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《基于microrna深度测序的猕猴桃性别分化初探》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、园艺学报,2015,42(7):1260–1272.ActaHorticulturaeSinica1260doi:10.16420/j.issn.0513-353x.2015-0166;http://www.ahs.ac.cn基于microRNA深度测序的猕猴桃性别分化初探1,23111,*闫明科,徐强,刘春燕,张琼,姚小洪12(中国科学院武汉植物园,中国科学院种质创新与特色农业重点实验室,武汉430074;中国科学院大学,北京3100049;上饶职业技术学院,江西上饶334109)摘要:利用新一代高通量测序技术,对猕猴桃雌花和雄花中表达的小RNA进行了测序,分别得
2、到雌花18408610条序列和雄花11191469条序列。通过生物信息学分析,共鉴定和预测得到39个保守miRNA家族和400个新的miRNA家族,其中有170个miRNA家族在雌、雄花样品间显著差异表达。对差异表达miRNA进行靶基因的预测及注释,结果显示,靶基因产物具有包含核苷三磷酸水解酶的磷酸环结构域的miRNA数量最多。在猕猴桃25号连锁群(Chr25)上共预测得到3个miRNA,其中novel-ach-miR362的靶基因Achn298021可能与猕猴桃花的性别发育有关。关键词:猕猴桃;microRNA;深度测序;性别分化中图分类号:S663.4文献标志码
3、:A文章编号:0513-353X(2015)07-1260-13PreliminaryInvestigationonSexDifferentiationofActinidiachinensisbyHigh-throughputmicroRNAsSequencing1,23111,*YANMing-ke,XUQiang,LIUChun-yan,ZHANGQiong,andYAOXiao-hong1(KeyLaboratoryofPlantGermplasmEnhancementandSpecialtyAgriculture,WuhanBotanicalGarden,C
4、hinese2AcademyofSciences,Wuhan430074,China;UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China;3ShangraoVocational&TechnicalCollege,Shangrao,Jiangxi334109,China)Abstract:ThemiRNAsinfemaleandmaleflowersofkiwifruitweresequencedbynext-generationsequencing,andreceived18408610and111914
5、69reads,respectively.Usingbioinformaticsmethods,39conservedand400novelmiRNAfamiliesincluding170miRNAfamiliesthatweredifferentlyexpressedbetweenthetwosampleswereidentified.TargetspredictionandannotationofidentifiedmiRNAsrevealedthemostenrichmentofP-loopcontainingnucleosidetriphosphatehy
6、drolasedomaininInterProterms.ThreemiRNAswerepredictedtobelocatedonthekiwifruitsexchromosome(Chr25),amongwhich,targetgeneAchn298021ofnovel-ach-miR362waspredictedtoberelatedtoflowerdevelopment,andshouldbedrawnspecialattentioninfuturestudy.Keywords:kiwifruit;microRNA;high-throughputsequen
7、cing;sexdetermination猕猴桃是功能性雌雄异株植物,其花芽在发育初期是双性的,但在发育过程中雌、雄株各所对应的另一种性别的花器官败育,形成单性植株:雌株的雄蕊败育不产生有生活力的花粉,而雄株的雌蕊败育不形成胚珠(Ferguson,1984)。由于猕猴桃雌、雄株的幼苗外形相似,对其性别分化的分收稿日期:2015–03–06;修回日期:2015–06–11基金项目:国家自然科学基金项目(31370251)*通信作者Authorforcorrespondence(E-mail:yaox@wbgcas.cn)闫明科,徐强,刘春燕,张琼,姚小洪.基于mi
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