynthesis杂志:BMC PLANT BIOLOGY影响因子:IF=3.930摘要    王枣子是一种重要的中药植物,具有治疗多种疾病的药理作用,包括肺结核。四环二萜类化合物王枣子素(王枣子甲素Wang zaozin A,王枣子乙素GlucocalyxB)是王枣子的主要生物活性化合物。然而,关于这些化合物生物合成的分子信息仍然不清楚。通过对王枣子中王枣子素积累水平的研究,发现该植物的根、茎和叶组织有很大的变化,表明不同组织间代谢产物生物合成和积累的可能存在差异。为了更好地阐明四环二萜生物合成途径,我们对根、茎和叶组织进行转录组测序,并进行了de novo序列组装和分析。分析了与二萜类生物合成有关的候选基因,如CPS、KSL等。用qRT-PCR方法对8种涉及四环二萜类生物合成的转录本在王枣子不同组织中的表达谱进行了验证,解构该通路的基因表达谱。ISPD、ISPF和ISPH(MEP途径)以及IaCPS和IaKSL(二萜类途径)候选基因在叶片和根中的差异表达,可能是造成王枣子叶片中王枣子素积累较高的原因之一。本文报道的基因组数据和分析为进一步研究这一重要药用植物奠定了基础。材料与方法植物材料:一年生健康王枣子个体的根、茎、叶(3个重复)王枣子素的提取与鉴定(靶标代谢):种类:王枣子甲素、王枣子乙素和王枣子丙素        &...
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    发布时间: 2018 - 12 - 10
    英文标题:Selection and Validation of Novel RT-qPCR Reference Genes under Hormonal Stimuli and in Diferent Tissues of Santalum album杂志:Scientific  Reports影响因子:IF=4.122摘要   逆转录实时定量聚合酶链式反应 (RT-qPCR)因其高通量、特异性和敏感性而被广泛应用于基因表达水平的研究。为了获得准确可靠的结果,RT-qPCR分析必须有一个合适的参考基因。到目前为止,经济热带树种檀香((Santalum album L.)还没有被验证的可靠参考基因。在本研究中,有13个候选参考基因(包括从大量的檀香转录组数据中筛选出的12个新的可能的参考基因,以及目前使用的β-actin基因)在不同的组织(茎、叶、根和愈伤组织)、以及水杨酸(SA)、茉莉酸甲酯 (MeJA)、赤霉素(GA)处理作用下的愈伤组织中,用GeNorm,NormFinder,BestKeeper,Delta CT和 RefFinder算法综合验证。几种新的候选参考基因比目前使用的传统基因ACT要稳定得多。SA处理中ODD和Fbp1、MeJA处理中的CSA 和Fbp3、JA处理中的PP2C和Fbp2、以及3个激素处理中FBP 1和FBP 2,分别是最准确的参考基因。当FAB1A与PP2C结合后,被鉴定为四种组织最适宜的参考基因组合。而HLMt, PPR和FAB1A的组合则是所有实验样本中最理想的参考基因。此外,为了验证我们的结果,我们还通过参考基因及他们的组合在MeJA处理下的三种檀香组织中评估了SaSSy基因的相对表达水平。本研究中所鉴定的参考基因将提高RT-qPCR分析的准确性,并将有...
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    发布时间: 2018 - 12 - 03
    发表期刊:Microbiome影响因子:9.133(SCI一区)研究背景最近几年,对肠道微生物群(GM)的研究已经不仅仅是描述分类组成,通常是将16S rRNA基因测序应用于粪便样本,更广泛地研究GM的功能潜力,这是通过鸟枪法宏基因组学(MG)方法实现的。群体MG研究表明,尽管存在较大的个体间结构/组成变异,GMs仍有一组稳定的核心功能。然而,由于测序的基因不一定表达,MG不能提供可靠的信息,说明哪些微生物的功能特征实际上在响应宿主代谢、免疫、神经生物学、饮食或其他环境因素的刺激而发生变化。相反,这类信息可以由功能宏组学收集,如宏转录组学(MT)和宏蛋白质组学(MP),它们对微扰具有较高的敏感性,因此可能更好地反映宿主微生物相互作用。在这方面,特别令人感兴趣的是调查人类群体中潜在的和实际活跃的GM特征之间的关系,为了从已知的MG的潜能开始鉴定在健康肠中组成型表达的微生物功能。最近的一项研究已经针对MT实现了这一目标,在具有最高表达率(mRNA/DNA比率)和参与淀粉代谢,氨基酸生物合成,孢子形成和以及具有最低表达率的肽聚糖生物合成的基因中发现了核糖体蛋白和柠檬酸循环酶的转录物。人们对微生物蛋白的了解较少,尽管它们提供了有关GM代谢的主要信息,并且代表了宿主-GM相互作用中的关键分子。尽管有一些开创性的研究提出了对疾病有关的人类群体中的宏基因组和宏蛋白组的分析,到目前为止,还没有系统地、比较地调查健康人群的分类学和功能特征,这种特征可能和实际由GM表达。材料与方法01实验设计图1本研究的实验设计注:从临床监测的撒丁岛人群中选出15名健康成人(男性7名,女性8名)。从每个人身上采集粪便样本,同时进行Illumina鸟枪法DNA测序(宏基因组)和LTQ-Orbitrap鸟枪法质谱分析(宏蛋白组)。宏基因组学也被用作序列数据库,以便进行严格的宏蛋白质组/宏基因组比较,并进行分类和功...
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    发布时间: 2018 - 11 - 26
    摘要全转录组范围内鉴定能与蛋白结合的RNA(RBPs),是了解转录后基因调控网络的必要条件。然而RBPs蛋白组的研究主要局限于多聚腺苷酸的RNA与蛋白的结合,对于没有ploy-A尾的RNA(主要的是非编码RNA和RNA前体)几乎都没发现。本文介绍了一种点击化学(主旨是通过小单元的拼接,来快速可靠地完成形形色色分子的化学合成。它尤其强调开辟以碳-杂原子键(C-X-C)合成为基础的组合化学新方法,并借助这些反应(点击反应)来简单高效地获得分子多样性。)辅助的RNA互作捕获策略(CARIC),能够对RBPs进行无差别鉴定,不受RNA是否具有ploy-A尾的约束。CARIC主要是利用炔基尿苷类似物对RNA进行标记,并在活体内进行RNA-protein光照交联,然后与叠氮化物生物素进行点击化学反应,亲和富集后进行蛋白组分析。利用CARIC在人的宫颈癌细胞中鉴定到597个RBPs,包括130个之前未知的RBPs。这些新发现的RBPs可能是和非编码RNA结合的,因此发现了一些之前未知的非编码RNA参与的过程(例如蛋白酶体功能和中间代谢)。材料方法实验材料:人的宫颈癌细胞,胚肾细胞;质粒构建和细胞转染:克隆宫颈癌细胞cDNA(hnRNPC,MBNL1,VDAC1,NME2),克隆质粒:VigoFect;几种已知RPBs用来验证CARIC技术成功率CARIC分离出的RNA测序:Illumina HisEq 4000 PE150;蛋白质谱检测:LC-MS/MS,Easy nLC 1000 system +Velos Pro Orbitrap Elite mass spectrometer;质谱数据分析:MaxQuant version 1.5.5.1(原始数据分析),依靠人的蛋白数据(UniProt)Andromeda search engine进行蛋白查询;CARIC RBPs验证:CLIP...
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    发布时间: 2018 - 11 - 09
    前沿慢性阻塞性肺病(COPD)是一种炎性疾病,其特征在于进行性空气流量限制,并且被认为部分地由于响应于慢性空气污染物暴露(主要来自吸烟)而引起的夸大的肺部炎症。目前可用的治疗方法在很大程度上是无效的。因此,有效治疗COPD迫切需要新型的治疗药物。前期系统药理学鉴定了补肺益肾方(BYF)的195种潜在靶点,并被证实对慢性阻塞性肺疾病(COPD)大鼠有短期治疗作用。然而,对慢性阻塞性肺疾病(COPD)的长期疗效及机制尚不清楚。因此,本研究以慢性阻塞性肺疾病(COPD)大鼠为研究对象,于第9~20周给药。然后通过转录组学-蛋白质组学-代谢组学分析第32周BYF对慢性阻塞性肺病大鼠的长期影响。材料与方法样本收集第0-8周构建COPD大鼠模型,将32只大鼠置于一个暴露于烟草和反复肺炎克雷伯菌感染的封闭的盒子里,第9-20周大鼠每日灌胃给予生理盐水(2mL)、BYF(4.44g/kg,0.5g/ml)和氨茶碱(2.3mg/kg)。检测方法转录组:Microarray(4×44K)大鼠全基因组表达谱芯片;蛋白组:8-plex iTRAQ,NanoLC-QTOF-MS;代谢组:Agilent-1200 LC-Agilent-6520 Q-TOF;数据分析Agilent GeneSpring GX software version 11.0Mascot:蛋白质鉴定Mass Hunter:代谢物鉴定SIMCA-P:PLS-DA基因、蛋白质和代谢物集富集、网络和通路分析Bingo(CytosCapev3.1.1插件)用于分析转录本和蛋白质的分子功能;DAVID和KEGG数据库对转录本和蛋白质进行途径富集分析。Metscape用于分析基因、蛋白质和代谢组学数据的整合途径;ClueGO(Cytoscape插件被用来探索基因和蛋白的分子功能。MetaboAnalyst 3.0被用来确定代谢物...
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红枣基因组测序及果实甜酸味的进化研究

日期: 2017-01-06
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摘要

红枣是鼠李科的一种具有重要经济和营养价值的果树品种。本文公布了红枣品种“junzao”的基因组草图,并且对不同地理位置的31个不同的栽培和野生种进行重测序。比较基因组学结果表明新鲜的红枣Dongzao的基因组比“junzao”~86.5Mb,部分原因是近代的转座子插入事件发生引起的。本文重建了鼠李科和蔷薇科共同祖先的8条染色体,并阐述了现代红枣基因组形成的进化过程。群体结构分析表明红枣复杂的遗传背景源于红枣与它的野生亲缘物种间的广泛杂交。尤其是一些控制果实有机酸代谢和糖分含量的基因是显著受到选择性清除的。本文同样发现控制红枣自交不亲和性的S基因植物受粉中支配花粉和花柱性质的基因,它决定着可育性和不育的性质,同时针对红枣的S基因的单倍型进行分析,为红枣杂交育种的亲本选择提供参考。本研究为红枣的改良提供了有价值的基因组信息,同时也对红枣基因组的进化及其群体结构和驯化给出了一个自己的见解。

 

材料方法

植物材料:生长9年,高度杂合的二倍体红枣品种(Junzao);

基因组大小评估:流式细胞仪。

Junzao de novo测序:全基因组鸟枪法策略;基因组DNA提取:幼嫩叶片(Qiagen DNeasy Plant Mini Kit );总共3ug DNA用于文库构建;小片段PE文库(180,500bp)NEB Next Ultra DNA Library Prep Kit for Illumina;大片段文库(2,5,10,15,20kb)Cre-Lox recombination;测序平台:Illumina HiSeq 2000;测序深度:227X。基因组组装:SOAPdenovo。

Junzao、Qingjiansuanzao转录组测序和表达分析:韧皮部,成熟叶片,花,果实(果实变大、半红、全红时期)总RNA提取(CTAB);测序平台:HiSeq 2000/2500

基因预测:1、Augustus , Geneid , Genscan , GlimmerHMM , SNAP;2、用TBLASTN(E-value=1e-5)将拟南芥、甜椒、柑橘、苹果、巨桉树、水稻、毛果杨、葡萄的蛋白序列比对得到组装的Junzao基因组上;Junzao同源的基因组序列准确的拼接比对蛋白序列:GeneWise;3、36G高质量RNA-seq reads 比对Junzao基因组(TopHat),然后用Cufflinks对基因的结构进行预测。

遗传图构建和基因组scaffold的锚定:1、Rapid SNP discovery and a RAD-based high-density linkage map in jujube (Ziziphus Mill.). PLoS ONE 2014;2、构建了另一个包含96个子代的F1群体‘Dongzao’ × ‘Yingshanhong’,Rapid SNP discovery and genetic mapping using sequenced RAD markers.PLoS ONE 2008。

进化树构建:RAxML(最大似然法);物种分化时间:PAML-McMctree;

Junzao和Dongzao的共线性分析:MUMmer package。重复元件识别:RepeatMasker。

重测序及SNP识别:31个红枣品种(10野生+21个栽培);测序平台:Illumina HiSeq 2500/4000;平均测序27.8X;clean data 比对Junzao基因组:BWA;SNP识别:SAMtools。

红枣自然群体进化树及群体结构分析:NJ树(Treebest-1.9.2);PCA分析:EIGENSOFT;群体结构分析:FRAPPE(K=2-5)。

选择性清除分析:θπ ratios,pairwise population differentiation (Fst),Tajima’s D,cross-population composite likelihood ratio test (XP-CLR)。

 

研究结果

1Junzao基因组测序、组装及注释

红枣基因组测序及果实甜酸味的进化研究

比较Junzao和Dongzao的基因组组装结果,Junzao基因组更小且组装效果更好。

红枣基因组测序及果实甜酸味的进化研究

利用两个遗传图谱将组装好的600个scaffold锚定到12个连锁群上,共293Mb(占基因组的83%)。

红枣基因组测序及果实甜酸味的进化研究

Junzao基因组中3种不同方式预测到的编码蛋白的基因。

红枣基因组测序及果实甜酸味的进化研究

Junzao基因组中的杂合SNP位点识别。

 

2、Junzao和Dongzao基因组的比较

红枣基因组测序及果实甜酸味的进化研究

Dongzao没有锚定到连锁群上的基因数远远超过Junzao

 

3、鼠李科、蔷薇科基因组的进化关系

红枣基因组测序及果实甜酸味的进化研究

依靠桃、苹果和红枣的基因组序列对蔷薇目的(鼠李科、蔷薇科)的7个物种的祖先染色体进行推测。

 

4、红枣群体结构分析

红枣基因组测序及果实甜酸味的进化研究

A,利用31个红枣的全基因组SNP构建NJ树。B、C,群体PCA和群体结构分析。

 

5、红枣群体驯化和差异分析(选择性清除)

红枣基因组测序及果实甜酸味的进化研究

A,野生、栽培红枣有机酸和糖分在不同生长时期的含量变化。B,4种选择清除的指标下受选择区域基因数的韦恩图。C,红枣糖和有机酸的细胞内代谢途径(细胞质、线粒体、液泡);每行6个小方框代表一个基因不同时期的表达丰度(从左到右:野生品种,果实扩大、半红、全红3个时期;栽培品种,白色、半红、全红3个时期)。

 

6、红枣S基因识别

红枣基因组测序及果实甜酸味的进化研究

Junzao和Dongzao中的各3个S候选基因。

红枣基因组测序及果实甜酸味的进化研究

A, Junzao和Dongzao中的各3个S候选基因及其他S基因的进化树构建。B, Junzao的3个S候选基因在不同组织中表达分析(S-Rnase基因S1在花中特异表达)。C,1号染色体上S-Rnase位点附近的SFB基因(都不是花中特意表达)。注:配子自交不亲和是由花柱中S基因S-Rnase及花粉中SFB基因共同决定的。D,32种红枣资源S单倍型的频率分布。

 

 

结论亮点

 

1、构建干枣品种“junzao”的基因组草图,比较基因组学结果表明新鲜的红枣 “Dongzao”的基因组比“junzao”大86.5Mb,部分原因是近代的转座子插入事件发生引起的。并且对不同地理位置的31个不同的栽培和野生种进行重测序。对这些品种进行遗传进化和群体结构的分析。

2重建了鼠李科和蔷薇科共同祖先的8条染色体,并阐述了现代红枣基因组形成的进化过程。群体结构分析表明红枣复杂的遗传背景源于红枣与它的野生亲缘物种间的广泛杂交。尤其是一些控制果实有机酸代谢和糖分含量的基因是显著受到选择性清除的。

3,发现控制红枣自交不亲和性的S基因,同时对重测序的31种红枣针对S基因的单倍型进行分析,为育种的亲本选择提供基础。

 

参考文献

The Jujube Genome Provides Insights into Genome Evolution andthe Domestication of Sweetness/AcidityTaste in Fruit Trees.[J]PLoS Genet. 2016.IF=6.661

红枣基因组测序及果实甜酸味的进化研究

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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