Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Chú thích chức năng gen trong cây chanh bằng thông tin biểu hiện gen và mạng lưới đồng biểu hiện
Tóm tắt
Chi họ Citrus bao gồm các loài cây trồng chính như cam ngọt, quýt, chanh và bưởi, thuộc nhóm các loại cây ăn trái có giá trị kinh tế cao nhất trên thế giới. Với khối lượng lớn dữ liệu transcriptomics đang có sẵn cho các loài này, phân tích Mạng lưới Đồng biểu hiện Gen (GCN) là một lựa chọn khả thi để dự đoán chức năng gen trên quy mô toàn bộ bộ gen. Phân tích GCN dựa trên nguyên tắc “đạo tội qua liên kết”, theo đó các gen mã hóa protein tham gia vào các quá trình sinh học tương tự và/hoặc liên quan có thể biểu hiện các mô hình biểu hiện tương tự thông qua các điều kiện thí nghiệm đa dạng. Trong khi các tài nguyên tin sinh học như phân tích GCN được cung cấp rộng rãi cho việc dự đoán chức năng gen hiệu quả trong các loài thực vật mô hình như Arabidopsis, đậu nành và lúa, thì trong cây chanh, những công cụ này vẫn chưa được phát triển. Chúng tôi đã xây dựng một GCN toàn diện cho cây chanh được suy diễn từ 297 bộ dữ liệu vi mạch Affymetrix Genechip Citrus Genome có sẵn công khai, cung cấp các mối quan hệ đồng biểu hiện gen trên quy mô toàn bộ bộ gen (33,000 bản sao gen). GCN toàn diện cho cây chanh bao gồm một GCN toàn cầu (không phụ thuộc điều kiện) và bốn GCN phụ thuộc vào điều kiện, khảo sát riêng loài cam ngọt, tất cả các mô trái cây chanh, tất cả các mô lá chanh, hoặc các cây bị stress. Tất cả các GCN này được phân cụm bằng cách sử dụng các thuật toán phân cụm trên quy mô toàn bộ bộ gen, tập trung vào gen (hướng dẫn) và phân cụm đồ thị để linh hoạt trong việc dự đoán chức năng gen. Đối với mỗi nhóm tiềm năng, phân tích làm giàu ontologie gen (GO) và phân tích độ đặc hiệu biểu hiện gen đã được thực hiện nhằm nâng cao việc dự đoán chức năng, biểu hiện và mẫu quy định của gen. Phương pháp hướng dẫn gen đã được sử dụng để suy diễn các vai trò mới của gen liên quan đến độ nhạy với bệnh và chuyển hóa vitamin C, trong khi các phương pháp phân cụm đồ thị được sử dụng để điều tra chuyển hóa isoprenoid/phenylpropanoid trong vỏ chanh và sự chuyển hóa axit citric thông qua con đường GABA trong quả chanh. Sự tích hợp của các mạng lưới đồng biểu hiện gen của cây chanh, phân tích làm giàu chức năng và thông tin biểu hiện gen cung cấp cơ hội để suy diễn chức năng gen trong cây chanh. Chúng tôi trình bày một công cụ truy cập công khai, Phân tích Đồng biểu hiện Gen cho Citrus (NICCE, http://citrus.adelaide.edu.au/nicce/home.aspx), cho việc phân tích đồng biểu hiện gen trong cây chanh.
Từ khóa
#Citrus #đồng biểu hiện gen #chức năng gen #biểu hiện gen #mạng lưới đồng biểu hiệnTài liệu tham khảo
Liu Y, Heying E, Tanumihardjo SA: History, global distribution, and nutritional importance of citrus fruits. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety. 2012, 11 (6): 530-545.
Xu Q, Chen LL, Ruan X, Chen D, Zhu A, Chen C, Bertrand D, Jiao WB, Hao BH, Lyon MP, Chen J, Gao S, Xing F, Lan H, Chang JW, Ge X, Lei Y, Hu Q, Miao Y, Wang L, Xiao S, Biswas MK, Zeng W, Guo F, Cao H, Yang X, Xu XW, Cheng YJ, Xu J, Liu JH, et al: The draft genome of sweet orange (Citrus sinensis). Nat Genet. 2013, 45 (1): 59-66. doi:10.1038/ng.2472. Epub 2012 Nov 25
Gmitter F, Chen C, Machado MA, Souza AA, Ollitrault P, Froehlicher Y, Shimizu T: Citrus genomics. Tree Genetics & Genomes. 2012, 8 (3): 611-626.
Usadel B, Obayashi T, Mutwil M, Giorgi FM, Bassel GW, Tanimoto M, Chow A, Steinhauser D, Persson S, Provart NJ: Co-expression tools for plant biology: opportunities for hypothesis generation and caveats. Plant Cell Environ. 2009, 32 (12): 1633-1651.
López-Kleine L, Leal L, López C: Biostatistical approaches for the reconstruction of gene co-expression networks based on transcriptomic data. Brief Funct Genomics. 2013, 12 (5): 457-467.
Saito K, Hirai MY, Yonekura-Sakakibara K: Decoding genes with coexpression networks and metabolomics – ‘majority report by precogs’. Trends Plant Sci. 2008, 13 (1): 36-43.
Aoki K, Ogata Y, Shibata D: Approaches for extracting practical information from gene co-expression networks in plant biology. Plant and Cell Physiology. 2007, 48 (3): 381-390.
Fukushima A, Nishizawa T, Hayakumo M, Hikosaka S, Saito K, Goto E, Kusano M: Exploring tomato gene functions based on coexpression modules using graph clustering and differential coexpression approaches. Plant Physiol. 2012, 158 (4): 1487-1502.
Wong DCJ, Sweetman C, Drew DP, Ford CM: VTCdb: a gene co-expression database for the crop species Vitis vinifera (grapevine). BMC Genomics. 2013, 14 (1): 882-
Childs KL, Davidson RM, Buell CR: Gene coexpression network analysis as a source of functional annotation for rice genes. PLoS One. 2011, 6 (7): e22196-
Obayashi T, Hayashi S, Saeki M, Ohta H, Kinoshita K: ATTED-II provides coexpressed gene networks for Arabidopsis. Nucleic Acids Res. 2009, 37 (suppl 1): D987-D991.
Sato Y, Namiki N, Takehisa H, Kamatsuki K, Minami H, Ikawa H, Ohyanagi H, Sugimoto K, Itoh J-I, Antonio BA, Nagamura Y: RiceFREND: a platform for retrieving coexpressed gene networks in rice. Nucleic Acids Res. 2013, 41 (D1): D1214-D1221.
Enright AJ, Van Dongen S, Ouzounis CA: An efficient algorithm for large-scale detection of protein families. Nucleic Acids Res. 2002, 30 (7): 1575-1584.
Mutwil M, Usadel B, Schütte M, Loraine A, Ebenhöh O, Persson S: Assembly of an interactive correlation network for the Arabidopsis genome using a novel heuristic clustering algorithm. Plant Physiol. 2010, 152 (1): 29-43.
Langfelder P, Horvath S: WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis. BMC Bioinformatics. 2008, 9 (1): 559-
Zouari I, Salvioli A, Chialva M, Novero M, Miozzi L, Tenore G, Bagnaresi P, Bonfante P: From root to fruit: RNA-Seq analysis shows that arbuscular mycorrhizal symbiosis may affect tomato fruit metabolism. BMC Genomics. 2014, 15 (1): 221-
Pereira A, Carazzolle M, Abe V, de Oliveira M, Domingues M, Silva J, Cernadas R, Benedetti C: Identification of putative TAL effector targets of the citrus canker pathogens shows functional convergence underlying disease development and defense response. BMC Genomics. 2014, 15 (1): 157-
Wang Y, Tao X, Tang X-M, Xiao L, Sun J-l, Yan X-F, Li D, Deng H-Y, Ma X-R: Comparative transcriptome analysis of tomato (Solanum lycopersicum) in response to exogenous abscisic acid. BMC Genomics. 2013, 14 (1): 841-
Rodrigues C, de Souza A, Takita M, Kishi L, Machado M: RNA-Seq analysis of Citrus reticulata in the early stages of Xylella fastidiosa infection reveals auxin-related genes as a defense response. BMC Genomics. 2013, 14 (1): 676-
Yu K, Xu Q, Da X, Guo F, Ding Y, Deng X: Transcriptome changes during fruit development and ripening of sweet orange (Citrus sinensis). BMC Genomics. 2012, 13 (1): 10-
Sweetman C, Wong DCJ, Ford CM, Drew DP: Transcriptome analysis at four developmental stages of grape berry (Vitis vinifera cv. Shiraz) provides insights into regulated and coordinated gene expression. BMC Genomics. 2012, 13 (1): 691-
Perazzolli M, Moretto M, Fontana P, Ferrarini A, Velasco R, Moser C, Delledonne M, Pertot I: Downy mildew resistance induced by Trichoderma harzianum T39 in susceptible grapevines partially mimics transcriptional changes of resistant genotypes. BMC Genomics. 2012, 13 (1): 660-
Zheng Z-L, Zhao Y: Transcriptome comparison and gene coexpression network analysis provide a systems view of citrus response to 'Candidatus Liberibacter asiaticus' infection. BMC Genomics. 2013, 14 (1): 27-
Ozaki S, Ogata Y, Suda K, Kurabayashi A, Suzuki T, Yamamoto N, Iijima Y, Tsugane T, Fujii T, Konishi C, Inai S, Bunsupa S, Yamazaki M, Shibata D, Aoki K: Coexpression analysis of tomato genes and experimental verification of coordinated expression of genes found in a functionally enriched coexpression module. DNA Res. 2010, 17 (2): 105-116.
Wang J, Chen D, Lei Y, Chang J-W, Hao B-H, Xing F, Li S, Xu Q, Deng X-X, Chen L-L: Citrus sinensis Annotation Project (CAP): A comprehensive database for sweet orange genome. PLoS One. 2014, 9 (1): e87723-
Obayashi T, Kinoshita K: Rank of correlation coefficient as a comparable measure for biological significance of gene coexpression. DNA Res. 2009, 16 (5): 249-260.
Mutwil M, Klie S, Tohge T, Giorgi FM, Wilkins O, Campbell MM, Fernie AR, Usadel B, Nikoloski Z, Persson S: PlaNet: Combined sequence and expression comparisons across plant networks derived from seven species. The Plant Cell Online. 2011, 23 (3): 895-910.
Obayashi T, Kinoshita K: Coexpression landscape in ATTED-II: usage of gene list and gene network for various types of pathways. J Plant Res. 2010, 123 (3): 311-319.
Vlasblom J, Wodak S: Markov clustering versus affinity propagation for the partitioning of protein interaction graphs. BMC Bioinformatics. 2009, 10 (1): 99-
Brohee S, van Helden J: Evaluation of clustering algorithms for protein-protein interaction networks. BMC Bioinformatics. 2006, 7 (1): 488-
Netotea S, Sundell D, Street N, Hvidsten T: ComPlEx: conservation and divergence of co-expression networks in A. thaliana, Populus and O. sativa. BMC Genomics. 2014, 15 (1): 106-
Cernadas RA, Camillo LR, Benedetti CE: Transcriptional analysis of the sweet orange interaction with the citrus canker pathogens Xanthomonas axonopodis pv. citri and Xanthomonas axonopodis pv. aurantifolii. Mol Plant Pathol. 2008, 9 (5): 609-631.
Li Z, Zou L, Ye G, Xiong L, Ji Z, Zakria M, Hong N, Wang G, Chen G: A Potential disease susceptibility gene CsLOB of citrus is targeted by a major virulence effector PthA of Xanthomonas citri subsp. citri. Mol Plant. 2014, 7 (5): 912-915.
Hu Y, Zhang J, Jia H, Sosso D, Li T, Frommer WB, Yang B, White FF, Wang N, Jones JB: Lateral organ boundaries 1 is a disease susceptibility gene for citrus bacterial canker disease. Proc Natl Acad Sci. 2014, 111 (4): E521-E529.
Bao Z, Yang H, Hua J: Perturbation of cell cycle regulation triggers plant immune response via activation of disease resistance genes. Proc Natl Acad Sci. 2013, 110 (6): 2407-2412.
Hamdoun S, Liu Z, Gill M, Yao N, Lu H: Dynamics of defense responses and cell fate change during Arabidopsis Pseudomonas syringae interactions. PLoS One. 2013, 8 (12): e83219-
Gest N, Gautier H, Stevens R: Ascorbate as seen through plant evolution: the rise of a successful molecule?. J Exp Bot. 2013, 64 (1): 33-53.
Valpuesta V, Botella MA: Biosynthesis of L-ascorbic acid in plants: new pathways for an old antioxidant. Trends Plant Sci. 2004, 9 (12): 573-577.
Gilbert L, Alhagdow M, Nunes-Nesi A, Quemener B, Guillon F, Bouchet B, Faurobert M, Gouble B, Page D, Garcia V, Petit J, Stevens R, Causse M, Fernie AR, Lahaye M, Rothan C, Baldet P: GDP-D-mannose 3,5-epimerase (GME) plays a key role at the intersection of ascorbate and non-cellulosic cell-wall biosynthesis in tomato. Plant J. 2009, 60 (3): 499-508.
Voxeur A, Gilbert L, Rihouey C, Driouich A, Rothan C, Baldet P, Lerouge P: Silencing of the GDP- D -mannose 3,5-Epimerase affects the structure and cross-linking of the pectic polysaccharide rhamnogalacturonan II and plant growth in tomato. Journal of Biological Chemistry. 2011, 286 (10): 8014-8020.
Smirnoff N: Ascorbate biosynthesis and function in photoprotection. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 2000, 355 (1402): 1455-1464.
Lima-Silva V, Rosado A, Amorim-Silva V, Munoz-Merida A, Pons C, Bombarely A, Trelles O, Fernandez-Munoz R, Granell A, Valpuesta V, Botella MÁ: Genetic and genome-wide transcriptomic analyses identify co-regulation of oxidative response and hormone transcript abundance with vitamin C content in tomato fruit. BMC Genomics. 2012, 13 (1): 187-
Cruz-Rus E, Amaya I, Sánchez-Sevilla JF, Botella MA, Valpuesta V: Regulation of L-ascorbic acid content in strawberry fruits. J Exp Bot. 2011, 62 (12): 4191-4201.
Melino V, Soole K, Ford C: Ascorbate metabolism and the developmental demand for tartaric and oxalic acids in ripening grape berries. BMC Plant Biol. 2009, 9 (1): 145-
Pollier J, Moses T, Gonzalez-Guzman M, De Geyter N, Lippens S, Bossche RV, Marhavy P, Kremer A, Morreel K, Guerin CJ, Tava A, Oleszek W, Thevelein JM, Campos N, Goormachtig S, Goossens A: The protein quality control system manages plant defence compound synthesis. Nature. 2013, 504 (7478): 148-152.
Oñate-Sánchez L, Singh KB: Identification of Arabidopsis ethylene-responsive element binding factors with distinct induction kinetics after pathogen infection. Plant Physiol. 2002, 128 (4): 1313-1322.
S-j L, Park J, Lee M, Yu J-h, Kim S: Isolation and functional characterization of CE1 binding proteins. BMC Plant Biol. 2010, 10 (1): 277-
Voo SS, Grimes HD, Lange BM: Assessing the biosynthetic capabilities of secretory glands in citrus peel. Plant Physiol. 2012, 159 (1): 81-94.
Albertini M-V, Carcouet E, Pailly O, Gambotti C, Luro F, Berti L: Changes in organic acids and sugars during early stages of development of acidic and acidless citrus fruit. J Agric Food Chem. 2006, 54 (21): 8335-8339.
Shimada T, Nakano R, Shulaev V, Sadka A, Blumwald E: Vacuolar citrate/H + symporter of citrus juice cells. Planta. 2006, 224 (2): 472-480.
Cercós M, Soler G, Iglesias D, Gadea J, Forment J, Talón M: Global analysis of gene expression during development and ripening of citrus fruit flesh. A proposed mechanism for citric acid utilization. Plant Mol Biol. 2006, 62 (4–5): 513-527.
Bouché N, Fromm H: GABA in plants: just a metabolite?. Trends Plant Sci. 2004, 9 (3): 110-115.
Sun X, Zhu A, Liu S, Sheng L, Ma Q, Zhang L, Nishawy EME, Zeng Y, Xu J, Ma Z, Cheng Y, Deng X: Integration of metabolomics and subcellular organelle expression microarray to increase understanding the organic acid changes in post-harvest citrus fruit. J Integr Plant Biol. 2013, 55 (11): 1038-1053.
Martinelli F, Uratsu SL, Albrecht U, Reagan RL, Phu ML, Britton M, Buffalo V, Fass J, Leicht E, Zhao W, Lin D, D'Souza R, Davis CE, Bowman KD, Dandekar AM: Transcriptome profiling of citrus fruit response to Huanglongbing disease. PLoS One. 2012, 7 (5): e38039-
Wu J, Xu Z, Zhang Y, Chai L, Yi H, Deng X: An integrative analysis of the transcriptome and proteome of the pulp of a spontaneous late-ripening sweet orange mutant and its wild type improves our understanding of fruit ripening in citrus. J Exp Bot. 2014, 65 (6): 1651-1671.
Wang Z, Gerstein M, Snyder M: RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics. Nat Rev Genet. 2009, 10 (1): 57-63.
Lopes CT, Franz M, Kazi F, Donaldson SL, Morris Q, Bader GD: Cytoscape Web: an interactive web-based network browser. Bioinformatics. 2010, 26 (18): 2347-2348.
Maere S, Heymans K, Kuiper M: BiNGO: a Cytoscape plugin to assess overrepresentation of gene ontology categories in biological networks. Bioinformatics. 2005, 21 (16): 3448-3449.
Wang J, Li M, Deng Y, Pan Y: Recent advances in clustering methods for protein interaction networks. BMC Genomics. 2010, 11 (Suppl 3): S10-
Ogata Y, Suzuki H, Sakurai N, Shibata D: CoP: a database for characterizing co-expressed gene modules with biological information in plants. Bioinformatics. 2010, 26 (9): 1267-1268.
Dash S, Van Hemert J, Hong L, Wise RP, Dickerson JA: PLEXdb: gene expression resources for plants and plant pathogens. Nucleic Acids Res. 2012, 40 (D1): D1194-D1201.
Conesa A, Götz S, García-Gómez JM, Terol J, Talón M, Robles M: Blast2GO: a universal tool for annotation, visualization and analysis in functional genomics research. Bioinformatics. 2005, 21 (18): 3674-3676.
Smoot ME, Ono K, Ruscheinski J, Wang P-L, Ideker T: Cytoscape 2.8: new features for data integration and network visualization. Bioinformatics. 2011, 27 (3): 431-432.
