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2019上半年基因组高分文章汇总——植物篇

发布时间:2019-8-1 16:06:32阅读次数: 分享到:

        植物基因组是组学研究中重要的组成部分,随着三代测序的飞速发展,目前已有将近400种植物的基因组被测序发表。仅2019上半年,科研人员就对20多种植物的基因组进行了详细报道。为帮助大家更好了解植物基因组高分文章的研究思路,小编在此精选几篇高分文章,和您一起探讨植物基因组的研究奥秘!


1.八倍体草莓基因组

Nature Genetics,25February



        凤梨草莓(Fragaria × ananassa)在世界各地都有广泛种植,其是八倍体复杂基因组,由野生的弗吉尼亚草莓(Fragariavirginiana)和智利草莓(Fragariachiloensis)杂交形成。其亲本都是野生型八倍体,且来自于四个二倍体祖先物种。美国密歇根州立大学和加州大学戴维斯分校的科研人员采用二代和三代测序技术,同时结合10×Genomics、Hi-C等技术,构建了几近完整的凤梨草莓基因组(805.5 Mb),并在此基础上结合转录组数据,为凤梨草莓的起源进化和演化历史提供了新依据。该文章的主要研究思路如下:


        基于二三代平台测序,同时结合10×Genomics、Hi-C技术辅助组装,研究者最终生成的基因组(805.5 Mb)预计占草莓总基因组的99%。随后结合相关蛋白质序列、转录组数据等对草莓基因组进行注释,共注释到10万多个蛋白编码基因和15621个lncRNA。


        随后研究者对四个二倍体草莓的31组RNA进行了转录组测序,结合地理分布和历史演化对八倍体草莓进行系统发育分析,表明八倍体草莓起源于北美,同时也表明FragariaiinumaeFragarianipponicaFragariaviridisFragariavesca是八倍体草莓的祖先物种。


图1-1 八倍体草莓起源进化示意图


        此外,结合系统发育和转换分析,研究者对草莓抗病基因(R基因)进行演化动力学分析。结果表明转座元件序列(TE)与基因表达密切相关(如与其它三种二倍体草莓相比,Fragariavesca亚基因组基因表达增加,且其TE密度是最低的),从而发现了草莓物种中一个占支配地位的亚基因组。最后作者指出,这些结果可为未来研究草莓进化搭建有利平台,并可协助草莓分子育种的研究。


2.文冠果基因组

GigaScience,22 May



        文冠果隶属于(Xanthocerassorbifolium Bunge)无患子科、文冠果属,因其耐低温、耐干旱和耐盐碱而在我国北方广泛种植。文冠果种子产油率高达68%,其中不饱和脂肪酸含量最高占到93%,同时其还具有丰富的神经酸,因此其具有重要的经济价值和环境价值。中科院林业研究所科研人员采用Hi-C+PacBio +Illumina等技术手段对文冠果进行了测序和组装,得到较完整的文冠果基因组,同时研究者还对文冠果进行基因注释和比较基因组分析从而为文冠果育种提供新见解。该文章主要研究思路如下:


        通过Hi-C+PacBio +Illumina测序技术,作者将文冠果97.04%的scaffolds锚定到15条假染色体上。最终组装结果显示,文冠果基因组为504.2 Mb,其中contig N50为1.04Mb,scaffoldN50为32.17 Mb。基因组注释结果表明68.67%的基因序列为重复序列,共鉴定到了24672个蛋白编码基因。系统进化分析表明文冠果与龙眼亲缘关系较近,分歧时间大约在3307万年前。此外,共线性分析表明文冠果与其祖先在染色体上具有共同的保守结构域。


图2-1 文冠果与其近缘种染色体对比


3.野生大豆基因组

Nature Communications,14 March



        野生大豆基因资源极其丰富,在提升栽培大豆抗逆性、种子蛋白含量、次级代谢产物含量等方面具有重要作用。以往的大豆基因组学研究主要以栽培大豆Williams 82的基因组为参考依据,但其在解决诸多大豆相关生物学问题(如大结构变异和复杂基因组重排)方面具有局限性。香港中文大学研究团队利用PacBio+Illumina+Hi-C+BioNano等技术,组装得到染色体水平的野生大豆W05基因组,随后该团队又对野生大豆和栽培大豆的遗传结构差异和种皮性状差异进行深入研究,从而为大豆的作物育种和遗传改良提供新见解。该文章主要研究思路如下:


        通过多种技术测序和组装,研究人员最终得到野生大豆的总基因组大小为1013.2Mb,contig N50为3.3Mb,其组装结果的连续性大约是栽培大豆Wms82基因组的17倍。通过转录组注释、从头注释等方法注释出55539个蛋白编码基因,并最终获得高质量的野生大豆基因图谱。


图3-1 野生大豆参考基因组


        结合野生大豆基因组和栽培大豆基因组,研究人员后续深入研究了3个生物学问题。


        (1)大豆如何变成黄豆?

        基于QTL定位,研究人员定位到8号染色体的locus区域,且栽培大豆该区域存在倒位,进而引起大豆种皮颜色由深变黄,结合验证试验进一步证明了该现象。


        (2)栽培和野生大豆遗传结构有何差异?

        通过基因组对比,研究人员发现与野生大豆相比,栽培大豆11号和13号染色体发生明显的相互易位,该现象会影响大豆QTL的定位研究;接着,结合双酶切光学图谱(OM)技术对上述两种现象进行了更多数据的支持,并进一步验证了栽培和野生大豆的遗传结构差异。


       (3)新发现对育种有何指导意义?

        研究人员以KTI基因为例,指出人工驯化对大豆进化所产生的遗传印记(如栽培大豆KTI基因相关拷贝数变少)。综上所述,野生大豆参考基因组的发表对于大豆的优势性状研究、品种改良与优化具有重要指导意义。


图3-2  栽培与野生大豆遗传结构差异


4.陆地棉基因组

Nature Communications,05July



        陆地棉(Gossypiumhirsutum L.)是再生纺织纤维的重要原料之一,但由于其遗传多样性较低,使得陆地棉的遗传育种存在诸多困难。中国农科院棉花研究所的研究人员利用PacBio+Illumina+Hi-C等技术,对两种不同基因型的陆地棉(栽培种TM-1,易转化种ZM24)进行组装拼接和泛基因组学分析,为陆地棉遗传分化、遗传育种提供新见解。该文章主要研究思路如下:


        研究人员通过测序组装,得到TM-1基因组为2.286Gb,contig N50为4.760 Mb;ZM24基因组为2.309 Gb,contig N50为1.976 Mb,与已发表陆地棉基因组相比,其组装效果有显著提升。随后比较TM-1、ZM24和其祖先基因结构发现,种间基因组重排的数量远高于组内。进一步通过全基因组比较分析,发现A08染色体上存在大片段的遗传变异(倒位)。根据此倒位信息,可将已发表陆地棉种质资源聚为两类,与基于SNP位点构建的进化树和PCA分析结果高度一致。此外,该倒位区域在减数分裂重组时会被抑制,进而降低倒位区间的单体型密度和核酸多样性,最终导致陆地棉的群体棉花。最后作者指出,其揭示的倒位调控陆地棉遗传多样性、遗传分化机制可为其遗传改良提供新思路。


图4-1陆地棉染色体倒位的影响分析


总   结

        通过上述几篇高分文章剖析,我们不难看出,综合运用Illumina和PacBio测序、Hi-C和10×Genomics辅助,可为构建高质量的植物基因组图谱提供技术支撑。当获得物种基因组信息后,下一步研究既可结合其显著性状进行基因定位,也可与其同种不同品系的参考基因组进行比对(如栽培与野生种)来进行泛基因组学分析。此外,再结合材料的新颖性(如经济作物、濒危植物、特有植物等)、精彩的生物学故事(抗逆性、起源进化等),可为植物基因组高分文章的发表添砖加瓦。


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        通过解析上述几篇高分文章,可能您还觉得意犹未尽!没关系,贴心的小编在此给您整理了2019上半年植物基因组系列文章。




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        参考文献:

        1.Edger P P, Poorten T J, VanBuren R, et al. Origin and evolution of the octoploid strawberry genome[J]. Nature genetics, 2019, 51(3): 541.

        2.Bi Q, Zhao Y, Du W, et al. Pseudomolecule-level assembly of the Chinese oil tree yellowhorn (Xanthocerassorbifolium) genome[J]. GigaScience, 2019, 8(6): giz070.

        3.Xie M, Chung C Y L, Li M W, et al. A reference-grade wild soybean genome[J]. Nature communications, 2019, 10(1): 1216.

        4.Yang Z, Ge X, Yang Z, et al. Extensive intraspecific gene order and gene structural variations in upland cotton cultivars[J]. Nature communications, 2019, 10(1): 2989.




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