经
Horticulture Research
编委会专家评审,
华北理工大学宋小明教授团队
题为
Flowering genes identification, network analysis and database construction for 837 plants
的研究论文
当选
Horticulture Research
2024年4月封面文章。
开花是被子植物从营养生长到生殖生长转变的重要生物学标志,在被子植物生长和物种进化中处于核心地位。开花过程受光周期、低温诱导、自主、生物钟、温度、衰老、激素和糖代谢等途径调控。在模式植物拟南芥中已经进行了较为全面的开花基因探索,然而不同开花调控途径以及其中涉及的开花基因较多,使数据搜集过程耗时耗力。因此急需搭建一个数据库平台,对蔬菜等众多完成基因组测序的植物开花基因进行鉴定和深入分析,并建立全面而综合的数据共享和分析平台。
本研究搜集了模式植物拟南芥中已报道的不同开花调控途径以及其中涉及的开花基因,绘制了开花基因相互作用网络图
(图1)
。然后,搜集了目前发布的837个蔬菜等植物高质量基因组,并对其进行了开花基因的鉴定及深入的信息比较分析。在这项研究中,我们鉴定了光周期途径基因80,810个、糖代谢途径基因34,373个、温度途径基因30,396个、低温诱导途径基因27,451个、衰老途径基因22,839个、自主途径基因73,286个、生物钟途径基因29,511个、激素途径基因24,707个,以及ABCDE模型基因10,155个。这些基因及相关分析结果全部存储于本研究搭建的“植物开花基因数据库”平台
(PFDB,http://pfgd.bio2db.com/)
同时,PFGD数据库预测了每个物种开花基因的上游调控基因,如图展示了ABCDE模型的上游调控基因
(图2)
。此外,还鉴定了每个物种中开花基因相关的microRNA及其靶基因。这些结果为下一步进行蔬菜等植物开花基因的功能组学研究提供了丰富的数据资源。
图2
ABCDE
模型开花基因及其对应的上游调控基因分析
此外,PFGD数据库利用Hi-C数据,对开花相关基因进行了三维基因组分析。其中距离大于2 Mb且相互作用强度高的区域以红色表示
(图3)
。红色连接区域中的调控元件更可能在三维水平上调控开花基因的活性。这些发现为开花基因的功能基因组学和分子育种研究提供了丰富的数据资源。
图3 开花基因相关顺式调控元件及在三维基因组数据中的调控关系
最后,本研究搭建了用户友好的蔬菜等植物开花基因数据共享及分析平台—“植物开花基因数据库”
(PFGD,http://pfgd.bio2db.com/)(图4)
,为开花相关科研及育种工作者提供丰富的基因资源。
综上,这是第一次大规模对蔬菜作物等植物基因组进行开花基因的鉴定及系统全面的比较分析。所有物种的开花基因序列和分析结果都可以从本项目搭建的PFGD数据库下载使用。该数据库平台的搭建将极大的推进蔬菜等植物开花基因的功能研究进程。希望PFGD为全球开花基因相关的研究人员提供便捷的平台。未来,该数据库将持续关注开花基因和新测序的高质量物种,并更新相关研究成果。