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作物杂志,2023, 第4期: 31–37 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2023.04.005

• 遗传育种·种质资源·生物技术 • 上一篇    下一篇

基于转录组测序揭示玉米抗倒伏相关基因和代谢通路

刘松涛1(), 田再民1, 刘子刚1, 高志佳2, 张静2, 贺东刚3, 黄智鸿1, 兰鑫1   

  1. 1河北北方学院/河北省农产品食品质量安全分析检测重点实验室，075000，河北张家口
    2河北巡天农业科技有限公司，075000，河北张家口
    3河北兆育种业集团有限公司，050000，河北石家庄
  • 收稿日期:2022-01-02 修回日期:2022-04-02 出版日期:2023-08-15 发布日期:2023-08-15
  • 通讯作者: 智鸿，主要从事作物高产栽培研究，E-mail：hbnuhzh@163.com
  • 作者简介:刘松涛，主要从事作物遗传育种研究，E-mail：1129600629@qq.com
  • 基金资助:
    河北省现代农业产业技术体系（玉米体系岗位专家）(HBCT2018020203);河北省科技支撑重点研发项目(18226334D);张家口市科学技术局项目(1911012C)

Transcriptomic Analysis to Reveal Lodging Resistance Genes and Metabolism Pathways in Maize (Zea mays L.)

Liu Songtao1(), Tian Zaimin1, Liu Zigang1, Gao Zhijia2, Zhang Jing2, He Donggang3, Huang Zhihong1, Lan Xin1   

  1. 1Hebei North University/Key Laboratory of Hebei Province Agricultural Products Food Quality and Safety Analysis and Testing, Zhangjiakou 075000, Hebei, China
    2Hebei Universe Agricultural Science and Technology Co., Ltd., Zhangjiakou 075000, Hebei, China
    3Hebei Zhaoyu Seed Industry Group Co., Ltd., Shijiazhuang 050000, Hebei, China
  • Received:2022-01-02 Revised:2022-04-02 Online:2023-08-15 Published:2023-08-15

RichHTML

5

PDF (PC)

81

摘要：

倒伏是影响玉米产量的重要因素之一。以抗倒性不同的3个玉米品种[京农科728：高抗倒性（H），金农738：中抗倒性（M），先玉335：低抗倒性（L）]为材料进行转录组学分析，挖掘玉米抗倒性相关基因。结果表明，3个比较组共鉴定到10 093个差异表达基因（differentially expressed genes，DEGs），其中先玉335与京农科728比较组鉴定到的DEGs最多，为7779个。GO功能富集分析表明，3个玉米品种抗倒性不同可能与富集到相同GO条目的DEGs数量不同有关。代谢通路富集分析表明，L-vs-H、M-vs-H分组显著富集到苯丙素生物合成、次生代谢产物的生物合成和类黄酮生物合成途径，而L-vs-M分组显著富集到光合作用－天线蛋白、植物－病原体相互作用途径。茎秆显微结构表明，先玉335单个维管束面积最小，茎秆表皮细胞厚度最薄，京农科728单个维管束面积最大，表皮细胞厚度最厚。结果进一步明确了玉米抗倒伏相关的基因与代谢通路，为定向克隆和抗倒伏新品种的分子设计育种奠定了基础。

关键词: 玉米, 转录组测序, 显微结构, 差异表达基因, 抗倒伏

Abstract:

Lodging is one of the important factors affecting maize production. In this study, three maize varieties with different lodging resistance [Jingnongke 728 with high lodging resistance (H), Jinnong 738 with medium lodging resistance (M) and Xianyu 335 with low lodging resistance (L)] were used for transcriptome analysis to explore the genes related to maize lodging resistance. The results showed that a total of 10093 differentially expressed genes (DEGs) were identified in the three comparison groups, and the most DEGs of 7779 were identified in Xianyu 335 and Jingnongke 728 groups. GO functional enrichment analysis showed that the different lodging resistance of the three maize varieties may be related to the different number of DEGs enriched into the same GO terms. Metabolic pathway enrichment analysis showed that L-vs-H, M-vs-H were significantly enriched in phenylpropanoid biosynthesis, secondary metabolite biosynthesis and flavonoid biosynthesis, while L-vs-M was significantly enriched in photosynthesis antenna protein and plant-pathogen interaction pathways. The stem microstructure showed that Xianyu 335 had the smallest single vascular bundle area and the thinnest stem epidermal cell thickness, while Jingnongke 728 had the largest single vascular bundle area and the thickest epidermal cell thickness. The results of this study further clarified the genes and metabolic pathways related to lodging resistance in maize, which laid a foundation for directional cloning, and also provided a foundation for molecular design breeding of new lodging resistant varieties.

Key words: Maize, RNA-seq, Microscopic structure, Differentially expressed genes, Lodging-resistant

表1

荧光定量引物序列

基因名称Gene name 前引物Forward primer 后引物Reverse primer 产物长度Product size (bp)
LOC100281532 GGAGGAGATGATGGGCAGC CTCGATCTTCACCAGGGGC 79
LOC100273579 AGAAGTCGCTGAGCCTGAAC TCTGCATCAGCGGGTAGTTG 141
LOC100272756 AGGAGGACAAGTCCGTGGAG TATCGATCTTGTCGAGGCCG 174
LOC541914 CCGTTAACCTGTCGAGGCTT GTCTCCAACCTTCCAGCTCC 123
LOC100272970 ATCAGCGTACATCGCGTCC AACTGAGGTGGGCTCTGTGT 94
LOC100194371 CGGTTCTGCTTCAAGACGAT CGGTAGTAGCTCCTTGGGTG 113
LOC100281042 TGGTGGAGGAGTACAGGAGG GTGCCGTTCATCATGCTGTC 172
LOC100282047 GTCGAACAGCGAGGAGTACC GTCGAACCAGAGGTGGAACC 163
LOC100283318 CTACTTCATCTCGGAGGGGC GAGTAGGTGTGGAAGTCGGC 177
LOC100284765 CCACCATCAGTAGCGGTCG GCCCGTGATGTTGCTGGA 168

表2

转录组测序数据统计

样品名称
Sample name		 原始数据
Raw read		 有效数据
Clean read		 碱基所占百分比
Q30(%)		 GC含量
GC content(%)		 单一比对率
Unique mapped		 多比对率
Multi mapped
JNK728-1 46743554 44778802 94.64 53.21 38131199(85.15%) 2833048(3.58%)
JNK728-2 42213792 40278042 93.90 53.24 34173234(84.84%) 2543399(3.56%)
JNK728-3 45140086 42175780 94.60 53.16 35820137(84.93%) 2740012(3.64%)
JN738-1 45628206 43858376 94.36 53.69 38079538(86.82%) 2519952(3.37%)
JN738-2 49113472 46927518 94.46 53.78 40671536(86.67%) 2782255(3.41%)
JN738-3 47537856 45732776 93.90 53.72 39628836(86.65%) 2690579(3.43%)
XY335-1 45920308 44134008 94.30 54.57 38518679(87.28%) 2222552(3.04%)
XY335-2 44670476 42529790 94.55 54.84 37079717(87.19%) 2186084(3.04%)
XY335-3 46723572 44596496 94.02 55.08 38796470(86.99%) 2319389(3.06%)

图1

转录组测序样本PCA分析

表3

差异表达基因统计

分组
Group		 DEGs数量
DEGs number		 下调
Down-regulated		 上调
Up-regulated
L-vs-H 7779 4411 3368
L-vs-M 5373 2896 2477
M-vs-H 4905 2831 2074

图2

分组鉴定到的DEGs Venn图分析

图3

DEGs的GO富集分析 颜色标尺（红―白）表示富集程度的高低（P<0.05）

图4

DEGs代谢通路富集分析

图5

3个玉米品种茎秆的显微结构 (a)显微镜可视范围内茎秆维管束数目；(b)单个维管束面积；(c)茎秆表皮细胞厚度

图6

3个玉米品种茎秆的显微结构 不同字母表示差异显著（P<0.05）

图7

10个DEGs的RNA-seq测序结果的qRT-PCR验证

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