高质量的基因组组可以预测杂交树中等位基因特异性的基因表达
Tian-Le Shi1, Kai-Hua Jia1,2, Yu-Tao Bao1
1State Key Laboratory of Tree Genetics and Breeding, National Engineering Research Center of Tree Breeding and Ecological Restoration, Beijing Advanced Innovation Center for Tree Breeding by Molecular Design, National Engineering Laboratory for Tree Breeding, Key Laboratory of Genetics and Breeding in Forest Trees and Ornamental Plants, Ministry of Education, College of Biological Sciences and Technology, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China.
这项研究介绍了混合的哈普洛型阶段基因组组合,揭示了基因基因特异性的表达差异. 机器学习模型准确地预测了这些差异,识别了影响Populus表达的关键基因组特征.
科学领域:
- 植物基因组学 植物基因组学
- 分子育种是一种分子育种.
- 树木遗传学 树木遗传学
背景情况:
- 树是树基因组学和繁殖的关键模型.
- 在混合中区分同源染色体对于功能研究来说是具有挑战性的.
- 哈普洛型分相对于理解等位基因特异性基因功能至关重要.
研究的目的:
- 为了生成杂交父母的哈普洛型分期基因组组合.
- 分析子基因组和等位基因之间的基因表达模式.
- 开发机器学习模型来预测等位基特异性表达 (ASE).
主要方法:
- 三重包装设计和PacBio高保真长读测序.
- 父母单元型的端粒到端粒基因组组合.
- 使用RNA-seq数据对基因表达的分析.
- 开发和应用用于ASE预测的机器学习模型.
主要成果:
- 对于父母来说,已经实现了完整的哈普洛型阶段基因组组合.
- 没有发现亚基因组级转录偏差,但发现了显著的等位基因特异性表达 (ASE) 差异.
- 机器学习模型准确地预测了ASE (74%的测试准确度).
- 影响ASE的关键基因组特征包括CHG甲基化,序列分离和转子子占用.
结论:
- 哈普洛型分相组件在Populus中促进了功能基因组学.
- 机器学习为学习ASE提供了一个强大的工具.
- 鉴定的基因组特征为混合树中ASE和异构的调节提供了洞察力.
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