Page 161 - 《广西植物》2026年第3期
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3 期                   柳建丽等: 外源激素诱导黄芩愈伤组织形成关键基因初筛                                            5 3 7


























                                                 图 1  处理 7 d 的黄芩茎段
                                    Fig. 1  Stem segments of Scutellaria baicalensis treated for 7 d


            和低质量 reads 后ꎬ所有样本共获得 114.68 Gb 的                   (图 4)ꎬ并且差异倍数大多集中在 0 ~ 10 倍ꎮ
            高质量 Clean dataꎮ 其中ꎬ每个样本的有效数据量                      2.3.2 差异表达基因 GO 功能注释  黄芩茎段不同

            均达到 5 Gb 以上ꎬ测序质量 Q30(%) 均超过 97%                    激素处理后差异表达基因的 GO 功能注释均分配
            且所有样本的 GC 含量均保持在 44%以上ꎮ                            到生物学过程( biological processꎬBP)、细胞组分
            2.2 样本相关性分析                                        (cellular componentꎬ CC) 和 分 子 功 能 ( molecular
                 采 用 Pearson 相 关 系 数 和 主 成 分 分 析               functionꎬMF)三大类中ꎬBA_D vs. CK、BA_NAA_D

            (principal component analysisꎬPCA) 评估样本的变          vs. BA_D、BA_NAA_D vs. CK、BA_NAA_D vs. D、
            异程度ꎮ 如图 2 所示ꎬ各处理组内生物学重复间                           BA_NAA_D vs. NAA、BA_NAA vs. CK、BA vs. CK、
            表现出高度一致性( 相关系数>0.93) 且聚类分析                         D vs. CK 和 NAA vs. CK 9 个比较组中注释到的差
            显示样本间聚类情况良好ꎮ PCA 结果( 图 3) 表                        异基 因 数 量 分 别 为 9 369、1 291、9 066、3 948、
                                                               890、7 907、9 269、10 145 和 8 488 个ꎬ所有差异表
            明ꎬ对照组与各激素处理组在转录水平上显著分
                                                               达基因富集的前 5 个通路及数量如表 3 所示ꎮ
            离ꎬ表明激素处理对基因表达产生了显著影响ꎮ
            虽然不同处理组间存在部分重叠区域ꎬ说明某些                              2.3.3 差异表达基因 KEGG 富集分析  基于 KEGG
                                                               代谢通路数据库ꎬ分析黄芩茎段不同激素处理后
            转录模式具有相似性ꎬ但整体取样良好ꎬ数据质量
                                                               差异表达基因显著富集的通路ꎮ BA_D vs. CK、
            满足后续差异表达分析的要求ꎮ
                                                               BA_NAA_D vs. BA_D、BA_NAA_D vs. CK、BA_
            2.3 差异表达基因分析
                                                               NAA _ D vs. D、 BA _ NAA _ D vs. NAA、 BA _ NAA
            2.3.1 差异表达基因筛选  根据 | log Fold change |
                                              2                vs. CK、BA vs. CK、D vs. CK 和 NAA vs. CK 9 个
            ≥1 且 Q<0.05 为筛选标准ꎬ在 BA_D vs. CK、BA_
                                                               比较组中注释到的差异基因数量分别为 3 474、
            NAA_D vs. BA_D、BA_NAA_D vs. CK、BA_NAA_D            503、3 318、 1 447、 358、 2 929、 3 379、 3 752 和
            vs. D、BA_NAA_D vs. NAA、BA_NAA vs. CK、BA            3 208个ꎬ所有差异表达基因富集的前 5 个 通 路
            vs. CK、D vs. CK 和 NAA vs. CK 9 个比较组中分别
                                                               及数量如表 4 所示ꎮ
            筛选到 10 487、1 543、10 215、4 504、1 027、8 972、         2.4 植物信号转导途径的差异基因筛选
            10 333、11 373 和 9 442 个差异表达基因ꎬ其中上                      对筛选到的所有差异表达基因进行趋势分析
            调基 因 数 / 下 调 基 因 数 分 别 为5 869 / 4 618、861 /        得到 3 种基因表达模式ꎬ分别为 Cluster ̄I、Cluster ̄
            682、 5 855 / 4 360、 2 268 / 2 236、 392 / 635、 4 969 /  Ⅱ和 Cluster ̄Ⅲꎬ基因数量分别为 6 211、4 865 和
            4 003、6 526 / 3 807、6 433 / 4 940 和5 413 / 4 029 个  5 804个(图 5)ꎮ 对 3 个趋势中的基因进行 KEGG
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