基于WGCNA的棉花子叶抗冷相关共表达模块鉴定
权重基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)是系统生物学的一种研究方法,在多样本转录组数据中挖掘与目标性状相关的基因模块应用较广泛.为深入探究棉花应对冷害胁迫的分子机制,以4℃低温处理不同时间点的2个棉花品种(新陆中16和新陆中32)幼苗子叶转录组数据为基础,过滤低表达量基因,最终利用筛选的22 083个表达的基因来构建共表达矩阵,得到9个共表达模块,其中2个为抗冷相关特异性模块(Blue模块与低温处理0、1和3 h时间点正相关,Brown模块与低温处理9和12 h时间点正相关).GO和KEGG富集分析表明,特异性模块可以富集到对刺激反应的调节(GO:0048583)、对胁迫反应的调节(GO:0080134)、对油菜素类固醇的反应(GO:0009741)等抗逆相关通路.通过计算模块内基因的连通性挖掘网络中的核心基因,功能注释表明这些基因可能在棉花抗冷过程中发挥着重要作用.该结果为进一步研究棉花抗冷调控机理提供数据支持.
权重基因共表达网络分析、棉花、冷害胁迫、转录组
24
Q78;S562(基因工程(遗传工程))
中国农业科学院科技创新工程项目CAAS-ASTIP-2019-ICR
2022-05-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共11页
52-62