【摘 要】
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油菜的含油量高达百分之五十,是一种重要的油料经济作物,广泛的种植于世界各地.但恶劣的环境会严重的影响油菜的生长发育和产量.在各种非生物胁迫条件(如低温,高温,干旱,盐碱性,脱落酸)中,干旱胁迫是油菜生长发育过程中一个非常常见的不利因素.因此:研究油菜在干旱条件下的生理响应机制具有重要意义.而利用油菜转录组数据构建基因共表达网络研究油菜响应胁迫关键基因的方法则是一个很好的工具.本文利用油菜在干旱处理
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油菜的含油量高达百分之五十,是一种重要的油料经济作物,广泛的种植于世界各地.但恶劣的环境会严重的影响油菜的生长发育和产量.在各种非生物胁迫条件(如低温,高温,干旱,盐碱性,脱落酸)中,干旱胁迫是油菜生长发育过程中一个非常常见的不利因素.因此:研究油菜在干旱条件下的生理响应机制具有重要意义.而利用油菜转录组数据构建基因共表达网络研究油菜响应胁迫关键基因的方法则是一个很好的工具.本文利用油菜在干旱处理条件下的转录组数据,依据重连惩罚原则,即:响应胁迫的基因之间在共表达关系上会发生重连.之后基于共表达网络,利用隐马尔科夫随机场模型对油菜干旱响应基因进行了分析研究.首先,本文的数据是我们课题组和生科院合作的,利用Illumina Hiseq 4000平台对油菜的18个样本进行转录组测序得到的,其中包括15个处理组和3个未处理组(空白组),15个处理组样品包括5种处理条件(低温,高温,干旱,盐碱性,脱落酸),每组条件下3次生物学重复.本文主要利用的是油菜在干旱胁迫条件和未处理(空白组)条件下的6个油菜样本的转录组数据.将转录组测序数据中未表达基因以及表达差异不显著的基因删除,最终筛选出了 2590个在干旱胁迫条件下有响应的基因.其次,基于上述筛选得到的油菜干旱响应基因,利用t检验得到基因之间的相似度矩阵,构建基因的共表达网络,并利用Fisher变换建立重连网络.进一步的利用隐马尔科夫随机场模型将基因的共表达网络和根据油菜样本进行t检验得到的p值数据进行整合,最终识别出在干旱胁迫条件下472个油菜胁迫响应关键基因.最后,将PageRank,介中心性,隐马尔科夫随机场模型等7种方法计算得到油菜响应的关键基因,利用ROC曲线进行比较研究,结果表明,隐马尔科夫随机场模型相比于其它几种方法能更好的识别油菜在干旱胁迫条件下转录组数据中的响应关键基因.进一步通过对油菜响应基因的GO富集分析,发现利用隐马尔科夫随机场模型识别的响应基因富集于和植物干旱胁迫响应相关的生物过程中.将重连网络和共表达网络进行比较分析,发现在重连网络中响应基因更有可能发生重连;重连网络中包含的基因的信息量更大,隐马尔科夫随机场模型充分的利用了各种生物信息,将网络中各种信息进行整合.通过这一系列的研究分析,识别出油菜在干旱条件下的响应关键基因,不仅有利于人们对油菜在干旱环境下生理过程的了解,更有助于人们对油菜品种的改良.
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