Khác biệt về hệ phiên mã dưới tác động của mặn lên 2 giống lúa mùa ở giai đoạn cây con
,
,
,
,
,
và
Article Sidebar
Full Text: 
PDF
Abstract
Climate change has seriously affected people's lives and agricultural production in the Mekong Delta, of which saline intrusion is one of the main factors affecting agricultural productivity. Therefore, it is very urgent to study the transcriptome of salt-tolerant rice varieties representing the Mekong Delta. In this study, Doc Phung (salt tolerant) and nep Mo (salt sensitive) varieties were used to treat with 100 mM of NaCl for 12 hours at 14 days of seedling, the treated samples were collected and isolated total RNA for further analysis. The results showed that the total unique transcripts in Doc Phung (1596 genes) were more genes expressed than in Nep Mo (427 genes), and most of the transcripts in the two salected varieties responded to saline stress related to GO response to stimulus. These results showed that OsBREB family gene was candidated involving in the salinity stress, and can be used for further research.
Tóm tắt
Biến đổi khí hậu đã và đang ảnh hưởng nghiêm trong đến đời sống người dân và sản xuất nông nghiệp vùng Đồng bằng Sông Cửu Long, trong đó xâm nhiễm mặn là một trong những yếu tố tác động chính lên sản lượng nông nghiệp. Do đó, việc tìm ra hệ gien biểu hiện ở các giống lúa chống chịu mặn đại diện cho vùng Đồng bằng Sông Cửu Long là cấp thiết. Ở nghiên cứu này giống Đốc Phụng đại diện cho kiểu gien chống chịu stress mặn, nếp Mỡ đại diện cho kiểu gen mẫn cảm stress mặn, 2 giống lúa được chọn cho nảy mầm và 14 ngày sau nảy mầm, cây con được xử lý muối NaCl ở nồng độ 100 mM cho 12 giờ, mẫu sau khi xử lý stress mặn được thu thập và ly trích RNA. Kết quả phân tích hệ gien biểu hiện cho thấy giống Đốc Phụng (1596 gen) có số lượng gen biểu hiện nhiều hơn giống nếp Mỡ (427 gen), và hầu hết các gen ở hai giống thí nghiệm đều phản ứng tới stress mặn liên quan đến chức năng kích thích phản ứng bởi stress. Kết quả này bước đầu đã chọn ra được các gien liên quan đến phản ứng stress mặn như họ gien OsDREB, và có thể dùng tiếp cho nghiên cứu chuyên sâu hơn.
Article Details
Tài liệu tham khảo
Bloom, J.S., Khan, Z., Kruglyak, L., Singh, M., & Caudy, A.A. (2009). Measuring differential gen expression by short read sequencing: quantitative comparison to 2-channel gen expression microarrays. BMC Genomics, 10, 221. 10.1186/1471-2164-10-221
Bolser, D., Staines, D.M., Pritchard, E., & Kersey, P. (2016). Ensembl Plants: Integrating Tools for Visualizing, Mining, and Analyzing Plant Genomics Data. In: Edwards D, ed. Plant Bioinformatics: Methods and Protocols. New York, NY: Springer New York, 115-140.
Chandran, A.K.N., Kim, J-W., Yoo, Y-H., Park, H.L., Kim, Y-J., Cho, M-H., & Jung, K-H. (2019). Transcriptome analysis of rice-seedling roots under soil–salt stress using RNA-Seq method. Plant Biotechnology Reports 13, 567-578. 10.1007/s11816-019-00550-3
Chen. S., Zhou, Y., Chen, Y., & Gu, J. (2018). Fastp: an ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor. Bioinformatics 34, i884-i890. 10.1093/bioinformatics/bty560
Hussain, S., Zhu, C., Bai, Z., Huang, J., Zhu, L., Cao, X., Nanda, S., Hussain, S., Riaz, A., Liang, Q., Wang, L., Li, Y., Jin, Q., & Zhang, J. (2019). iTRAQ-Based Protein Profiling and Biochemical Analysis of Two Contrasting Rice Genotypes Revealed Their Differential Responses to Salt Stress. International journal of molecular sciences 20, 547. 10.3390/ijms20030547
Kawahara, Y., de la Bastide, M., Hamilton, J.P., Kanamori, H., McCombie, W.R., Ouyang, S., Schwartz, D.C., Tanaka, T., Wu, J., Zhou, S., Childs, K.L., Davidson, R.M., Lin, H., Quesada-Ocampo, L., Vaillancourt, B., Sakai, H., Lee, S.S., Kim, J., Numa, H., Itoh, T., Buell, C.R., & Matsumoto, T. (2013). Improvement of the Oryza sativa Nipponbare reference genome using next genration sequence and optical map data. Rice (New York, NY) 6, 4-4. 10.1186/1939-8433-6-4
Keel, B.N., & Snelling, W.M. (2018). Comparison of Burrows-Wheeler Transform-Based Mapping Algorithms Used in High-Throughput Whole-Genome Sequencing: Application to Illumina Data for Livestock Genomes. Frontiers in gentics 9, 35-35. 10.3389/fgen.2018.00035
Kim, D., Langmead, B., & Salzberg, S.L. (2015). HISAT: a fast spliced aligner with low memory requirements. Nature methods 12, 357-360. 10.1038/nmeth.3317
Li, H. (2011). A statistical framework for SNP calling, mutation discovery, association mapping and population gentical parameter estimation from sequencing data. Bioinformatics 27, 2987-2993. 10.1093/bioinformatics/btr509
Li, H., Handsaker, B., Wysoker, A., Fennell, T., Ruan, J., Homer, N., Marth, G., Abecasis, G., Durbin, R., & Genome Project Data Processing, S. (2009). The Sequence Alignment/Map format and SAMtools. Bioinformatics (Oxford, England) 25, 2078-2079. 10.1093/bioinformatics/btp352
Li, Y-F., Zheng, Y., Vemireddy, L.R., Panda, S.K., Jose, S., Ranjan, A., Panda, P., Govindan, G., Cui, J., Wei, K., Yaish, M.W., Naidoo, G.C., & Sunkar, R. (2018). Comparative transcriptome and translatome analysis in contrasting rice genotypes reveals differential mRNA translation in salt-tolerant Pokkali under salt stress. BMC genomics 19, 935-935. 10.1186/s12864-018-5279-4
Liao, Y., Smyth, G.K., & Shi, W. (2014). FeatureCounts: an efficient genral purpose program for assigning sequence reads to genomic features. Bioinformatics (Oxford, England) 30, 923-930. 10.1093/bioinformatics/btt656
Love, M.I., Huber, W., & Anders, S. (2014). Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2. Genome biology 15, 550-550. 10.1186/s13059-014-0550-8
Moon, S. J., Min, M. K., Kim, J., Kim, D. Y., Yoon, I. S., Kwon, T. R., ... & Kim, B. G. (2019). Ectopic expression of OsDREB1G, a member of the OsDREB1 subfamily, confers cold stress tolerance in rice. Frontiers in plant science, 10, 297. 10.3389/fpls.2019.00297
Shinozaki, K., & Yamaguchi-Shinozaki, K. (2006). Gen networks involved in drought stress response and tolerance. Journal of Experimental Botany 58, 221-227. 10.1093/jxb/erl164
Tam, N.T. (2019). The genome constitution of rice resources in the Mekong Delta and their association with salinity stress (Doctoral dissertation). Hokkaido University.
Tian, T., Liu, Y., Yan, H., You, Q., Yi, X., Du, Z., ... & Su, Z. (2017). agriGO v2. 0: a GO analysis toolkit for the agricultural community, 2017 update. Nucleic acids research, 45(W1), W122-W129.
VNDMA. (2020). Báo cáo thông kê thiệt hại do thiên tai năm 2020 (truy cập ngày 27 tháng 07 năm 2020).
USDA. (2018). Grain World Markets and Trade report.
Wang, J., Zhu, J., Zhang, Y., Fan, F., Li, W., Wang, F., Zhong, W., Wang, C., & Yang, J. (2018). Comparative transcriptome analysis reveals molecular response to salinity stress of salt-tolerant and sensitive genotypes of indica rice at seedling stage. Scientific reports 8, 2085-2085. 10.1038/s41598-018-19984-w
Wang, Q., Guan, Y., Wu, Y., Chen, H., Chen, F., & Chu, C. (2008). Overexpression of a rice OsDREB1F gen increases salt, drought, and low temperature tolerance in both Arabidopsis and rice. Plant Molecular Biology 67, 589-602. 10.1007/s11103-008-9340-6
Zhou, Y., Yang, P., Cui, F., Zhang, F., Luo, X., & Xie, J. (2016). Transcriptome Analysis of Salt Stress Responsiveness in the Seedlings of Dongxiang Wild Rice (Oryza rufipogon Griff.). PLOS ONE 11, e0146242. 10.1371/journal.pone.0146242