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引用本文:王 芬, 裴会敏, 文 狄, 陈 志, 刘 荣, 姚玉仙, 马 媛.基于高通量测序的都匀地区福鼎大白种茶树根茎叶分析[J].广西植物,2020,40(9):1269-1280.[点击复制]
WANG Fen, PEI Huimin, WEN Di, CHEN Zhi, LIU Rong, YAO Yuxian, Ma Yuan.High-throughput sequencing analysis of root, stem and leaf in Fudingdabai[J].Guihaia,2020,40(9):1269-1280.[点击复制]
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基于高通量测序的都匀地区福鼎大白种茶树根茎叶分析
王 芬*, 裴会敏, 文 狄, 陈 志, 刘 荣, 姚玉仙, 马 媛
黔南民族师范学院 生物科学与农学院, 贵州 都匀 558000
摘要:
为探究茶树中茶多酚等产物代谢途径的相关基因,该研究以贵州都匀地区福鼎大白种茶树的根茎叶为对象,利用高通量测序技术构建茶的转录组数据库并筛选其根茎叶差异表达基因。结果表明:共获得70.88 Gb Clean Data,各样品Clean Data均达到6.33 Gb,Q30碱基百分比在93.22%以上。将Clean Reads与中国种茶树参考基因组进行序列比对,比对效率从87.83%到91.14%。基于比对结果,进行可变剪接预测分析和基因结构优化分析,发掘新基因13 531个,其中10 244个得到功能注释。利用FPKM进行基因表达量分析,根据基因在不同样品中表达量识别差异表达基因。叶与茎的差异基因有5 595个,其中2 769个在茎中上调,2 826个下调,叶与根有9 650个差异基因,5 056个上调,4 594个下调,茎与根中有5 644个差异基因,2 938个上调,2 706个下调,并通过GO和KEGG分析,将差异基因进行功能注释和富集分析。上述结果为揭示都匀地区福鼎大白种茶参与类黄酮、茶氨酸和咖啡碱等代谢途径相关的基因提供了参考,为选育优良品种等提供了理论依据。
关键词:  都匀地区, 福鼎大白种, 根茎叶, 高通量测序, 差异基因
DOI:10.11931/guihaia.gxzw201907038
分类号:Q945
文章编号:1000-3142(2020)09-1269-12
基金项目:国家自然科学基金(31900486); 贵州省科技厅基础研究计划项目(黔科合基础[2019]1298); 贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2018]420); 黔南民族师范学院科研创新团队项目(Qnsyk201605, QNYSKYTD2018011); 黔南民族师范学院高层次人才引进研究专项项目(qnsyrc201611); 黔南州科技计划项目(黔南科合学科建设农学(2018)5号和黔南科合农字(2017)23); 贵州省教育厅项目(黔教合人才团队字[2015]68); 黔南民族师范学院重大科研创新基金博士专项基金(QNSY2018BS018); 贵州省植物学重点支持学科开放基金(qnsyzw1809); 黔南民族师范学院继续教育基地项目(QNSY2018ZJ006)
High-throughput sequencing analysis of root, stem and leaf in Fudingdabai
WANG Fen*, PEI Huimin, WEN Di, CHEN Zhi, LIU Rong, YAO Yuxian, Ma Yuan
The Department of Life Science and Agriculture, Qiannan Normal University for Nationalities, Duyun 558000, Guizhou, China The Department of Life Science and Agriculture, Qiannan Normal University for Nationalities, Duyun 558000, Guizhou, China
Abstract:
Tea tree is rich in catechins, theanine, caffeine and other metobolite of health fuction. In order to study the related genes of the metabolisms of the polyphenols. We use high-throughput sequencing technology to study the root, stem and leaf of Fudingdabai tea and find differential expression genes(DEGs). The results showed that 70.88 Gb Clean Data was obtained, 6.33 Gb Clean Data is in each sample and Q30 is more than 93.22%. We map the Clean Reads to reference genome, the blast result is from 87.83% to 91.14%. Then, alternative splicing and gene structure optimization was analyzed. There are 13 531 new genes, in which, 10 244 genes were annotated. GO and KEGG functional annotation and enrichment analysis were carried out in differential expression genes, which were identified according to gene expression level in different samples. There were 5 595 DEGs between leaf and stem, 2 769 genes were up-regulated and 2 826 genes were down-regulated. 9 650 DEGs were found beween leaf and root, 5 056 genes were up-regulated and 4 594 genes were down-regulated. 5 644 DEGs between stem and root, 2 938 genes were up-regulated and 2 706 genes were down-regulated. The results are expected to provide reference for recognizing genes of catechins, theanine, caffeine pathways, provide the theoretical basis for breeding improved seeds.
Key words:  Duyun, Fudingdabai, root, stem, leaf, high-throughput sequencing, differential expression gene
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