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北京林业大学Shi, Le:高质量的基因组组装能够预测杂交杨等位基因的特异性基因表达

论论资讯 | 2024-02-28 3热度

Plant Physiology

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High-quality genome assembly enables prediction of allele-specific gene expression in hybrid poplar

Shi Tian-Le; Jia Kai-Hua; Bao Yu-Tao; Nie Shuai; Tian Xue-Chan; Yan Xue-Mei; Chen Zhao-Yang; Li Zhi-Chao; Zhao Shi-Wei; Ma Hai-Yao; Zhao Ye; Li Xiang; Zhang Ren-Gang; Guo Jing; Zhao Wei; El-Kassaby Yousry Aly; Müller Niels; Van de Peer Yves; Wang Xiao-Ru; Street Nathaniel Robert; Porth Ilga; An Xinmin; Mao Jian-Feng

Published:2024-02-27
DOI:10.1093/plphys/kiae078

研究背景

在当今社会中,人们对于森林资源的保护和利用越来越重视。杨树是一种重要的林木资源,而混合杨树的种植已经成为了一种广泛应用的方式。然而,混合杨树的染色体难以区分,这给特定等位基因的高级功能研究带来了困难。因此,研究如何解决这一难题具有重要意义。

研究内容

在这项研究中,研究人员采用了三体分离设计和PacBio高保真长读序列技术,为混合杨树的两个亲本(白杨和腺毛白杨)获得了单倍型分离的端粒到端粒基因组组装。通过这种方法,研究人员成功地获得了几乎所有的染色体,包括端粒和着丝粒,除了一个染色体上的两个小缺口。通过结合这些单倍型组装数据和广泛的RNA测序数据,研究人员分析了不同亚基因组和等位基因之间的基因表达模式。研究结果表明,亚基因组水平的转录偏差并不明显,但是等位基因之间的表达差异非常显著。研究人员还开发了机器学习模型来预测等位基因特异性表达,并确定了影响等位基因特异性表达的基因组特征。他们的机器学习模型在训练集上达到了77%的准确率,在测试集上达到了74%的准确率。

研究意义

这项研究成功地解决了混合杨树染色体难以区分的问题,为混合杨树的高级功能研究提供了有力的支持。此外,研究人员还开发了机器学习模型来预测等位基因特异性表达,这一方法有望为森林资源的保护和利用提供新的思路和工具。这项研究的创新点在于,通过单倍型组装和机器学习模型的结合,成功预测了等位基因的表达差异,为杨树的功能研究提供了重要的技术支持。

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