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    菊花根狀莖發(fā)育的轉(zhuǎn)錄組分析

    2023-11-23 09:11:32徐俊葉雨晴牛雅靜黃河張蒙蒙
    生物技術(shù)通報 2023年10期
    關(guān)鍵詞:根狀莖光周期菊花

    徐俊 葉雨晴 牛雅靜 黃河 張蒙蒙

    (1. 北京林業(yè)大學(xué)園林學(xué)院 花卉種質(zhì)資源創(chuàng)新與分子育種北京市重點實驗室 國家花卉工程技術(shù)研究中心 城鄉(xiāng)生態(tài)環(huán)境北京實驗室,北京 100083;2. 北京市植物園管理處 北京市花卉園藝工程技術(shù)研究中心,北京 100093)

    菊花(Chrysanthemum × morifolium)是中國傳統(tǒng)十大名花之一,有著3 000多年的栽培歷史,具有極高的觀賞和經(jīng)濟(jì)價值。在規(guī)?;a(chǎn)中,菊花主要通過由根狀莖發(fā)育而來的腳芽進(jìn)行扦插繁殖。根狀莖(rhizome)是指植物在地下水平生長的變態(tài)莖,是許多多年生植物的營養(yǎng)器官之一[1-2]。作為一種繁殖策略和營養(yǎng)器官,根狀莖能夠幫助植物抵御非生物脅迫,例如,根狀莖型多年生禾本科植物草地早熟禾(Poa pratensis)和結(jié)縷草(Zoysia japonica),比非根狀莖型禾本科植物多年生黑麥草(Lolium perenne)表現(xiàn)出更好的耐旱性[3]。同時,根狀莖能增加植物的宿根性和繁殖能力,在普通水稻(Oryza sativa)中引入長雄野生稻(O.longistaminata)的根狀莖性狀能培育出一次種植多年采收的多年生水稻[4]。此外,荷花(Nelumbo nucifera)、生姜(Zingiber officinale)等農(nóng)作物的根狀莖還是其主要的采收器官。有研究表明具有更多根狀莖的菊花品種抗寒性更強(qiáng),根狀莖數(shù)量是抗寒菊花品種快速篩選的重要指標(biāo)[5]。并且菊花根狀莖還有助于抵御干旱脅迫,幫助菊花在干旱后更好的恢復(fù)[6],但相對于在花色、開花期等方面的表型分析和分子調(diào)控機(jī)制研究[7-9],目前對于菊花根狀莖形成關(guān)鍵基因的克隆及其功能還少有報道。

    目前控制高等植物根狀莖形成的關(guān)鍵基因尚報道較少,隨著轉(zhuǎn)錄組測序技術(shù)的日趨成熟,該技術(shù)被廣泛應(yīng)用到根狀莖發(fā)育研究當(dāng)中,在長雄野生稻、擬高粱(Sorghum propinquum)、蘆葦(Phragmites australis)、早竹(Phyllostachys praecox)等植物中,通過轉(zhuǎn)錄組測序發(fā)現(xiàn)了一些可能與根狀莖發(fā)育相關(guān)的基因,包括激素合成和信號傳導(dǎo)、光周期響應(yīng)以及調(diào)控分生組織形成相關(guān)的基因。植物激素是植物體內(nèi)產(chǎn)生的在極低濃度下能夠產(chǎn)生生理效應(yīng)的信號分子,參與植物生長發(fā)育各個階段的調(diào)控。多種植物的根狀莖轉(zhuǎn)錄組報道中篩選出了與植物激素合成和信號傳導(dǎo)相關(guān)的基因,如在荷花根狀莖生長發(fā)育過程中,赤霉素信號轉(zhuǎn)導(dǎo)基因Gibberellic Acid Insensitive(GAI)、脫落酸受體基因Pyrabactin Resistant?Like(PYL)和生長素響應(yīng)因子Auxin Response Factor(ARF)在伸長期和膨大期的表達(dá)差異顯著[10],赤霉素合成基因Gibberellin 20?oxidase(GA20ox)的表達(dá)量在根狀莖發(fā)育過程中降低[11]。此外,對強(qiáng)根狀莖草地早熟禾QH和弱根狀莖草地早熟禾SN的根狀莖芽、根狀莖節(jié)和根狀莖節(jié)間3個部位分別進(jìn)行了轉(zhuǎn)錄組測序,發(fā)現(xiàn)脫落酸受體基因PYL和脫落酸信號傳導(dǎo)基因PP2C在QH和SN的節(jié)中差異表達(dá)[1]。以上研究表明,根狀莖的生長發(fā)育可能受到赤霉素、脫落酸等多種激素的調(diào)控。由于根狀莖起源于莖基部的腋生分生組織[2],因此分生組織形成相關(guān)基因也可能參與控制根狀莖的形成。在擬高粱轉(zhuǎn)錄組中找到了在根狀莖中特異表達(dá)的MYB36,該基因在擬南芥(Arabidopsis thaliana)中控制腋生分生組織的形成[12];同時,在早竹根狀莖轉(zhuǎn)錄組中也篩選到了REVOLUTA(REV)、CLAVATA1(CLV1)等和分生組織形成有關(guān)的基因[13]。另外,有報道顯示,光周期誘導(dǎo)途徑關(guān)鍵基因也可能參與根狀莖的形成和發(fā)育,F(xiàn)T基因的表達(dá)在溫代蓮和熱帶蓮的根狀莖發(fā)育過程中下降[10]。

    綜上,目前的研究對高等植物根狀莖的發(fā)育過程有了一定了解,但根狀莖形成和生長發(fā)育的分子基礎(chǔ)尚不清楚,誘導(dǎo)根狀莖形成的關(guān)鍵基因仍未找到。為了探究菊花根狀莖形成的分子機(jī)制,篩選可能參與菊花根狀莖發(fā)育的基因。本研究以能穩(wěn)定形成根狀莖的菊花品種‘2017XS’為轉(zhuǎn)錄組測序材料,選取根狀莖尖、根狀莖中部、根狀莖下部、葉片、莖段、根系、莖尖、舌狀花8個組織進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組測序。通過對測序結(jié)果的生物信息學(xué)分析,篩選有可能控制根狀莖發(fā)育的關(guān)鍵基因,并利用RT?qPCR對其進(jìn)行表達(dá)驗證,從而為解析菊花根狀莖形成機(jī)理,培育具有豐富根狀莖、抗逆性強(qiáng)的菊花新品種奠定理論基礎(chǔ)。

    1 材料與方法

    1.1 材料

    前期通過對大量的菊花種質(zhì)資源進(jìn)行篩查,發(fā)現(xiàn)‘2017XS’和‘2005042’兩個株系能夠穩(wěn)定形成根狀莖,并且數(shù)量較多(圖1)。本研究以‘2017XS’為轉(zhuǎn)錄組測序材料,為了獲取全面的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)并且獲得根狀莖中差異表達(dá)基因,除了根狀莖的3個部位根狀莖尖(RH)、根狀莖中部(RT)、根狀莖下部(RB)還選取了莖尖(SA)、葉片(L)、莖段(S)、根(R)、舌狀花(F)5個部位進(jìn)行測序(圖1?C)。所有的樣品取自無性繁殖的植株,每個部位取3次重復(fù)。樣品用液氮速凍,并儲存在?80℃條件下。

    圖1 ‘2017XS’和‘2005042’根狀莖示意圖及轉(zhuǎn)錄組取材示意圖Fig. 1 Schematic diagram of ‘2017XS’ and ‘2005042’rhizomes and schematic diagram of 8 transcriptome sampling

    以‘2005042’為驗證品種,同樣取其根狀莖尖、根狀莖中部、根狀莖下部、莖尖、葉片、莖段、根和舌狀花8個部位,驗證轉(zhuǎn)錄組測序中獲得差異表達(dá)基因的表達(dá)模式。

    1.2 方法

    1.2.1 RNA 提取與文庫構(gòu)建 使用植物RNA快速提取試劑盒(北京華越洋生物科技有限公司)分別提取總RNA。用帶有Oligo(dT)的磁珠富集mRNA,加入破碎緩沖液將mRNA 隨機(jī)打斷,并以mRNA為模板,用六堿基隨機(jī)引物合成第1條cDNA鏈,然后加入緩沖液、dNTPs、RNase H和DNA polymerase I合成第2條cDNA鏈,利用AMPure XP beads純化cDNA。純化的雙鏈cDNA再進(jìn)行末端修復(fù),加A尾并連接測序接頭,然后進(jìn)行片段大小的選擇,最后進(jìn)行PCR擴(kuò)增。使用Agilent 2100生物分析儀和ABI StepOnePlus實時PCR系統(tǒng)對文庫進(jìn)行質(zhì)檢。

    1.2.2 轉(zhuǎn)錄組測序與組裝 利用Illumina Hi?seqTM2000測序平臺進(jìn)行測序。過濾raw data中的低質(zhì)量數(shù)據(jù)以獲得clean data,隨后使用Trinity軟件[14]進(jìn)行從頭組裝,得到Unigene序列。獲得的Unigene序列通過BLAST[15](E?value < 10-5)與NR、Swiss?Prot、GO、COG、KOG、eggNOG、KEGG數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對,使用KOBAS2.0[16]得到Unigene在KEGG中的KEGG Orthology結(jié)果,預(yù)測完Unigene的氨基酸序列之后使用HMMER[17](E?value < 10-10)軟件與Pfam數(shù)據(jù)庫比對,獲得Unigene的注釋信息。利用clusterProfiler[18]軟件對差異表達(dá)基因進(jìn)行GO富集和KEGG通路富集分析,并選取Padj < 0.05的顯著富集的GO類別和KEGG代謝通路。

    采用Bowtie[19]將測序得到的Reads與Unigene庫進(jìn)行比對,根據(jù)比對結(jié)果,結(jié)合RSEM[20]進(jìn)行表達(dá)量水平估計。利用FPKM(Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads)值表示對應(yīng)Unigene的表達(dá)豐度。采用DESeq2進(jìn)行樣品組間的差異表達(dá)分析,以FDR(False Discovery Rate)< 0.01且差異倍數(shù)FC(Fold Change)≥2為篩選標(biāo)準(zhǔn)。差異表達(dá)基因的聚類分析使用Mfuzz軟件進(jìn)行[21]。使用Tbtools軟件制作基因表達(dá)量熱圖[22]。Venn圖使用在線平臺繪制(https://www.bioladder.cn/web/#/chart/17)。

    1.2.3 加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析 首先通過FPKM將低表達(dá)的和低變異度的基因去除。數(shù)據(jù)過濾之后對樣本進(jìn)行層次聚類分析。利用pickSoftThreshold函數(shù)計算最佳軟閾值,選取無尺度網(wǎng)絡(luò)擬合指數(shù)R2> 0.8時power值最小的數(shù)為最佳power值。利用WGCNA包的blockwiseModules函數(shù)構(gòu)建共表達(dá)矩陣,模塊相似度閾值設(shè)置為0.25,合并相似度為0.8的模塊,模塊內(nèi)最小基因數(shù)設(shè)置為30,其他參數(shù)按照默認(rèn)設(shè)置[23]。

    1.2.4 根狀莖高表達(dá)基因的篩選 使用Excel按照根狀莖尖的FPKM表達(dá)量高于其他組織3倍的標(biāo)準(zhǔn)篩選根狀莖尖高表達(dá)基因,按照根狀莖3個部位(根狀莖尖、根狀莖中部、根狀莖下部)的FPKM表達(dá)量均高于其他部位3倍的標(biāo)準(zhǔn)篩選根狀莖高表達(dá)基因[24]。

    1.2.5 RT?qPCR驗證 根據(jù)轉(zhuǎn)錄組篩選結(jié)果,選取6個在根狀莖中特異表達(dá)的基因,在‘2017XS’和另一個穩(wěn)定形成根狀莖菊花株系‘2005042’的8個部位(根狀莖尖、根狀莖中部、根狀莖下部、莖尖、葉片、莖段、根和舌狀花)進(jìn)行基因表達(dá)的熒光定量PCR(RT?qPCR)分析,使用 primer premier 5.0設(shè)計引物(表1)。用德國耶拿實時熒光定量 PCR 儀qTOWER 2.2(Analytik Jena,German)進(jìn)行反應(yīng),每個樣品重復(fù)3次,反應(yīng)體系20 μL。選用SAND作為內(nèi)參基因,用 2-ΔΔCt算法計算相對表達(dá)量[25]。

    表1 RT-qPCR引物序列Table 1 Primer sequences for RT-qPCR

    2 結(jié)果

    2.1 測序和從頭組裝

    為了篩選得到根狀莖尖以及整個根狀莖中高表達(dá)的基因,對來自葉片、莖、根、舌狀花、莖尖、根狀莖尖、根狀莖中部和根狀莖下部的24個 cDNA文庫使用 Illumina HiSeq 2000 高通量測序平臺進(jìn)行測序。在過濾掉接頭序列、不明確和低質(zhì)量的reads之后,所有樣品總的clean reads大約159.51 GB。使用Trinity程序,將所有clean reads從頭組裝成196 467個轉(zhuǎn)錄本,平均長度為905 bp,N50長度為1 295 bp。這些轉(zhuǎn)錄本進(jìn)一步組裝成100 235個Uni?gene。Unigene平均長度為832 bp,N50長度為1 280 bp。在這些Unigene中,28 114個(28.05%)大于1 000 bp,46 596個(46.48%)小于500 bp(圖2?A)。

    2.2 根狀莖差異基因的功能注釋和分類

    為了對組裝的Unigene進(jìn)行注釋,對7個公共蛋白質(zhì)/核苷酸數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了E值為10-5的BLAST搜索,最終獲得64 956(64.80%)個有注釋信息的Unigene。其中3 1951條(49.19%)在KOG中得到注釋,40 653條(62.47%)在Pfam中得到注釋,34 388條(52.86%)在Swissprot中得到注釋,42 639條(65.64%)在eggNOG中得到注釋,62 005條(95.46%)在Nr數(shù)據(jù)庫中得到注釋。

    為深入了解根狀莖發(fā)育基因的功能分類和代謝途徑,將根狀莖和其他組織間進(jìn)行比較獲得差異基因(FDR< 0.01,F(xiàn)C≥ 2),共獲得3 274個差異基因。將這些基因根據(jù)序列同源性,分為25個KOG類別(圖2?B)。一般功能預(yù)測基因(273,18.03%)、翻譯后修飾,蛋白質(zhì)轉(zhuǎn)運和蛋白伴侶(159,10.5%)、信號傳導(dǎo)機(jī)制(136,8.98%)和碳水化合物轉(zhuǎn)運和代謝(136,8.98%)類別包含基因較多。相比之下,染色體結(jié)構(gòu)和動態(tài)(9,0.59%)和細(xì)胞外結(jié)構(gòu)(7,0.46%)的包含基因較少。在3 274個差異基因中,共有1 190個Unigene在KEGG數(shù)據(jù)庫中匹配,并匹配到50條通路,覆蓋五大KEGG類別(圖2?C)。最具代表性的3種途徑是植物-病原體互作(91, 8.95%)、植物激素信號傳導(dǎo)(55, 5.41%)和碳代謝(53, 5.21%),其次是植物MAPK信號通路(50, 4.92%)和苯丙酸生物合成(48, 4.72%)途徑,而氨基酰基tRNA生物合成(11, 1.08%)和油菜素生物合成(11, 1.08%)途徑包含基因最少。

    2.3 加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析

    為了鑒定根狀莖起始和發(fā)育過程中高表達(dá)的基因,在去除低表達(dá)和低變異度的基因后構(gòu)建相關(guān)性聚類樹,采用動態(tài)切割法將產(chǎn)生的聚類樹進(jìn)行切割,把表達(dá)模式相似的基因合并在同一分支上,每個分支代表1個共表達(dá)模塊,根據(jù)模塊相似度對表達(dá)模式相似的模塊合并(合并相似度為0.8的模塊)后進(jìn)行模塊劃分,最終獲得17個共表達(dá)模塊(圖3?A)。Meroyalblue模塊中共有460個基因,該模塊與根狀莖正相關(guān);Meplum1模塊中共有632個基因,該模塊與根狀莖尖正相關(guān)(圖3?B),基于這兩個模塊我們進(jìn)行了根狀莖尖和根狀莖高表達(dá)基因的篩選。利用FPKM值衡量基因的表達(dá)水平,按照方法1.2.4中的標(biāo)準(zhǔn)篩選高表達(dá)基因?;诖?,在MEroyalblue模塊中共篩選到20個在根狀莖中高表達(dá)的基因,在MEplum1模塊中共篩選到16個在根狀莖尖中高表達(dá)的基因,共計36個基因,根狀莖尖中高表達(dá)的16個基因主要包括和抗逆相關(guān)的基因(LEA1、TIP1?1、TIP2?1)、脫落酸代謝相關(guān)的基因(ABA8ox)、紅光受體基因(PHYB)以及1個bZIP類轉(zhuǎn)錄因子(bZIP34)(表2)。根狀莖中高表達(dá)的基因同樣包含大量抗逆相關(guān)的基因(LEA1、PIP1?1、TIP2?1和DREB1D),同時還包含了光周期轉(zhuǎn)錄因子(TFL1)、紫外光受體基因(UVR8)、生物節(jié)律控制基因(LHY)基因以及鋅指蛋白(zinc finger)(表3)。

    表3 ‘2017XS’根狀莖中高表達(dá)基因匯總Table 3 Summary of highly expressed genes in the rhizomes of‘ 2017XS’

    圖3 加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析Fig. 3 WGCNA analysis

    2.4 基于韋恩圖篩選差異基因

    為了鑒定根狀莖起始和發(fā)育過程中高表達(dá)的基因,進(jìn)一步著重于根狀莖3個部位(根狀莖尖、根狀莖中部、根狀莖下部)中DEGs的鑒定。在根狀莖尖和其他非根狀莖部位間的比較中有693個基因都差異表達(dá)(圖4?A),618個基因在根狀莖中部和其他非根狀莖部位都差異表達(dá)(圖4?B),有763個基因在根狀莖下部和其他非根狀莖部位都差異表達(dá)(圖4?C)。在這2 074個基因中篩選根狀莖尖中高表達(dá)基因和根狀莖高表達(dá)基因。按照方法1.2.4的標(biāo)準(zhǔn)篩選到16個在根狀莖尖中高表達(dá)的基因,其中除了11個WGCNA篩選到的基因,還包含了抗逆相關(guān)轉(zhuǎn)錄因子(DREB2F)、鋅指蛋白(CZF2)、ABA降解基因(ABA8ox)、ABA信號轉(zhuǎn)導(dǎo)基因(PP2C)和糖基轉(zhuǎn)移酶基因(UGT83A1)等(表2)。根狀莖高表達(dá)的基因在WGCNA篩選到20個差異基因的基礎(chǔ)上新篩選到5個基因分別是鋅指蛋白(CZF4)、NADH脫氫酶基因(NDA1)、乙烯響應(yīng)因子基因(ERF C3)、β-糖苷酶基因(BG 46)和胚胎晚期發(fā)育蛋白基因(LEA Dc3)(表3)。

    圖4 根狀莖3個部位與其他組織的差異表達(dá)基因Venn圖Fig. 4 Venn diagram of DEGs in three parts of rhizome and other tissues

    2.5 基因共表達(dá)趨勢分析

    為了篩選根狀莖發(fā)育的關(guān)鍵基因,采用K?means聚類對Venn圖中涉及的差異基因進(jìn)行分類(圖5)。共鑒定出25個具有不同表達(dá)模式的聚類,其中有8個聚類在單個組織中高表達(dá)。聚類3和16在舌狀花中高表達(dá),聚類5、13和18在根中高表達(dá),聚類22在葉片中高表達(dá),聚類14在莖尖中高表達(dá),聚類1在根中高表達(dá),沒有發(fā)現(xiàn)在根狀莖尖中高表達(dá)的聚類模塊。但發(fā)現(xiàn)聚類17中的473個基因在根狀莖3個樣品中高于其他組織。利用FPKM值衡量基因的表達(dá)水平,按照根狀莖3個部位中的表達(dá)量均高于其他組織3倍的標(biāo)準(zhǔn)篩選根狀莖高表達(dá)基因。在WGCNA和韋恩圖篩選的基礎(chǔ)上新篩選到10個在根狀莖中高表達(dá)的基因,主要包括光周期響應(yīng)基因(COL12)、紫外光受體基因(UVR8)、非生物脅迫基因(LEA)和糖基轉(zhuǎn)移酶基因(UGT)(表3)。

    圖5 根狀莖穩(wěn)定型株系‘2017XS’基因表達(dá)模式的Cluster分析Fig. 5 Cluster analysis of gene expression patterns of rhizome stable line ‘2017XS’

    綜上,基于以上3種方式共篩選到了20個在根狀莖尖中高表達(dá)的基因,36個在根狀莖中高表達(dá)的基因。這些基因涉及了激素代謝和信號傳導(dǎo)、光周期、非生物脅迫等重要的生物過程。

    2.6 RT?qPCR驗證差異基因的表達(dá)情況

    為了驗證 RNA?seq 結(jié)果準(zhǔn)確性,選擇6個篩選出來的高表達(dá)基因進(jìn)行RT?qPCR 驗證,分析 RT?qPCR 與 RNA?seq 結(jié)果之間的相關(guān)性,每個基因進(jìn)行 3 次生物學(xué)重復(fù)。轉(zhuǎn)錄組中,bZIP34和ABA8ox在根狀莖尖中高表達(dá),其余4個在根狀莖中高表達(dá)。結(jié)果顯示,6個基因的表達(dá)量變化與轉(zhuǎn)錄組測序結(jié)果的變化趨勢一致,說明轉(zhuǎn)錄組的測序數(shù)據(jù)和RT?qPCR 的數(shù)據(jù)之間具有良好的一致性(圖6?A),表明本研究 RNA?seq 數(shù)據(jù)具有較高的可靠性。在‘2005042’中,6個基因的表達(dá)在根狀莖尖中的表達(dá)均顯著高于其他部位,結(jié)果和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)以及‘2017XS’的表達(dá)驗證趨勢較為一致(圖6?B)。

    3 討論

    作為一種在園林中大量應(yīng)用的地被花卉,菊花具有開花繁密、株型整齊等特點。在園林應(yīng)用中,根狀莖特性賦予了菊花極強(qiáng)的宿根性和無性繁殖能力。但目前關(guān)于菊花根狀莖的研究較少,菊花根狀莖形成的分子機(jī)制仍不清楚。本研究對包括菊花根狀莖在內(nèi)的8個組織進(jìn)行了轉(zhuǎn)錄組測序分析,以期篩選可能參與根狀莖發(fā)育的基因。

    3.1 菊花根狀莖及其在抗逆中的作用

    根狀莖是植物在地下水平生長的地下莖,源于腋生分生組織[2]。根狀莖在頂端分生組織在發(fā)育的過程中既能形成一個新的節(jié)間維持原來的狀態(tài),也能使根狀莖尖向上彎曲形成母株的一個營養(yǎng)克隆[2]。同時根狀莖的節(jié)間能形成不定根從而拓展植物的根系。根狀莖作為一種重要的地下貯藏器官有助于植物在惡劣環(huán)境下生存,在脅迫條件下根狀莖能夠在地下生存,一旦條件合適根狀莖就能發(fā)育形成地上莖。有大量文獻(xiàn)報道根狀莖和植物非生物脅迫有關(guān)。在草地早熟禾中,根狀莖中貯藏的非結(jié)構(gòu)性碳水化合物有助于其干旱后恢復(fù)[26]。在菊花中根狀莖同樣在非生物脅迫中起著重要作用,Anderson等[5]發(fā)現(xiàn)根狀莖越多的菊花冬季存活率越高,并且可以通過根狀莖表型進(jìn)行抗寒菊花的快速篩選。Zhang等[6]認(rèn)為菊花根狀莖有助于菊花在干旱后的恢復(fù)[27],并且發(fā)現(xiàn)干旱脅迫能降低CmRH56的表達(dá)從而較少根狀莖的數(shù)量。

    本研究中在根狀莖尖和根狀莖中找到了大量和抗逆相關(guān)的基因包括TIP、PIP、DREB和LEA。目前大部分關(guān)于DREB報道都和植物抗逆有關(guān),在小麥(Triticum aestivum)中過表達(dá)大豆(Glycine max)的GmDREB1增加了小麥的抗旱能力,并且在干旱條件下的轉(zhuǎn)基因小麥的產(chǎn)量高于野生型[28];過表達(dá)番茄(Solanum lycopersicum)SlDREB3改善了番茄在冷脅迫下的生理狀態(tài),使植株在4℃環(huán)境下有更好的生長表現(xiàn)[29]。在辣椒(Capsicum annuum)中抑制LEA同源基因CaDIL1表達(dá),降低了辣椒在干旱脅迫下的表現(xiàn)[30]。AQPs在植物的抗逆脅迫方面有大量的報道,同時也有文獻(xiàn)報道其參與種子的萌發(fā)。目前未見這些基因在根狀莖發(fā)育中起作用的報道,但有研究表明干旱能夠誘導(dǎo)菊花的根狀莖產(chǎn)生[27],我們推測抗逆類基因有可能在干旱脅迫和根狀莖發(fā)育間起到橋梁作用。

    3.2 脫落酸影響菊花根狀莖發(fā)育

    越來越多的證據(jù)表明,激素影響植物發(fā)育過程的各個方面,脫落酸和赤霉素對植物的地下莖的休眠萌發(fā)和生長發(fā)育起到了重要作用,袁婭娟[31]對草地早熟禾不同生育時期的根狀莖擴(kuò)展指標(biāo)和激素含量進(jìn)行了分析,認(rèn)為ABA含量越低,越有利于根狀莖擴(kuò)展;Li等[32]發(fā)現(xiàn)屏邊空竹(Cephalostachyum pingbianense)的根狀莖芽在休眠到萌發(fā)期間ABA含量下降,并且與ABA合成和信號轉(zhuǎn)導(dǎo)途徑相關(guān)的調(diào)控基因,如NCED、PYL、SnRK2和ABF,在根狀莖芽萌發(fā)期間也顯著下調(diào)。此外,赤霉素也會影響根狀莖發(fā)育,外施赤霉素可以促進(jìn)高羊茅和草地早熟禾根狀莖伸長[33];在菊花中,外施赤霉素能增加其根狀莖數(shù)量[6]。

    在本研究中找到了2個ABA代謝基因(ABA8ox)、5個調(diào)控ABA穩(wěn)態(tài)基因(UGT和BG)以及1個ABA信號傳導(dǎo)基因(PP2C),在根狀莖尖或整個根狀莖中高表達(dá)。但未找到和赤霉素相關(guān)的基因。ABA濃度和活性的調(diào)控是一個復(fù)雜的過程,ABA可以通過復(fù)雜的生化過程由2?C?甲基?D?赤藻糖醇?4?磷酸(Methylerythritol?4?phosphate pathway,MEP)起始合成ABA,整個過程中ABA合成的關(guān)鍵限速酶是NCED[34]。ABA的分解代謝主要通過8′羥基化實現(xiàn),主要的酶是ABA8ox[35]。除外UDP?糖基轉(zhuǎn)移酶基因UGTs和β-糖苷酶基因BGs在調(diào)控ABA活性方面發(fā)揮作用,UGTs可以將葡萄糖Glu結(jié)合到ABA上形成ABA葡萄糖酯(ABA?GE),使ABA失活,BGs 基因可以將Glu去除從而恢復(fù) ABA活性[31]。在葡萄中過表達(dá)ABA8ox同源基因VvA8H?CYP707A4能降低ABA含量,并促進(jìn)葡萄側(cè)枝生長[35]。在番茄中過表達(dá)柿樹(Diospyros kaki)的UGT3能降低番茄ABA含量,使番茄出現(xiàn)植株變矮、種子休眠程度降低等表型[36]。柿樹DkBG1可以水解ABA?GE,從而釋放游離ABA,在番茄中過表達(dá)DkBG1可以促進(jìn)果實提前成熟[37]。本研究找到了在根狀莖尖或者根狀莖中高表達(dá)的2個ABA8ox、3個UGT和2個BG。因此ABA很有可能參與到菊花根狀莖形成和發(fā)育過程中。

    3.3 光周期及光照影響菊花根狀莖發(fā)育

    光周期對高等植物地下根狀莖的發(fā)育具有調(diào)控作用,在荷花中,短日照促進(jìn)根狀莖增粗,而長日照促進(jìn)根狀莖伸長[38]。在高羊茅中較長的光周期有利于根狀莖的形成[39]。在竹類植物中光周期核心轉(zhuǎn)錄因子FT與其根狀莖類型有密切關(guān)系[40]。在本研究中我們篩選到了兩個光周期核心轉(zhuǎn)錄因子COL12和TFL1,一個紅光受體基因PHYB和兩個紫外光受體基因UVR8在根狀莖中特異高表達(dá)。

    目前有大量文獻(xiàn)報道了光周期對根狀莖發(fā)育具有重要影響,其中光周期對于馬鈴薯(Solanum tuberosum)塊莖和草莓(Fragaria vesca)匍匐莖形成的分子機(jī)制研究得較為清楚,在馬鈴薯中共有3個CO?like基因(StCOL1/StCOL2/StCOL3),其中StCOL1在長日照下優(yōu)先積累。StCOL1在RNAi系中的下調(diào)加速馬鈴薯塊莖的形成。StCOL1可以直接激活長日照下的FT同源基因StSP5G。激活后,StSP5G通過負(fù)調(diào)節(jié)FT同源基因StSP6A轉(zhuǎn)錄來抑制非誘導(dǎo)條件下的塊莖形成[41]。

    葉片感受光信號是通過光受體完成的,如光敏色素和隱花色素等[42]。在本研究中還篩選得到了兩個紫外光受體基因UVR8在根狀莖中高表達(dá),一個紅光受體基因PHYB在根狀莖尖中高表達(dá)。這些光受體基因可能通過感受光周期進(jìn)而影響植物地下莖發(fā)育。在馬鈴薯基因組中鑒定的5個光敏色素基因中,StPHYB和StPHYF在響應(yīng)長日照抑制塊莖形成中發(fā)揮最顯著的作用。抑制StPHYF表達(dá)發(fā)現(xiàn)馬鈴薯能在長日照下形成塊莖并且StPHYF和StPHYB能夠互作[43]。

    4 結(jié)論

    本研究利用 Illumina Hi?seqTM2000 高通量測序平臺對菊花種質(zhì)‘2017XS’的8個組織進(jìn)行了轉(zhuǎn)錄組測序,共獲得100 235個Unigene,其中64 956個Unigene 得到注釋。通過WGCNA、Venn圖篩選和K?means一共篩選得到20個在根狀莖尖中高表達(dá)的基因和36個在根狀莖中高表達(dá)的基因,主要包括ABA分解代謝、光周期相關(guān)的基因以及部分抗非生物脅迫類基因。

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