Name: Umfassenden Workflow zur genomweiten Identifizierung und Ausdruck Meta-Analyse von der ATL E3 Ubiquitin Ligase Genfamilie in Grapevine (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-12-22T12:30:00.000+00:00
Duration: 10 min 40 s
Description: Erfahren Sie die genomweite Identifizierung und Charakterisierung der ATL E3 Ubiquitin Ligase Genfamilie in Weinrebe. Diese Methode umfasst Genstruktur, Proteindomänen, chromosomale Lokalisation und Expressionsanalyse.

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Die Arbeit wurde von der Universität von Verona im Rahmen des gemeinsamen Projekts 2014 (Charakterisierung der ATL-Genfamilie im Weinstock und sein Engagement im Widerstand gegen Plasmopara Viticola) unterstützt.

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Die Autoren haben nichts preisgeben.

In der genomischen Ära wurden viele Genfamilien tief in mehreren Pflanzenarten charakterisiert. Diese Informationen sind Voraussetzung für funktionelle Studien und bieten einen Rahmen, um die Rolle der verschiedenen Mitglieder in einer Familie weiter zu untersuchen. In diesem Zusammenhang ist auch eine Notwendigkeit für eine Nomenklatur-System ermöglicht zur eindeutigen Identifizierung jedes Mitglied in einer Familie, Vermeidung von Redundanz und Verwirrungen, die entstehen können, wenn Namen von verschiedenen Forschergr...

In den letzten zehn Jahren wurde viel Forschung in Grapevine Genomics durchgeführt. Weinrebe ist eine anerkannte wirtschaftlich relevanten Ernte, die ein Modell für die Forschung auf Fruchtentwicklung und die Reaktionen von Gehölzen auf biotischen und abiotischen Stress geworden ist. In diesem Zusammenhang die Freilassung von Vitis Vinifera CV PN40024 Genom in 20071 und seine aktualisierte Version in 20112 führte zu einer schnellen Ansammlung von "Omics" angelegte Daten und einen Ausbruch von Hochdurchsatz-Studien. Basierend auf die publizierten Sequenzdaten, die umfassende Analyse einer bestimmten gen-Familie (in der Regel bestehend aus Proteinen Austausch konservierte Motive, strukturelle und funktionelle Gemeinsamkeiten und evolutionären Beziehungen), kann jetzt durchgeführt werden, um zu entdecken sein molekulare Funktionen, Evolution und gen Expressionsprofile. Diese Analysen können tragen zum Verständnis, wie Genfamilien physiologische Prozesse auf eine genomweite Ebene steuern.
Ubiquitin vermittelten Abbau von wichtigen Proteinen, erfordern einen fein abgestimmte Umsatz um regelmäßige zelluläre Prozesse zu gewährleisten, sind viele Aspekte des Lebenszyklus der Anlage geregelt. Wichtige Bestandteile des Ubiquitin-vermittelten Abbauprozess E3 Ubiquitin Ligases, die für die Flexibilität des Systems, durch die Rekrutierung von Einzelzielen3verantwortlich sind. Dementsprechend stellen diese Enzyme eine riesige Genfamilie mit rund 1.400 E3 Ligase-Kodierung Gene in Arabidopsis Thaliana Genom4, jedes E3-Ubiquitin-Ligase handeln für Ubiquitination von zielgruppenspezifischen Proteinen vorhergesagt. Trotz der Bedeutung der Substrat-spezifische Ubiquitination in zellulären Verordnung in Pflanzen ist wenig bekannt über wie Ubiquitination-Signalweg reguliert wird und Zielproteine wurden nur in wenigen Fällen identifiziert. Die Entschlüsselung dieser Spezifität und Verordnung Mechanismen stützt sich zunächst auf die Identifizierung und Charakterisierung der verschiedenen Komponenten des Systems, insbesondere E3 Ligases. Unter Ubiquitin Ligases ist ATL Unterfamilie geprägt von 91 Mitglieder in A. Thaliana anzeigen eine RING-H2 Finger Domäne5,6, einige von ihnen spielt eine Rolle in der Verteidigung und Hormon Antworten7identifiziert.
Der erste entscheidende Schritt zu definieren, die Mitglieder einer neuen gen-Familie ist die genaue Definition der Family-Features, z. B. Konsens Motive Schlüsselbereichen und Protein-Sequenz-Eigenschaften. In der Tat erfordert das zuverlässige Abrufen aller gen Familienmitglieder BLAST Analyse einige obligatorische Sequenz Merkmale in bestimmten Proteins Domänen verantwortlich für Protein-Funktion/Tätigkeit, als Protein-Signatur. Dies kann durch vorherige Charakterisierung derselben Genfamilie in anderen Pflanzenarten erleichtert oder erreicht durch die Analyse verschiedener Gene, die vermeintlich aus der gleichen Familie in verschiedenen Pflanzenarten, allgemeine Sequenzen zu isolieren. Die Familienmitglieder können dann individuell benannt werden, nach gemeinsamen Regeln, die von internationalen Konsortien für einen bestimmten Pflanzenarten besiedelt. Weinrebe zum Beispiel solche Verfahren auf die Empfehlungen des Ausschusses Super-Nomenklatur für Traube gen Annotation (sNCGGa), über den Bau einer phylogenetischen Baum einschließlich V. Vinifera und A. Thaliana unterliegt gen Familienmitglieder gen Anmerkung erlauben ausgehend von Nukleotid-Sequenzen8.
Chromosom Lokalisierung von Familienmitgliedern und gen Doppelarbeit Umfrage ermöglichen das Vorhandensein von Vollständiggenom oder Tandem duplizierten Genen Hervorhebung. Solche Informationen erscheint sinnvoll, vermeintliche Genfunktionen zu lüften, da es vielleicht funktionelle Redundanz zeigen oder unterschiedliche Situationen, d. h., nicht-Funktionalisierung, Neo-Funktionalisierung oder Sub-Funktionalisierung9 zeigen. Beiden Neo - und sub - functionalization sind wichtige Ereignisse, die genetischen Neuheit, Pflanze Anpassung an sich verändernde Umgebungen10neue zelluläre Komponenten zur erstellen. Insbesondere Vervielfältigungen von ancestral Genen und Produktion neuer Gene wurden sehr häufig während der Evolution des Genoms Weinrebe und neugeformten Gene aus proximalen und Tandem Duplikationen in Grapevine waren wahrscheinlicher, produzieren neue Funktionen11.
Ein weiterer wichtiger Faktor bei der Entschlüsselung Familie Genfunktion ist das transkriptomischen-Profil. Die Verfügbarkeit von öffentlichen Datenbanken den Zugriff auf eine riesige Menge an transkriptomischen Daten kann so ausgenutzt werden, um gen Familienmitglieder mit groß angelegten in Silico Expressionsanalysen mutmaßliche Funktionen zuweisen. In der Tat der eigentümliche Ausdruck einiger Gene in bestimmten Pflanzenorganen oder als Reaktion auf bestimmte Belastungen geben einige Hinweise auf die vermeintlichen Rollen der entsprechenden Proteine unter definierten Bedingungen und Hypothesen über mögliche Unterstützung zukommen Sub-Funktionalisierung von duplizierten Genen, verschiedene Herausforderungen zu reagieren. Zu diesem Zweck ist es wichtig, mehrere Datasets zu berücksichtigen: Diese können bereits vorhandene gen Ausdruck Matrizen, wie z. B. die genomweite transkriptomischen Atlas der Weinrebe Organe und Entwicklungsstadien12, oder ad-hoc durch gebaut werden können Abrufen von transkriptomischen Datensätzen für die bestimmten Pflanzenarten definierten Belastungen ausgesetzt. Darüber hinaus können ein einfacher Ansatz mit zwei Matrizen, eines mit paarweisen Ähnlichkeit Daten und eines mit paarweisen Co Ausdruck Koeffizienten angewendet werden um die Beziehungen zwischen Reihenfolge Ähnlichkeit und Ausdruck Muster innerhalb einer Genfamilie zu bewerten.
Diese Arbeit soll einen globalen Ansatz, Definition der Genstruktur, konserviertes Protein Motive, chromosomalen Position, gen Duplikationen und Expressionsmuster, als auch die Vorhersage von Protein Lokalisierung und Phosphorylierung Websites erreichen eine vollständige Charakterisierung einer Genfamilie in Pflanzen. Ein umfassender Ansatz wird hier auf die Charakterisierung der ATL E3 Ubiquitin Ligase Familie in Grapevine angewendet. Entsprechend der neuen Rolle des ATL Unterfamilie Mitglieder bei der Regulierung der wichtige zelluläre Prozesse7, diese Arbeit gut helfen die Identifizierung der starke Kandidaten für funktionelle Studien, und schließlich die molekularen Mechanismen zu entwirren der Anpassung von diesem wichtigen Kulturpflanzen auf seine Umgebung.

<table><tbody><tr><td>Personal Computer</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Basic Local Alignment Search Tool (BLAST)</td><td></td><td></td><td>https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi</td></tr><tr><td>Molekulare Evolutionsgenetik Analyse (MEGA)</td><td></td><td></td><td>http://www.megasoftware.net/</td></tr> <tr><td>Motivbasierte Sequenzanalysetools (MEME)</td><td></td><td></td><td>http://meme-suite.org/</td></tr> <tr><td>Geneous</td><td>Biomatters Limited</td><td></td><td>http://www.geneious.com/</td></tr> <tr><td>ProtParam Tool</td><td></td><td></td><td>http://web.expasy.org/protparam/</td></tr> <tr><td>ngLOC</td><td></td><td></td><td>http://genome.unmc.edu/ngLOC/index.html</td></tr><tr><td>TargetP v1.1 Server</td><td></td><td></td><td>http://www.cbs.dtu.dk/services/TargetP/</td></tr> <tr><td>Protein Prowler</td><td></td><td></td><td>http://bioinf.scmb.uq.edu.au:8080/pprowler_webapp_1-2/</td></tr> <tr><td>MUsite</td><td></td><td></td><td>http://musite.sourceforge.net/</td></tr> <tr><td>Pfam</td><td></td><td></td><td>http://pfam.xfam.org/</td></tr> <tr><td>TMHMM Server v. 2.0</td><td></td><td></td><td>http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/</td></tr> <tr><td>ProtScale</td><td></td><td></td><td>http://web.expasy.org/protscale/</td></tr> <tr><td>Traubengenomdatenbank (CRIBI)</td><td></td><td></td><td>http://genomes.cribi.unipd.it/grape/</td></tr> <tr><td>PhenoGram</td><td></td><td></td><td>http://visualization.ritchielab.psu.edu/phenograms/plot</td></tr><tr><td>MCScanX</td><td></td><td></td><td>http://chibba.pgml.uga.edu/mcscan2/</td></tr> <tr><td>Interaktiver Baum des Lebens (iTOL)</td><td></td><td></td><td>http://itol.embl.de/</td></tr> <tr><td>UniProt</td><td></td><td></td><td>http://www.uniprot.org/</td></tr> <tr><td>Phylogeny.fr</td><td></td><td></td><td>http://www.phylogeny.fr/index.cgi</td></tr><tr><td>MUSCLE</td><td></td><td></td><td>http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/muscle/</td></tr> <tr><td>Gblocks Server</td><td></td><td></td><td>http://molevol.cmima.csic.es/castresana/Gblocks_server.html</td></tr><tr><td>Vitis vinifera Lebenslauf Corvina Genexpression Atlas Datamatrix</td><td></td><td></td><td>https://www.researchgate.net/publication/273383414_54sample_ datamatrix_geneIDs_Fasoli2012</td></tr><tr><td>Multi Experiment Viewer (MeV)</td><td></td><td></td><td>http://mev.tm4.org/#/welcome</td></tr><tr><td>Sequence Read Archive (SRA)</td><td></td><td></td><td>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra</td></tr><tr><td>R</td><td></td><td></td><td>https://www.r-project.org/</td></tr> <tr><td>EMBOSS-Nadel (EMBL-EBI)</td><td></td><td></td><td>http://www.ebi.ac.uk/Tools/psa/emboss_needle/</td></tr></tbody></table>

umfassenden workflow zur genomweiten identifizierung und ausdruck meta-analyse von der atl e3 ubiquitin ligase genfamilie in grapevine

Comprehensive Workflow for the Genome-wide Identification and Expression Meta-analysis of the ATL E3 Ubiquitin Ligase Gene Family in Grapevine

Klassifizierung und Nomenklatur der Gene in einer Familie können erheblich zur Beschreibung von der Vielfalt der kodierten Proteine und die Vorhersage von Familienfeiern basierend auf einige Features, wie beispielsweise das Vorhandensein von Sequenzmotive oder bestimmten beitragen Standorte für Post-translationale Modifikation und das Expressionsprofil Familienmitglieder unter verschiedenen Bedingungen. Diese Arbeit beschreibt ein detailliertes Protokoll für gen-Familie-Charakterisierung. Hier wird das Verfahren bis hin zur Charakterisierung der Arabidopsis Tóxicos in Levadura (ATL) E3 Ubiquitin Ligase Familie in Grapevine angewendet. Die Methoden umfassen die genomweite Identifizierung von Familienangehörigen, die Charakterisierung des Gens Lokalisation, Struktur und Vervielfältigung, die Analyse der erhaltenen Protein Motive, die Vorhersage von Protein-Lokalisierung und Phosphorylierung-Sites sowie gen Expression profiling innerhalb der Familie in verschiedenen Datensätzen. Solches Verfahren, die zu weiteren Analysen je nach experimentellen Zwecken verlängert werden konnten, angewandt werden, für jede Genfamilie in alle Pflanzenarten für die genomische Daten verfügbar sind, und es liefert wertvolle Informationen um interessante Kandidaten zu identifizieren für funktionelle Studien geben Einblicke in die molekularen Mechanismen der Pflanze Anpassung an ihre Umwelt.

Das VIT_05s0077g01970-gen, als am ähnlichsten A. Thaliana ATL2 (At3g16720) durch eine BLASTp Suche, diente als Sonde um die ATL Familienmitglieder in das Genom der Weinrebe Umfrage identifiziert (V. Vinifera cv Pinot Noir PN40024). Die PSI-BLAST-Analyse kamen nach ein paar Zyklen zeigt eine Liste der vermeintlichen Gene aus der Weinrebe ATL Genfamilie (Abbildung 1A). Das Vorhandensein der kanonischen RING-H2-Domäne für jeden Kandidaten wurde...

Dieser Artikel beschreibt das Verfahren für die Identifizierung und Charakterisierung einer Genfamilie in Grapevine, die zur Familie der Arabidopsis Tóxicos in Levadura (ATL) E3 Ubiquitin Ligases angewendet.

Umfassenden Workflow zur genomweiten Identifizierung und Ausdruck Meta-Analyse von der ATL E3 Ubiquitin Ligase Genfamilie in Grapevine

Classification and nomenclature of genes in a family can significantly contribute to the description of the diversity of encoded proteins and to the ...

Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens ist es, eine umfassende Charakterisierung einer Genfamilie in Pflanzen im Rahmen eines globalen Ansatzes zu erreichen, der die Definition der Genstruktur, der betroffenen Proteinmotive, der chromosomalen Lokalisation, der Genduplikationen und der Expressionsmuster umfasst. Diese Methode kann dazu beitragen, Schlüsselfragen bei der Klassifizierung von Pflanzen in Familien zu beantworten, wie z. B. die weltweite genomische Identifizierung von Familienmitgliedern und ihre Transkriptomie liefert dies durch Genexpressionsanalyse. Der Hauptvorteil des gesamten Verfahrens besteht darin, dass eine vollständige Liste experimenteller Schritte zur Verfügung steht, um eine vollständige Charakterisierung der Genfamilie zu erreichen.Dieses Verfahren kann auf jede Genfamilie jeder Pflanzenart angewendet werden, für die genetische Daten vorliegen. Darüber hinaus liefert dieser Ansatz wertvolle Informationen, um interessante Kandidaten für funktionelle Studien zu identifizieren. Das Ganze wird von Pietro Ariani aus meinem Labor vorgeführt.Öffnen Sie die Blast-Webseite und klicken Sie auf den Abschnitt Protein Blast. Geben Sie im Feld Abfragesequenz eingeben die Aminosäuresequenz des Proteins ein, das als Sonde zur Identifizierung der anderen Familienmitglieder verwendet wird. Verwenden Sie ein Protein, das alle wichtigen Merkmale aufweist, die die Familie charakterisieren.Wählen Sie anschließend im Feld Suchset aus, wählen Sie die Referenzproteindatenbank und den gewünschten Organismus aus. Wählen Sie nun in der Feldprogrammauswahl den PSI-BLAST-Algorithmus aus. Klicken Sie bei Bedarf auf Algorithmusparameter, um erweiterte Parameter wie maximale Zielsequenz und Scoring-Matrix anzupassen.Der E-Wert ist der Schwellenwert, der für diese Suche von 005 auf 001 gesenkt wird. Klicken Sie auf die Schaltfläche BLAST, um die Analyse auszuführen. Deaktivieren Sie aus allen Sequenzen, die relative Übereinstimmungen mit der Abfrage anzeigen, die Einträge, die eindeutig nicht zur Familie gehören.Klicken Sie dazu auf das Häkchen in der Spalte "Für PSI-BLAST auswählen". Führen Sie dann eine zweite PSI-BLAST-Iteration aus, indem Sie auf die Schaltfläche "Los" klicken. Alle neu identifizierten Sequenzen werden gelb hervorgehoben.Deaktivieren Sie erneut die Treffer, die nicht zur Familie gehören. Setzen Sie diesen Vorgang fort, bis der Algorithmus keinen relevanten Eintrag findet oder die Konvergenz erreicht. Sobald alle False-Positives aussortiert sind, sammeln Sie die Aminosäuresequenzen in einer FASTA-formatierten Datei und laden Sie die Datei in die Bioinformatik-Software-Suite hoch.Wählen Sie als Nächstes alle importierten Sequenzen in der Liste aus und klicken Sie auf die Schaltfläche Ausrichten/Zusammenfügen in der Symbolleiste. Klicken Sie dann auf Paarweise Mehrfachausrichtung und wählen Sie MUSKELAUSRICHTUNG und OK. Die Ausrichtung erfolgt nun unter Verwendung der Standardeinstellungen. Visualisieren Sie nun das Sequenzlogo des Alignments und untersuchen Sie die Gene visuell, um nach falsch-positiven Ergebnissen zu suchen.Weitere Analysen der physikalischen Parameter und Domänen des Proteins, der chromosomalen Verteilung, der Duplikationen und der Organisation des Exon-Introns werden im Textprotokoll beschrieben. Als nächstes analysieren wir die Beziehungen zwischen den Mitgliedern der ATL-Familie durch die Konstruktion eines qualitativ hochwertigen phylogenetischen Baums und die Definition einer Familiennomenklatur. Rufen Sie zunächst die arabischen Adopt-Systeliana-ATL-Sequenzen ab, die als Referenzen für eine Gennomenklatur für Weinreben erforderlich sind, aus der UmoProt-Datenbank als Referenz.Erstellen Sie dann eine FASTA-Datei, die alle Nukleotidsequenzen der Weinrebe und die Mitglieder der Arabidopsis-Genfamilie für die phylogenetische Analyse enthält. Durchsuchen Sie nun die Homepage von phylogenie frankreich, und wählen Sie die Pipeline für die phylogeniebasierte Analyse aus. In den meisten Fällen ist ein Klick ausreichend, aber bei Bedarf ist es möglich, bestimmte erweiterte Einstellungen mit den erweiterten Optionen auszuwählen oder sogar eine vollständig angepasste Analyse mit den À-la-carte-Optionen.Geben Sie als Nächstes einen Namen für die Analyse ein und laden Sie die FASTA-Datei hoch. Klicken Sie dann auf Senden, um die Analyse auszuführen. Wenn dieses Verfahren zu einer Fehlermeldung führt, führen Sie jeden Schritt der Phylogenie-Suite-Pipeline einzeln aus.Gehen Sie zunächst auf die Homepage der MUSCLE-Software und laden Sie die FASTA-Datei hoch. Wählen Sie Pearson FASTA als Ausgabeformat aus und senden Sie es. Laden Sie als Nächstes die Datei im FASTA-Format herunter und beseitigen Sie alle schlecht ausgerichteten Positionen.Öffnen Sie das G-Block-Server-Tool, laden Sie die Alignment-FASTA-Datei hoch, wählen Sie DNA als Sequenztyp aus und wählen Sie die Stringenz, die am besten zur Analyse passt. Wählen Sie für eine Ausrichtung der ATL-Genfamilie der Weinrebe alle drei Optionen aus, die aufgrund der hohen Sequenzdivergenz für eine weniger strenge Selektion vorgeschlagen wurden. Klicken Sie dann auf Blöcke abrufen, um die Analyse auszuführen.Um die Ergebnisse zu speichern, klicken Sie unten auf der Ausgabeseite auf die resultierende Ausrichtung und erstellen Sie eine neue FASTA-Datei. G-Blöcke eliminieren schlecht ausgerichtete Positionen in divergenten Regionen einer DNA oder des Prodding-Alignments, so dass sie für eine phylogenetische Analyse besser geeignet sind. Für diesen Schritt ist die Auswahl der imperialen Parameter für die Stringenz der Spalten entscheidend, um sicherzustellen, dass sie eine der drei Verbindlichkeiten darstellen.Um den Stammbaum zu vervollständigen, wenden wir uns der Homepage von Phylogenie Frankreich zu. Wählen Sie dort die À-la-carte-Pipeline aus, und deaktivieren Sie die folgenden Optionen: Mehrfachausrichtung und Ausrichtungskuration. Klicken Sie anschließend auf Workflow erstellen, laden Sie die von G-Blöcken kuratierte FASTA-Datei hoch, wählen Sie das Bootstrapping-Verfahren aus und verwenden Sie die Standardparameter und -einstellungen.Klicken Sie abschließend auf Senden, um die Analyse auszuführen. Damit ist der Schritt-für-Schritt-Prozess abgeschlossen. Nachdem der phylogenetische Baum erstellt wurde, reduzieren Sie die schlecht gestützten Zweige mit Bootstrap-Werten von weniger als 70 % und laden Sie dann die Endergebnisse im Newick-Format herunter, um sie weiter zu analysieren.Das Textprotokoll enthält Anweisungen zur Vergabe eines Gennamens auf der Grundlage der Phylogenie. Erstellen Sie für dieses Protokoll eine angetippte, lineierte Textformatdatei mit arma-normalisierten Expressionswerten, die aus einer Genexpressionsbibliothek entnommen wurden. Organisieren Sie die Werte für jedes Familiengen in denselben Musterzeilen.Führen Sie als Nächstes die hierarchische Bi-Cluster-Analyse mit einer Multi-Experiment-Viewer-Software durch. Laden Sie zunächst die Arbeitsdatenmatrix hoch und wählen Sie die Textdatei aus. Wählen Sie ein einfarbiges Array aus, und entfernen Sie das Häkchen aus der Ladeanmerkung, wenn keine automatische Anmerkung bereitgestellt wird.Wählen Sie den Ausdruckswert ganz oben links in der Vorschau der Ausdruckstabelle aus, und klicken Sie auf die Schaltfläche Laden. Passen Sie als Nächstes die Daten an, indem Sie die Log2-Transformation und die Gen-/Zeilennormalisierung anwenden. Legen Sie dann das richtige Skalierungslimit fest.Berechnen Sie nun die hierarchische Clusterbildung. Wählen Sie im Feld "Bestelloptimierung" die Option "Genblattreihenfolge optimieren" und "Probenblattreihenfolge optimieren" aus. Wählen Sie anschließend im Auswahlfeld für die Verknüpfungsmethode die Option Durchschnittliches Verknüpfungs-Clustering aus, und wählen Sie im Auswahlfeld für die Entfernungsmatrix die Option Pearson-Korrelation aus.Klicken Sie dann auf OK, um die Analyse auszuführen. Zeigen Sie die Ergebnisse im linken Bereich des Fensters an und exportieren Sie die Heatmap, indem Sie im Dateimenü auf Bild speichern klicken. Das Gen, das Arabidopsis thaliana ATL2 am ähnlichsten ist, wurde laut einer BLAST-P-Suche verwendet, um die Mitglieder der ATL-Familie im Genom der Weinrebe zu untersuchen.Die PSI-BLAST-Analyse konvergierte nach einigen Zyklen und lieferte eine Liste mutmaßlicher Gene in der Genfamilie. Das Vorhandensein der kanonischen Ring-H2-Domäne für jeden Kandidaten wurde durch visuelle Inspektion des MUSCLE-Alignments bewertet. Dadurch wurde die Suche auf 96 Gene von Weinreben eingegrenzt.Eine phylogenetische Analyse der identifizierten Gene zum Vergleich mit der arabidopsis ATL-Genfamilie wurde für eine Nomenklatur verwendet. 13 von 96 ATLs von Weinreben erhielten einen spezifischen Identifikator als Arabidopsis-ATL-Genortholog. Die Kartierung der identifizierten Gene auf den globalen Genexpressionsatlas der Weinrebe unter Verwendung einer hierarchischen Bi-Cluster-Analyse zeigte, dass alle 96 in mindestens einem Gewebe exprimiert werden und fünf Expressionscluster identifiziert werden können.Ein ähnlicher Ansatz wurde angewendet, um die Expression dieser Gene als Reaktion auf biotischen Stress zu untersuchen. Es gab eine direkte Beteiligung der ATL-Genfamilie als Reaktion auf eine Erregerinfektion, wobei 62 Gene eine signifikante Modulation in mindestens zwei Erkrankungen zeigten. Nachdem Sie sich dieses Video angesehen haben, sollten Sie ein gutes Verständnis dafür haben, wie Sie mit der Software umgehen, die zur Charakterisierung einer Genfamilie verwendet wird.Bei diesem Verfahren ist es wichtig, die Merkmale einer bestimmten Genfamilie und die entsprechende Sonde, die für die Identifizierung des gesamten Genomfamilienmitglieds verwendet wird, sorgfältig zu definieren. Nach diesem Verfahren ist es möglich, die Evolution von Genfamilien und die Funktion von P30 zu untersuchen, indem zusätzliche phylogenetische Bäume erstellt werden, die auf anderen Arten als den für die Nomenklatur der Genfamilien erforderlichen Arten basieren.

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Umfassenden Workflow zur genomweiten Identifizierung und Ausdruck Meta-Analyse von der ATL E3 Ubiquitin Ligase Genfamilie in Grapevine (Video) | JoVE Journal

Umfassenden Workflow zur genomweiten Identifizierung und Ausdruck Meta-Analyse von der ATL E3 Ubiquitin Ligase Genfamilie in Grapevine

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