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CGM第371期 赵汀博士 整合eQTL和机器学习,对棉花产量基因及调控网络进行解析
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赵汀,博士,浙江大学现代种业研究所特聘研究员,浙江大学棉花精准育种团队。博士毕业于南京农业大学。主要从事棉花的生物大数据分析。研究成果以第一或共同第一作者发表在Cell Reports ( 2023),Genome Biology (2018),Plant Biotechnology Journal (2022,2023) 等期刊。 基因表达数量位点(expression quantitative trait locus, eQTL)是将基因表达作为一种分子表型,与遗传变异进行关联分析。eQTL是农艺性状解析和基因挖掘的有力手段,不仅能够挖掘出感兴趣的遗传位点Cis-基因,还能够鉴定大量位于不同染色体的trans - 基因。这些由相同遗传位点关联的eQTL基因组成了一个基因调控网络(gene regulatory network, GRN),然而不同遗传位点背后的GRN是怎么样的?他们之间存在什么样的关系?如何从GRN挖掘出核心基因? 前期我们通过全基因组关联分析(Genome-wide association study,GWAS)鉴定了117个棉花产量和品质的功能遗传位点,然而这些遗传位点所调控的基因并不清楚。通过对279份陆地棉核心种质开花后1天的胚珠进行了转录组测序,共计鉴定了12,207 eQTLs。与GWAS的共定位分析,发现了了38个与性状关联的GRNs,并发现了有34个eQTL基因(如Nf-yb3, Grdp1 和Idd7)同时属于不同性状的GRNs。同一GRN的基因在不同组织中还具有相似的表达模式。利用GRN基因的遗传变异计算遗传力可以获得比GWAS位点更高的解释率。最后,我们还采用了XGBoost机器学习算法和转录组关联分析(Transcriptome-wide association studies,TWAS)分析方法,对基因的重要性进行了排序,并对排序靠前的基因进行了功能验证。这项工作对遗传位点的一因多效提供了新的见解,并利用了eQTL和机器学习方法来挖掘功能基因。
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