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), Văn Quốc Giang(1), Nguyễn Văn Mạnh, Trần In Đô(2), Nguyễn Thành Tâm, Nguyễn Châu Thanh Tùng, Nguyễn Lộc Hiền

Khác biệt về hệ phiên mã dưới tác động của mặn lên 2 giống lúa mùa ở giai đoạn cây con

Differential gene expression under salt stress at seedling stage as response of Doc Phung and nep Mo varieties

Khoa học (Đại học Cần Thơ)

2021

3

114-121

1859-2333

Đốc Phụng, Hệ gen biểu hiện, Mặn, Nếp Mỡ, OsDREB

Doc Phung, Nep Mo, Salt, Transcriptome, OsDREB

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.

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.

TTKHCNQG, CVv 403

Xem toàn văn
  • [1] 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
  • [2] 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
  • [3] 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 salttolerant and sensitive genotypes of indica rice at seedling stage,Scientific reports 8, 2085-2085. 10.1038/s41598-018-19984-w
  • [4] (2018), Grain World Markets and Trade report,
  • [5] (2020), Báo cáo thông kê thiệt hại do thiên tai năm 2020 (truy cập ngày 27 tháng 07 năm 2020),
  • [6] 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 up-date,Nucleic acids research, 45(W1), W122-W129
  • [7] Tam, N.T. (2019), The genome constitution of rice resources in the Mekong Delta and their association with salinity stress,(Doctoral dissertation). Hokkaido University
  • [8] 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
  • [9] 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
  • [10] 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
  • [11] 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
  • [12] 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 salttolerant Pokkali under salt stress,BMC genomics 19, 935-935. 10.1186/s12864-018-5279-4
  • [13] 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/btp352c
  • [14] Li, H. (2011), A statistical framework for SNP calling, mutation discovery, association mapping and population gentical parameter estimation f-rom sequencing data,Bioinformatics 27, 2987- 2993. 10.1093/bioinformatics/btr509
  • [15] 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
  • [16] Keel, B.N., & Snelling, W.M. (2018), Comparison of Burrows-Wheeler Transform-Based Mapping Algorithms Used in High-Throughput WholeGenome Sequencing: Application to Illumina Data for Livestock Genomes,Frontiers in gentics 9, 35-35. 10.3389/fgen.2018.00035
  • [17] 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
  • [18] 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
  • [19] 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
  • [20] Bolser, D., Staines, D.M., Pritc-hard, 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
  • [21] 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