BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  26,799,688
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Công nghệ gen; nhân dòng vật nuôi;

Huỳnh Kỳ(3), Trần Đặng Thành Phát, Nguyễn Thị Kim Phụng, Văn Quốc Giang(1), Nguyễn Văn Mạnh, Trần In Đô(2), Nguyễn Thành Tâm, Nguyễn Châu Thanh Tùng, Nguyễn Lộc Hiền, Huỳnh Như Điền

Các biến thể gene OsTZF1 liên quan đến khả năng chịu mặn ở giống lúa Đốc Phụng bằng phương pháp giải trình tự bộ gene

Variation of OsTZF1 gene related to salt tolerance in Doc Phung rice variety using whole geneome sequencing

Khoa học (Đại học Cần Thơ)

2021

4

159-168

1859-2333

Đốc Phụng, Giải trình tự bộ gene, InDel, SNP

Doc Phung, InDel, SNP and Whole geneome sequencing

Trong nghiên cứu này, kỹ thuật giải trình tự thế hệ mới (next generation sequencing) được ứng dụng để giải trình tự của bộ gene 2 giống lúa Đốc Phụng (giống chống chịu mặn) và giống Nếp Mỡ (giống mẫn cảm với mặn), nhằm tìm các chỉ thị phân tử là gene chức năng mà các gene này liên quan đến cơ chế chống chịu mặn có trong giống lúa Đốc Phụng. Kết quả so sánh với bộ gene tham chiếu, bộ gene của giống lúa Đốc Phụng có khoảng 1.918.726 biến thể dạng thay đổi một nucleotide (Single Nucleotide Polymorphism) và và chèn vào khoảng 81.435, mất đi khoảng 81.974. Trong khi đó ở giống Nếp Mỡ, có khoảng 1.931.380 SNP và chèn vào khoảng 88.473, mất đi khoảng 83.190 vùng DNA. Đa số các biến thể xuất hiện ở các vùng không mang chức năng như trước sau và giữa các gene chiếm tỉ lệ trên 75%. Kết quả khảo sát biến thể xuất hiện trong vùng gene OsTZF1 (LOC_Os05g10670.1), có chức năng điều hòa các nhóm gene liên quan đến các yếu tố stress sinh học và phi sinh học, cho thấy ở giống Đốc Phụng có 7 biến thể SNP và có chèn thêm 9 nucleotide mã hóa 3 amino acid arginine khi so với giống Nếp Mỡ dựa trên bộ gene tham chiếu. Thông tin này giúp cho các nhà chọn giống sử dụng nó như chi thị phân tử, chọn tạo giống chống chịu mặn trong tương lai.

In this study, the next generation sequencing technology was used to resequence the geneome of Doc Phung rice varieties (salt-tolerant variety) and Nep Mo (salt-susceptible variety) to identify functional markers that are involved in salt tolerance mechanisms in Doc Phung rice variety. In comparision with the reference geneome, the result showed that Doc Phung geneome was consisted of 1,918,726 variations of SNP and 163.409 InDels (81,435 insertions, and 81,974 deletion). Whereas in Nep Mo variety, there were 1,931,380 SNPs and 171.663 InDels (88,473 insertions and 83,190 deletion). Most of the variants are located in non-functional regions including upstreams, downstream, and intergeneic, accounting for over 75%. The variation of OsTZF1 (LOC_Os05g10670.1) gene that regulates the expression of those gene related to biological and abiotic stress factors, showed that there were 7 SNPs and 9 nucleotides insertion (encode 3 amino acid arginine) in Doc Phung variety when being compared to Nep Mo based on reference geneome. This information will help the breeders to apply as a molecular marker, using salt-tolerant rice breeding program in the future.

TTKHCNQG, CVv 403

Xem toàn văn
  • [1] Yuan, J., Wang, X., Zhao, Y., Khan, N. U., Zhao, Z., Zhang, Y., ... & Li, Z. (2020), Genetic basis and identification of candidate genes for salt tolerance in rice by GWAS,Scientific reports, 10(1), 1-9
  • [2] Wang, P., Xiong, Y., Gong, R., Yang, Y., Fan, K., & Yu, S. (2019), A key variant in the cis-regulatory element of flowering gene Ghd8 associated with cold tolerance in rice,Scientific reports, 9(1), 1-14
  • [3] Wang, J., Zhu, J., Zhang, Y., Fan, F., Li, W., Wang, F., ... & 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(1), 1-13
  • [4] Wakeley, J. (1996), The excess of transitions among nucleotide substitutions: new methods of estimating transition bias underscore its significance,Trends in ecology & evolution, 11(4), 158-162
  • [5] Tin, H. Q., Loi, N. H., Labarosa, S. J. E., McNally, K. L., McCouch, S., & Kilian, B. (2021), Phenotypic response of farmer‐se-lected CWR‐ derived rice lines to salt stress in the Mekong Delta,Crop Science, 61(1), 201-218
  • [6] Thorvaldsdóttir, H., Robinson, J. T., & Mesirov, J. P. (2013), Integrative Genomics Viewer (IGV): high-performance genomics data visualization and exploration,Briefings in bioinformatics, 14(2), 178-192
  • [7] Tam, N. T. (2019), The geneome constitution of rice resources in the Mekong Delta and their association with salinity stress,(Doctoral dissertation). Hokkaido University
  • [8] Subudhi, P. K., Shankar, R., & Jain, M. (2020), Whole geneome sequence analysis of rice geneotypes with contrasting response to salinity stress,Scientific Reports, 10, 21259
  • [9] Subbaiyan, G. K., Waters, D. L. E., Katiyar, S. K., Sadananda, A. R., Vaddadi, S., & Henry, R. J. (2012), Geneome-wide DNA polymorphisms in elite indica rice inbreds discovered by wholegeneome sequencing,Plant Biotechnology Journal, 10, 623-634
  • [10] Steri, M., Idda, M. L., Whalen, M. B., & Orrù, V. (2018), Genetic variants in mRNA untranslated regions,Wiley Interdisciplinary Reviews: RNA, 9(4), e1474
  • [11] Seong, S. Y., Shim, J. S., Bang, S. W., & Kim, J. K. (2020), Overexpression of OsC3H10, a CCCH-zinc finger, improves drought tolerance in rice by regulating stress-related genes,Plants, 9(10), 1298
  • [12] Robinson, J. T., Thorvaldsdóttir, H., Winckler, W., Guttman, M., Lander, E. S., Getz, G., & Mesirov, J. P. (2011), Integrative genomics viewer,Nature biotechnology, 29(1), 24-26
  • [13] Rahman, M. A., Thomson, M. J., Shah-E-Alam, M., de Ocampo, M., Egdane, J., & Ismail, A. M. (2016), Exploring novel genetic sources of salinity tolerance in rice through molecular and physiological c-haracterization,Annals of botany, 117(6), 1083-1097
  • [14] Phạm Thanh Vũ, Võ Quang Minh, Vương Tuấn Huy và Phan Chí Nguyện (2016), Tác động của mặn và ngập theo kịch bản biến đổi khí hậu đến tiềm năng thích nghi đất đai vùng ven biển Đồng bằng sông Cửu Long,Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, Số chuyên đề: Nông nghiệp, 71-83
  • [15] Nguyễn Thanh Tường, Nguyễn Tâm Đạo, Võ Công Thành & Nguyễn Bảo Vệ (2011), Tuyển chọn giống lúa cao sản chịu mặn cho vùng lúa – tôm tại tỉnh Bạc Liêu,Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, 12, 30-36
  • [16] Naveed, S. A., Zhang, F., Zhang, J., Zheng, T. Q., Meng, L. J., Pang, Y. L., ... & Li, Z. K. (2018), Identification of QTN and candidate genes for salinity tolerance at the germination and seedling stages in rice by genome-wide association analyses,Scientific reports, 8(1), 1-11
  • [17] Morton, B. R. (1995), Neighboring base composition and transversion/transition bias in a comparison of rice and maize chloroplast noncoding regions,Proceedings of the National Academy of Sciences, 92(21), 9717-9721
  • [18] Morgulis, A., Gertz, E. M., Schäffer, A. A., & Agarwala, R. (2006), A fast and symmetric DUST implementation to mask low-complexity DNA sequences,Journal of Computational Biology, 13(5), 1028-1040
  • [19] Menguer, P. K., Sperotto, R. A., & Ricachenevsky, F. K. (2017), A walk on the wild side: Oryza species as source for rice abiotic stress tolerance,Genetics and molecular biology, 40, 238-252
  • [20] Lv, Q., Li, W., Sun, Z., Ouyang, N., Jing, X., He, Q., ... & Yuan, D. (2020), Resequencing of 1,143 indica rice accessions reveals important genetic variations and different heterosis patterns,Nature communications, 11(1), 1-10
  • [21] Liu, W., Ghouri, F., Yu, H., Li, X., Yu, S., Shahid, M. Q., & Liu, X. (2017), Geneome wide resequencing of newly developed Rice Lines f-rom common wild rice (Oryza rufipogon Griff.) for the identification of NBS-LRR genes,PLOS ONE, 12, e0180662
  • [22] Li, H., Handsaker, B., Wysoker, A., Fennell, T., Ruan, J., Homer, N., ... & Durbin, R. (2009), The sequence alignment/map format and SAMtools,Bioinformatics, 25(16), 2078-2079
  • [23] Li, H. (2016), Minimap and miniasm: fast mapping and de novo assembly for noisy long sequences,Bioinformatics, 32(14), 2103-2110
  • [24] Li, H. (2014), Toward better understanding of artifacts in variant calling f-rom high-coverage samples,Bioinformatics, 30(20), 2843-2851
  • [25] Li, H. (2011), A statistical framework for SNP calling, mutation discovery, association mapping and population genetical parameter estimation f-rom sequencing data,Bioinformatics, 27(21), 2987-2993
  • [26] Lakra, N., Kaur, C., Singla-Pareek, S. L., & Pareek, A. (2019), Mapping the ‘early salinity response’triggered proteome adaptation in contrasting rice genotypes using iTRAQ approach,Rice, 12(1), 1-22
  • [27] Kreimer, A., Litvin, O., Hao, K., Molony, C., Pe’er, D., & Pe'er, I. (2012), Inference of modules associated to eQTLs,Nucleic acids research, 40(13), e98-e98
  • [28] Kim, D., Langmead, B., & Salzberg, S. L. (2015), HISAT: a fast spliced aligner with low memory requirements,Nature methods, 12, 357-360
  • [29] Khush, G. S. (1997), Origin, dispersal, cultivation and variation of rice,Springer, Dordrecht
  • [30] Keel, B. N., and Snelling, W. M. (2018), Comparison of Burrows-Wheeler TransformBased Mapping Algorithms Used in HighThroughput Whole-Geneome Sequencing: Application to Illumina Data for Livestock Geneomes,Frontiers in genetics, 9, 35-35
  • [31] Kawahara, Y., de la Bastide, M., Hamilton, J. P., Kanamori, H., McCombie, W. R., Ouyang, S., Kawahara, Y., de la Bastide, M., Hamilton, J. P., Kanamori, H., McCombie, W. R., Ouyang, S., ... & Matsumoto, T. (2013), Improvement of the Oryza sativa Nipponbare reference genome using next generation sequence and optical map data,Rice, 6(1), 1-10
  • [32] Jan, A., Maruyama, K., Todaka, D., Kidokoro, S., Abo, M., Yoshimura, E., Shinozaki, K., Nakashima, K., & Yamaguchi-Shinozaki, K. (2013), OsTZF1, a CCCH-Tandem Zinc Finger Protein, Confers Delayed Senescence and Stress Tolerance in Rice by Regulating Stress-Related Genes,Plant Physiology, 161, 1202-1216
  • [33] Jain, M., Moharana, K. C., Shankar, R., Kumari, R., & Garg, R. (2014), Geneomewide discovery of DNA polymorphisms in rice cultivars with contrasting drought and salinity stress response and their functional relevance,Plant Biotechnology Journal, 12, 253-264
  • [34] Jain, M. (2012), Next-generation sequencing technologies for gene expression profiling in plants,Brief Funct Geneomics, 11, 63-70
  • [35] Islam, M. Z., Khalequzzaman, M., Prince, M., Siddique, M. A., Rashid, E., Ahmed, M., Pittendrigh, B. R., & Ali, M. P. (2018), Diversity and population structure of red rice germplasm in Bangladesh,PLOS ONE, 13, e0196096
  • [36] Huang, X., Lu, T., & Han, B. (2013), Resequencing rice geneomes: an emerging new era of rice geneomics,Trends in genetics: TIG, 29, 225-232
  • [37] Hindorff, L. A., Sethupathy, P., Junkins, H. A., Ramos, E. M., Mehta, J. P., Collins, F. S., & Manolio, T. A. (2009), Potential etiologic and functional implications of geneome-wide association loci for human diseases and traits,Proceedings of the National Academy of Sciences, 106, 9362-9367
  • [38] Fuentes, R. R., Chebotarov, D., Duitama, J., Smith, S., De la Hoz, J. F., Mohiyuddin, M., Wing, R. A., McNally, K. L., Tatarinova, T., Grigoriev, A., Mauleon, R., & Alexandrov, N. (2019), Structural variants in 3000 rice geneomes,Geneome Research, 29, 870-880
  • [39] Doyle, J. J., and Doyle, J. J. (1990), Isolation of plant DNA f-rom fresh tissue,Focus, 12, 13-15
  • [40] Chu, J., Mohamadi, H., Warren, R. L., Yang, C., & Birol, I. (2017), Innovations and challenges in detecting long read overlaps: an evaluation of the state-of-the-art,Bioinformatics (Oxford, England), 33, 1261-1270
  • [41] Chen, S., Zhou, Y., Chen, Y., & Gu, J. (2018), fastp: an ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor,Bioinformatics, 34, i884-i890
  • [42] Chen, R., Cheng, Y., Han, S., Van Handel, B., Dong, L., Li, X., & Xie, X. (2017), Whole geneome sequencing and comparative transcriptome analysis of a novel seawater adapted, saltresistant rice cultivar – sea rice 86,BMC Geneomics, 18, 655
  • [43] Bolser, D., Staines, D. M., Pritc-hard, E., & Kersey, P. (2016), Ensembl Plants: Integrating Tools for Visualizing, Mining, and Analyzing Plant Geneomics Data,In: Edwards, D. (Ed.), Plant Bioinformatics: Methods and Protocols. Springer New York, New York, NY, pp. 115-140
  • [44] Batley, J., Barker, G., O'Sullivan, H., Edwards, K. J., & Edwards, D. (2003), Mining for single nucleotide polymorphisms and in-sertions/deletions in maize expressed sequence tag data,Plant physiology, 132, 84-91
  • [45] Barreiro, L. B., Laval, G., Quach, H., Patin, E., & Quintana-Murci, L. (2008), Natural se-lection has driven population differentiation in modern humans,Nature Genetics, 40, 340-345
  • [46] Barba, M., Czosnek, H., & Hadidi, A. (2014), Historical perspective, development and applications of next-geneeration sequencing in plant virology,Viruses, 6(1), 106-136