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| 1 | 基于多平台基因表达数据的水稻干旱和盐胁迫相关基因预测显示文摘基于多平台基因表达数据挖掘水稻胁迫相关基因,可增加关键基因预测的可靠性,获得更具普适意义的结果。本研究从NCBI数据库中收集了与水稻非生物胁迫相关的94份affymetrix基因芯片数据和42份RNA-seq转录组数据。首先对同一类型同一胁迫相关的多个数据集以数据转换法融合,得到干旱胁迫相关的affymetrix数据集D_affy和RNA-seq数据集D_rnaseq,盐胁迫相关的affymetrix数据集S_affy和RNA-seq数据集S_rnaseq;接着对4个数据集分别基于Pearson线性相关系数的经典WGCNA法和基于MIC非线性相关系数的改进WGCNA法进行基因共表达网络分析,共获取胁迫相关的8个Hub基因集;进一步,对同一胁迫相关的Hub基因进行整合分析,得到最终的水稻干旱胁迫相关Hub基因1936个、盐胁迫相关的Hub基因1504个。最后,从预测性能、富集分析、文献报道、STRING在线互作分析和Cytoscape可视化分析等多角度解析Hub基因的生物学意义。结果显示:Hub基因整体预测性能较优,且大多富集到了与干旱/盐胁迫相关的通路上,其中有文献已报道的干旱胁迫响应基因31个和盐胁迫响应基因22个。此外,通过对Hub基因的互作分析,预测得到11个干旱胁迫候选基因和5个盐胁迫候选基因。本研究为“高维度、小样本”的农作物基因测序数据的有效分析提供了新思路,实验结果为抗逆水稻品种研究提供了参考。 | 刘亚文 张红燕 曹丹 李兰芝 | 2021 | 作物学报2021，47，12： | 4 |
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