Methodenartikel

Uitgebreide Workflow voor de genoom-brede identificatie en expressie Meta-analyse van de ATL E3 Ubiquitin Ligase Gene familie in Grapevine

DOI:

10.3791/56626

⸱

22 december 2017

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Dipartimento di Biotecnologie, Università degli Studi di Verona, 2Ecology and Evolution, Research School of Biology, The Australian National University, 3Dipartimento di Agraria, SACEG, Università degli Studi di Sassari

* These authors contributed equally

In dit artikel

Samenvatting

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dit artikel beschrijft de procedure voor de identificatie en karakterisering van de familie van een gen in grapevine toegepast aan de familie van Arabidopsis Tóxicos in Levadura (ATL) E3 ubiquitin ligases.

Samenvatting

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Indeling en naamgeving van genen in een gezin kunnen aanzienlijk bijdragen aan de beschrijving van de diversiteit van gecodeerde eiwitten en de voorspelling van familiefeesten gebaseerd op verschillende functies, zoals de aanwezigheid van reeks motieven of van bepaalde sites voor de posttranslationele wijziging en het profiel van de expressie van familieleden in verschillende omstandigheden. Dit werk beschrijft een gedetailleerd protocol voor karakterisering van de familie van het gen. Hier wordt de procedure toegepast op de karakterisatie van de familie van Arabidopsis Tóxicos in Levadura (ATL) E3 ubiquitin ligase in grapevine. De methoden omvatten de genoom-brede identificatie van familieleden, de karakterisatie van gene lokalisatie, structuur en duplicatie, de analyse van geconserveerde proteïne motieven, de voorspelling van eiwit lokalisatie en fosforylering sites, evenals gen expressie profilering over de familie in verschillende datasets. Dergelijke procedure, die kan worden verlengd tot verdere analyses afhankelijk van experimentele doeleinden, kan worden toegepast op elke gen familie in alle plantensoorten waarvoor genomic gegevens beschikbaar zijn, en biedt waardevolle informatie ter identificatie van interessante kandidaten voor functionele studies, geeft inzicht in de moleculaire mechanismen van plant aanpassing aan hun omgeving.

Inleiding

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Tijdens het laatste decennium, veel onderzoek verricht in grapevine genomica. Grapevine is een erkende economisch relevante gewas, die uitgegroeid een model voor onderzoek op fruit ontwikkeling en op de reacties van houtige gewassen op biotische en abiotische benadrukt tot is. In deze context, de vrijlating van de soort Vitis vinifera cv. PN40024 genoom in 20071 en de bijgewerkte versie in 20112 geleid tot een snelle ophoping van ' Omics '-schaal gegevens en tot een uitbarsting van high-throughput onderzoek. Op basis van de gepubliceerde reeks gegevens, de uitgebreide analyse van een bepaald gen familie (meestal opgebouwd uit eiwitten delen van geconserveerde motieven, structurele en/of functionele gelijkenissen en evolutionaire relaties), kan nu worden uitgevoerd om bloot te zijn moleculaire functies, evolutie en gen expressieprofielen. Deze analyses kunnen bijdragen aan inzicht hoe gen gezinnen fysiologische processen op het niveau van een genoom-brede te controleren.

Veel aspecten van de levenscyclus van de plant worden geregeld door ubiquitin-gemedieerde afbraak van belangrijke eiwitten, waarvoor een verfijnd omzet om regelmatige cellulaire processen. Belangrijke onderdelen van het proces van ubiquitin-gemedieerde afbraak zijn de E3 ubiquitin ligases, die belast zijn met systeem flexibiliteit, dankzij de aanwerving van specifieke doelstellingen3. Dienovereenkomstig, vertegenwoordigen deze enzymen een enorme gen-familie, met ongeveer 1.400 E3 ligase-encoding genen voorspeld in Arabidopsis thaliana genoom4, elke E3 ubiquitin ligase handelt voor de ubiquitination van specifieke doel eiwitten. Ondanks het belang van substraat-specifieke ubiquitination in cellulaire verordening in planten, is weinig bekend over hoe het traject ubiquitination is gereguleerd en doel eiwitten zijn geïdentificeerd alleen in een paar gevallen. De ontcijfering van dergelijke mechanismen specificiteit en de verordening berust eerst op de identificatie en karakterisering van de verschillende onderdelen van het systeem, met name de E3 ligases. Onder ubiquitin ligases, wordt de ATL onderfamilie gekenmerkt door 91 leden geïdentificeerd in A. thaliana weergeven van een RING-H2 vinger domein5,6, sommigen van hen spelen een rol in de verdediging en hormoon reacties7.

De eerste cruciale stap om de leden van een nieuwe gen-familie te definiëren is de nauwkeurige definitie van de familie functies, zoals consensus motieven, sleutelgebieden en eiwit sequentie kenmerken. Inderdaad, het betrouwbare ophalen van alle gene familieleden op basis van BLAST analyse vereist enkele verplichte reeks kenmerken, in bepaalde eiwitten domeinen verantwoordelijk voor eiwit functie/activiteit, proteïne handtekening bijeenkomen. Dit kan worden vergemakkelijkt door eerdere karakterisering van hetzelfde gen gezin bij andere plantensoorten of bereikt door het analyseren van verschillende genen vermoedelijk die behoren tot dezelfde familie in verschillende plantensoorten, te isoleren van gemeenschappelijke sequenties. De familieleden kunnen vervolgens worden afzonderlijk genoemd volgens gemeenschappelijke regels geregeld door internationale consortia voor een bepaalde plantensoorten. In grapevine, bijvoorbeeld is zo'n procedure onderworpen aan de aanbevelingen van het Comité van de Super nomenclatuur voor druivenmost Gene aantekening (sNCGGa), tot oprichting van de bouw van een fylogenetische boom waaronder V. vinifera en A. thaliana familieleden van het gen dat gene annotatie gebaseerd op nucleotide sequences8.

Chromosoom lokalisatie van familieleden en gene dubbel enquête kunnen markeren van de aanwezigheid van geheel-genoom- of tandem gedupliceerde genen. Deze informatie verschijnt nuttig te ontrafelen van vermeende gene functies, aangezien het kan weergeven van functionele redundantie of verschillende situaties, dat wil zeggen, niet-functionalization, neo-functionalization of sub functionalization9 onthullen. Beide neo - en sub - functionalization zijn belangrijke gebeurtenissen die genetische nieuwheid, plant aanpassing aan veranderende omgevingen10te voorzien in de nieuwe cellulaire componenten maken. In het bijzonder, doublures van voorouderlijke genen en productie van nieuwe genen waren zeer frequent gedurende de evolutie van het genoom van de grapevine en nieuw gevormde genen afkomstig van proximale en tandem doublures in grapevine waren meer kans op produceren nieuw functies11.

Een andere belangrijke factor in het ontcijferen van de familie genfuncties is het profiel van de transcriptomic. De beschikbaarheid van openbare databanken die toegang geven tot een enorme hoeveelheid gegevens van de transcriptomic kan aldus worden benut om de vermeende functies toewijzen aan gene familieleden met behulp van grootschalige in silico expressie analyses. Inderdaad, de eigenaardige expressie van bepaalde genen in specifieke plant organen of in antwoord op bepaalde benadrukt kan geven enkele tips met betrekking tot de vermeende rol van de overeenkomstige eiwitten in welbepaalde omstandigheden, en steun geven aan hypothesen over mogelijke sub functionalization van gedupliceerde genen om verschillende uitdagingen aan. Voor dat doel, is het belangrijk om te overwegen verschillende datasets: dit kan reeds beschikbare gen expressie matrices, zoals de genoom-brede transcriptomic atlas van grapevine organen en ontwikkelingsstadia12, of ad hoc door kan worden gebouwd het ophalen van transcriptomic datasets voor de bijzondere plantensoorten onderworpen aan gedefinieerde benadrukt. Bovendien, een eenvoudige benadering met behulp van twee matrices, een met paarsgewijze gelijkenis gegevens en de andere met paarsgewijze co expressie coëfficiënten kunnen worden toegepast om te evalueren van de relaties tussen reeks gelijkenis en expressie patronen binnen de familie van een gen.

Het doel van dit werk is bedoeld als een globale aanpak, gene structuur, Geconserveerde proteïne motieven chromosomale locatie, gene duplicaties en expressiepatronen, als ook de voorspelling van eiwit lokalisatie en fosforylering sites, om te bereiken definiëren een uitputtende karakterisatie van de familie van een gen in planten. Een dergelijke aanpak is hier toegepast op de karakterisatie van de ATL E3 ubiquitin ligase familie in grapevine. Volgens de nieuwe rol van ATL onderfamilie leden bij het reguleren van de belangrijke cellulaire processen7, dit werk kan ook helpen de identificatie van sterke kandidaten voor functionele studies, en uiteindelijk het ontrafelen van de moleculaire mechanismen inzake de aanpassing van dit belangrijk gewas aan zijn omgeving.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. identificatie van vermeende ATL Gene familie lid/leden

  1. PSI-BLAST webversie
    1. Open de webpagina BLAST13 en klik op de eiwit BLAST sectie.
    2. Voer in het veld "Enter Query sequence" de volgorde van de aminozuur van het eiwit (hier VIT_05s0077g01970) die worden gebruikt als de sonde voor het identificeren van de andere gezinsleden.
      Opmerking: Een goede vertegenwoordiger eiwit moet worden gebruikt (een eiwit worden getoond alle belangrijke functies die kenmerkend zijn voor de familie).
    3. Selecteer in het veld "Kies Zoek set", de "Verwijst naar eiwit" database (refseq_protein) en het organisme van belang (V. vinifera - taxid:29760).
    4. In het veld "programma selectie", selecteer PSI-BLAST-algoritme en klik op de knop BLAST voor het uitvoeren van de analyse.
      Opmerking: Door te klikken op de "algoritme parameters" is het mogelijk om te passen sommige geavanceerde parameters (Max doel sequenties, Scoring matrix, PSI-BLAST drempel, enz.).
    5. De eerste BLAST ronde haalt alle sequenties die relevante wedstrijden met de query weergeven (e-waarde boven de geselecteerde drempel - standaard 0.005; 0,001 in dit experiment). Deselecteer alle posten, die duidelijk niet behoren tot de familie onderzochte door te klikken op het vinkje in de kolom "uitgezocht voor PSI-BLAST" en de tweede iteratie van de PSI-BLAST uitvoeren door te klikken op de knop BLAST zoals in stap 1.1.4.
    6. Nieuw geïdentificeerde sequenties worden benadrukt in geel. Unselect de duidelijk verkeerde opgehaalde hits en iteraties zoals beschreven in stap 1.1.5 verder te ontdekken.
    7. Iteraties voortzetten totdat het algoritme niet elke relevante post vindt of het bereikt convergentie (geen nieuwe items zijn gevonden). Download de lijst van vermeende gene familieleden voor verdere analyses. Inspecteer visueel of de opgehaalde hits in elke iteratie de aanwezigheid van valse positieven te voorkomen.
  2. PSI-BLAST standalone versie
    1. De zelfstandige versie van BLAST downloaden door te klikken op de knop "download BLAST" op de home pagina BLAST13.
      Opmerking: De standalone BLAST software is een command line versie van de web-interface die voordien beschreef. Hierdoor is de PSI-BLAST zoekopdracht tegen een aangepaste lokale of externe database wordt uitgevoerd. Bovendien maakt het zoeken met een vooraf gedefinieerde positie specifieke Score Matrix (PSSM).

2. Handmatige inspectie van de PSI-BLAST-geïdentificeerd familieleden

  1. Meerdere uitlijning
    1. Verzamel de amino zuur sequenties die eerder geïdentificeerd in een bestand FASTA-indeling en upload het naar de MEGA software14 om door te gaan met de meerdere uitlijning.
    2. De MEGA software niet openen, klik op de knop "Align", klik op "Edit/Build uitlijning", klik op "Maak een nieuwe uitlijning", "Protein".
    3. Klik op 'Bewerken' in het menu van de uitlijning en de "Reeks van bestand invoegen". Blader naar het bestand van de FASTA gemaakt vóór en bevestigen het uploaden van alle ondervraagde sequenties.
    4. Klik op "Uitlijning" in het menu van de uitlijning en de "Uitlijnen door spier". Gebruiken van standaardparameters, klikt u op "Berekenen" knop en wacht op de voltooiing van de meerdere uitlijning.
    5. Inspecteer visueel of de meerdere uitlijning om uit te sluiten onjuist voorspelde familieleden. Het canonieke CxxC (13 x) PxCxHxxHxxCxxxW (7 x) CxxCW motief, (met name de aanwezigheid van het residu van de proline vóór het derde cysteïne), is het belangrijkste kenmerk zal moeten vaststellen van de ATL-gezinsleden.
  2. Analyse van specifieke LOGO
    1. De definitieve lijst van leden van de familie (96 grapevine sequenties voldoen aan de eisen te worden beschouwd als ATL) bij de meerdere Em voor Motif verdieping (MEME)15 te definiëren van geconserveerde motieven over de familie indienen.
    2. De MEME home page, klikt u op de "MEME" knop en vul het "gegevens indiening formulier" met specifieke informatie met betrekking tot de familie van belang.
    3. MEME-analyse gebruiken voor het bevestigen van de aanwezigheid van de twee verwachte motieven binnen de grapevine ATL familieleden, dat wil zeggen, de RING-H2 en de GLD-motieven.
  3. U kunt ook stappen 2.1 en 2.2 gelijktijdig met behulp van de bio-informatica softwaresuite (Zie Tabel van materialen).
    1. FASTA bestand uploaden (zie stap 2.1.1) in de suite. Selecteer "File" uit het menu, dan "Import" en klik op "bestand". Blader het FASTA-bestand en klik op "Open".
    2. Selecteer alle de geïmporteerde sequenties in de lijst en klik op "Uitlijnen/Assemble" knop in de werkbalk, klik "Paarsgewijs meerdere uitlijning". Selecteer "Spier uitlijning" en klik "OK" om te starten de uitlijning met behulp van de standaardparameters.
    3. Om te visualiseren het LOGO van de uitlijning, klik op "Grafieken" → "opties" en kies "Reeks Logo".

3. analyse van eiwit fysieke Parameters en domeinen

  1. Zoals de definitie van de verschillende fysieke parameters van de ondervraagde familieleden belangrijk is om een uitgebreide beschrijving van de familie voorleggen van de lijst van leden van de familie aan specifieke webtools.
    1. Gebruik het hulpprogramma ProtParam16 op de website van de Expasy met de standaardparameters voor elektrisch punt (pI) en molecuulgewicht (kDa).
    2. Voor eiwit subcellular localisatie, verschillende hulpprogramma's te gebruiken voor het verkrijgen van een meer betrouwbare voorspelling zoals ngLOC v1.017 met de standaardinstellingen, targetP v1.118 met standaardinstellingen en eiwit prowler subcellular localisatie v1.219 met een licht-donkerscheiding van kans van 0,5. Voor fosforylatie sites, de MUsite v1.0 web tool20 met standaardparameters te gebruiken.
  2. Extra eiwit domeinen in familieleden onderzoeken.
    1. Open de Pfam database webpagina21, selecteer "Reeks zoeken" gereedschap proteïne sequenties in het vak query indienen en klik op "Go" uitvoeren van de analyse.
      Opmerking: Elke eiwit sequentie wordt afzonderlijk geanalyseerd. Een e-waarde van 1.0 in de standaardinstelling maakt onderscheid tussen belangrijke en niet-significante hits.
    2. Open de TMHMM Server22 van het Center for biologische sequentieanalyse om de aanwezigheid van vermeende transmembraan regio's te onderzoeken.
Plak alle proteïne sequenties gelijktijdig in het query-vak (of ook het uploaden van een tekstbestand met inbegrip van alle proteïne sequenties in FASTA formaat) en klik op "Verzenden" als u wilt uitvoeren van de analyse.
  • Analyseren van eiwitten ontbreekt van voorspelde transmembraan domeinen, volgens TMHMM (stap 3.2.2), met ProtScale gereedschap te identificeren van vermeende hydrofobe regio's. Open ProtScale webpagina23. Elke eiwit sequentie in het vak query plakken en selecteer "Hphob. / Kyte & Doolittle "als aminozuur schaal. Klik op "Verzenden" als u wilt uitvoeren van de analyse.

    • 4. chromosomale distributie, duplicaties en Exon-intron organisatie

    1. Kaart van de ATL familieleden op de chromosomen op basis van de informatie ontvangen van de Grapevine genoom CRIBI Biotech Center website24.
      1. De PhenoGram website homepage25bladeren. Schrijf de "Input File" als een door tabs gescheiden tekstbestand met de specifieke kenmerken van de genen worden toegewezen op de chromosomen, volgens de uitputtende richtlijnen en voorbeelden met betrekking tot de opstelling van het verstrekte bestand na het pad "Phenogram" → " Documentatie"→"Opties"→"Input bestand".
      2. Schrijf de "titel" van het werk. Selecteer het genoom worden getrokken. Voor genomen niet ten uitvoer gelegd in de software, zoals het genoom van de wijnstok, selecteert u "andere" in het drop-down menu. Schrijven van het genoom bestand volgens de richtlijnen en voorbeelden verstrekt, na het pad "Phenogram" → "Documentatie" → "Opties" → "Genoom", en uploaden.
      3. Standaardparameters "Fenotype afstand", of "Fenotype kleur", "Image format", selecteer alternatieven in de respectieve menu's, en klik op "Plot" te verkrijgen van de visualisatie van de genen op de chromosomen.
    2. Het definiëren van de staat van de overlapping van de familieleden die met behulp van de MCScanX software26.
      1. Download en Decomprimeer een kopie van MCscanX op een lokale computer uitgevoerd opdrachtregels 1 (aanvullende bestand 1). Voer de map MCscanX en de vereiste uitvoerbare bestanden uitvoeren van opdrachtregels 2 (aanvullende bestand 1) maken.
        Opmerking: Installatie van MCscanX is te mislukken op sommige machines Linux 64 bits vanwege een probleem met betrekking tot de functie chdir bekend. Als een foutbericht wordt geretourneerd aan deze functie op het merk gerelateerde uitvoeren van de opdrachten, de opdrachtregels 3 (aanvullende bestand 1) moet worden uitgevoerd en daarna de opdracht "make" moet worden geprobeerd.
      2. Download de eiwitten V. vinifera en het bestand van de aantekening met opdrachtregels 4 (aanvullende bestand 1).
        Opmerking: De grapevine aantekening bestand moet uitgepakt en de kat informatie één chromosomen in een uniek bestand door het uitvoeren van de opdracht lijnen 5 (aanvullende bestand 1).
      3. Run een "all versus alle" blastp zoeken met behulp van het bestand V. vinifera eiwit als zowel de query en het onderwerp.
      4. Maak een doorzoekbare blast-database met behulp van de V. vinifera eiwit bestand dat wordt uitgevoerd opdrachtregels 6 (aanvullende bestand 1). De blastp-zoekactie met behulp van de eiwitten V. vinifera bestand als een query wordt uitgevoerd tegen de database eerder gemaakt door opdrachtregels 7 (aanvullende bestand 1) uit te voeren.
      5. Converteer het bestand van de aantekening in een geschikt formaat voor MCScanX. Opdrachtregels 8 (aanvullende bestand 1) voor het downloaden van de aangepaste perl script parseMSCanXgff.pl uitvoeren De analyses uitgevoerd opdrachtregels 9 (aanvullende bestand 1) uit te voeren.
        Opmerking: De vitis.gff van een bestand wordt gegenereerd die in het bezit van gene coördinaten in de volgende notatie:
        SP # gene uitgangspositie eindpositie
        waar "sp" is een tweeletterige code voor de soorten (Vv voor wijnstok) terwijl "#" de naam van de steiger is. Merk op dat de meegeleverde aangepaste perlmanuscript geschikt voor de meeste conversion, is hoewel sommige code wijziging in sommige specifieke gevallen als gevolg van de diversiteit van de informatie in het bestand beschikbaar aantekening kan worden geëist.
      6. Lancering MCScanX met opdrachtregels 10 (aanvullende bestand 1).
        Opmerking: De "vitis" is het voorvoegsel van de aantekening én het uitvoerbestand blast. Dit is een verplichte eis voor de software uit te voeren.
      7. MCScanX resultaten analyseren. MCScanX produceert een tekstbestand "vitis.collinearity", waarin collineaire blokken. Zo'n bestand kan worden geïnspecteerd door een willekeurige teksteditor (zie voorbeeld output 1 aanvullende bestand 1).
        Opmerking: Een "mcscaxOutput.html"-map wordt gegenereerd dat HTML-bestanden met meerdere uitlijning van collineaire blokken tegen elke verwijzing chromosoom bevat. Deze bestanden kunnen worden gecontroleerd via een webbrowser.
      8. Classificeren paralogous genen op basis van hun relatieve positie in chromosomen met opdrachtregels 11 (aanvullende bestand 1).
        Opmerking: Paralogous gene classificatie wordt beschreven in de Aanvullende tabel II. De gegenereerde output bestand "vitis.gene_type" bevat alle oorsprong informatie met een eenvoudige door tabs gescheiden indeling.
      9. Verrijking analyses om te evalueren of de gene familie prevalently afkomstig is van een specifiek mechanisme met opdrachtregels 12 (aanvullende bestand 1) uit te voeren.
        Opmerking: "Vitis.gene_type" bestand wordt gegenereerd bij stap 4.2.8, overwegende dat bestand "gene_family_file" een bestand van één regel tekst waarin de naam van de familie (bvATL_genes vertegenwoordigt) wordt gevolgd door de namen van de locus voor de alle de genen die behoren tot de familie gescheiden door een tab. De toegepaste statistische test voor verrijking is een Fisher exact test en de p-waarden van verschillende oorsprong worden opgeslagen in het bestand "outputFile.txt".
    3. Visualiseer de exon-intron-organisatie van de genen die met behulp van interactieve Tree Of Life (iTOL)27, een on-line tool voor het beeldscherm, aantekening en beheer van fylogenetische bomen.
      1. Upload een fylogenetische boom in de "Upload" sectie van de website iTOL. De boom is gebouwd volgens sectie 5 hieronder. Ophalen voor elk familielid gen, gene structuur voorspelling van de V1-annotatie van het genoom van de grapevine (CRIBI website hierboven aangehaald). Bereken de lengte (in bp) van vermeende exons en introns onvertaalde regio's (UTRs).
      2. Gebruik de dataset "Eiwit domeinen" voor grafische visualisatie van de exon-intron patroon.
    Het schrijven van een platte tekstbestand met inbegrip van berekende lengtes volgens de specificaties na het pad "Help" → "Helppagina's" → "Dataset typen" → "Eiwit domeinen" in de iTOL website27. Met 'Eiwit domeinen' dataset, vertegenwoordigen de "rechthoek (RE)" en de "rechthoek kloof (GP)" shapes de exon en de UTRs, respectievelijk.

    5. de fylogenetische analyse en nomenclatuur

    1. Het analyseren van de relatie tussen ATL familieleden door middel van de bouw van een hoge kwaliteit fylogenetische boom en de definitie van een familie nomenclatuur.
      1. Volg de regels die door de Grapevine Super nomenclatuurcomité8voor een wijnstok gen-familie.
      2. A. thaliana ATL sequenties, nodig als referentie voor de grapevine gene nomenclatuur8, van de UniProt database28 ophalen.
      3. Schrijf een FASTA bestand met inbegrip van alle nucleotidesequenties van grapevine en A. thaliana gene familieleden in de fylogenetische analyse moeten worden opgenomen. De nucleotidesequenties toestaan het maximum van variabiliteit tussen familieleden (ten opzichte van proteïne sequenties).
    2. Fylogenetische boom
      Opmerking: Het gebruik van de Phylogeny.fr 29 pijpleiding is aanbevolen om de fylogenetische boom van een hoge kwaliteit, maar niet verplicht.
      1. De Phylogeny.fr homepage29bladeren en selecteer de pijpleiding "Fylogenie analyse".
        Opmerking: "Een klik" leent zich in de meeste gevallen, maar als het nodig is het mogelijk om specifieke geavanceerde instellingen ("Geavanceerd") of zelfs een volledig op maat gemaakte analyse te selecteren ("a la Carte"; Zie stap 5.2.5).
      2. Schrijf de "naam van de analyse", upload het FASTA bestand gemaakt eerder (stap 5.2.1, en klik op "Verzenden" om uit te voeren van de analyse.
      3. Als alternatief, als de procedure zoals hierboven (stappen 5.2.1, 5.2.2 beschreven) resulteert in een foutbericht, uitvoering van elke stap van de fylogenie suite pijpleiding individueel, als volgt.
        1. De spier software homepage30, upload het bestand FASTA in "Stap 1", selecteer "Pearson/FASTA" als "Output formaat" in "Stap 2", en klik op 'Verzenden' in 'Stap 3' query sequenties worden uitgelijnd.
        2. Klik op "Download uitlijning bestand" en opslaan als FASTA bestand voor verdere stappen.
        3. Proces het bestand FASTA uitlijning te elimineren slecht uitgelijnd posities met behulp van de Gblocks Server gereedschap31. De uitlijning FASTA bestand uploaden, selecteer "DNA" als "Type van sequentie" en koos voor de optie meetcategorie die best bij de analyse (bijvoorbeeldvoor wijnstok ATL gene familie Selecteer alle drie opties voorgesteld voor "minder strenge selectie" past, omdat van hoge sequentie divergentie). Klik op "Get blokken" aan de analyse worden uitgevoerd.
        4. Klik op "Resulting uitlijning" aan de onderkant van de pagina van de uitvoer en de resultaten opslaan als een nieuw bestand FASTA.
        5. Vanuit de Phylogeny.fr homepage29, kiest u "A la Carte" als "Fylogenie analyse" pijpleiding. Schakelt u "Meerdere uitlijning" en "Uitlijning curatie". Klik op "Create workflow", upload het bestand Gblocks-curator FASTA (stap 5.2.5.4), selecteer "Bootstrapping procedure" met standaardparameters in "Instellingen" en klik op "Verzenden" als u wilt uitvoeren van de analyse.
      4. Takken van de ineenstorting slecht ondersteund (dat wil zeggen, bootstrap waarden < 70%) door te klikken op "Takken samenvouwen" in de sectie 'Selecteren en actie' en download de eindresultaten in de Newick indeling naar verdere analyses.
    3. De naam van een gen op basis van de fylogenie toewijzen.
      1. Bekijk de fylogenetische boom om te evalueren van de betrouwbaarheid van de boomstructuur door het te uploaden in de iTOL suite aangehaald (paragraaf 4.3).
      2. Handmatig een gen naam toewijzen aan elk gezinslid. In het geval van individuele orthologues, het toewijzen van de Arabidopsis-zoals naam (bvAtATL3 → VviATL3). Differentiëren grapevine genen (twee of meer) die voortvloeien uit een enkele Arabidopsis -homolog met de dezelfde fylogenetische afstand met behulp van cijfers, of letters als het gen Arabidopsis met een nummer eindigt (bijvoorbeeld, AtATL23 → VviATL23a, VviATL23b).
      3. In het geval van één-op-veel of veel-op-veel-orthologues, het toewijzen van een nieuwe gen naam samengesteld uit de Arabidopsis-zoals naam (hier "ATL") gecombineerd met een nummer hoger dan het hoogste nummer dat al gebruikt voor zowel V. vinifera en Arabidopsis (bv., VviATL83).
      4. De nomenclatuur voor de nieuw gedefinieerde familie afdalend vanaf de top naar de onderkant van de fylogenetische boom te voltooien.

    6. grapevine orgel en fase expressie profilering

    1. De werken gegevens matrix met expressie gegevens genereren voor de familie leden.
      1. Download de V. vinifera cv. Corvina gene expression Atlas datamatrix van de link verdeeld over het ResearchGate platform32. Dit bestand bevat de RMA genormaliseerd expressie waarden worden gebruikt stappen te volgen.
      2. De waarden van de expressie voor elk familie gen halen uit de Atlas datamatrix en schrijven van een "werkende datamatrix" met de zelfde rij met kolomkoppen als de Atlas datamatrix. De "werkende datamatrix" als een door tabs gescheiden tekstbestand opslaan.
    2. De hiërarchische bi-geclusterde analyses met behulp van Multi Experiment Viewer (MeV)-software uit te voeren.
      1. Download en installeer MeV software33.
      2. Uploaden van de "werkende datamatrix" (stap 6.1.2) na het pad "Bestand" → "Load Data" → "Bladeren" en selecteer het tekstbestand. Selecteer "eenkleurige Array" en verwijder het vinkje uit "Load aantekening" wanneer een automatische aantekening is niet geleverd. Selecteer de waarde van de expressie van de linkerbovenhoek van de expressie tabel preview en klik op de "Laad" knop.
      3. Pas de gegevens Log2 transformatie ("Gegevens aanpassen" → "Log transformaties" → "Log2 Transform") en Gene/rij normalisatie ("Gegevens aanpassen" → "Gene/rij aanpassingen" → "mediaan Center gen/rij") toe te passen. Stel de juiste schaal limiet ("Display" → "instellen kleur schaal grenzen").
      4. Bereken de hiërarchische Clustering na het pad "Analyse" → "Clustering" → "HCL".
    Selecteer "optimaliseren Gene blad" en "Optimaliseren monster blad orde" in "Bestellen optimalisatie veld", "Pearson correlatie" in het veld "Afstand Matrix Selection" en "Gemiddelde koppeling clustering" in het veld 'Linkage methode Selection'. Klik vervolgens op "OK" als u wilt uitvoeren van de analyse.
  • De resultaten bekijken in het menu "Resultaten van de analyse" → "HCL" op het linkerdeel van het venster. Exporteer de warmte kaart door te klikken op "Save Image" in het menu "Bestand".

    • 7. expressie profilering in reactie op de biotische en abiotische stress

    1. Herhaal stap 6.1 met de GSE toetreding ID respectievelijke publicaties en studies onderzoeken van biotische en abiotische stress op grapevine verkregen. Bijvoorbeeld, kunnen bieden de transcriptoom profiel van grapevine bessen besmet met de schimmel pathogeen Botrytis cinerea met behulp van de NimbleGen druif geheel-genoom microarray experimenten worden gebladerd met GSE ID van GSE52586. Herhaal stap 6.1.1 en 6.1.2.
    2. Zoek de NCBI volgorde leest archief34 met de SRA/BioProject-ID (bijvoorbeeldSRP055458 of PRJNA275778 voor "grapevine bloem arcering" experimenten) en alle bijbehorende rauwe volgorde leest downloaden. RNA-seq datasets van vele verschillende studies worden verwerkt met behulp van één pijpleiding voor consistentie.
      1. Kort, trim rauwe reeks FASTQ leest (single - en paar-einde) en filteren van kwaliteit met Trimmomatic35. Gebruik die een AVGQUAL en MINLEN van 20 en 40, respectievelijk filteren en alle parameters standaard.
      2. Index van de 12 X grapevine referentie genoom1 met behulp van Bowtie236. Download de 12 X grapevine referentie genoom (b.v., bowtie2-build) vooraleer lopende naar de troepenleiding bowtie2 .
      3. Graaf matrix tabellen met htseq-graaf37 met behulp van de grapevine V1 gen-modelbestand aantekening (GFF/GTF) verkrijgen.
    3. Differentiële gen expressie (her-) analyses uit te voeren in R38 met40 limma39 mediawisselaars voor RMA-genormaliseerd matrices en DESeq2 voor graaf matrix tabellen verkregen stappen 7.1.1 en 7.2.1, respectievelijk.
      1. Uitvoeren van een standaard vergelijking van "twee-groep" (dat wil zeggen, "behandeling" / "control"). Ervoor zorgen dat de ontwerp-matrix/groeperingen van "controle" en "behandeling" voorwaarden correct zijn ingesteld.
        Opmerking: Een typisch ontwerp microarray differentiële expressie p.a. (GSE52586) om te vergelijken van EL-33 bessen besmet met Botrytis cinerea tegen controle (gezonde) bessen in de dezelfde ontwikkelingsfase met limma opdrachtregels uitvoeren 13 is vermeld in aanvullende bestand 1. Een typisch ontwerp p.a. RNA-seq differentiële expressie (SRP055458 of PRJNA275778) te vergelijken bloem (op 7 dagen na GLB-val) onder schaduw behandeling tegen het besturingselement met DESeq2 met opdrachtregels 14 wordt weergegeven in aanvullende bestand 1 .
      2. Verkrijgen van de lijsten van differentially uitgedrukte genen (DEG) elke daarentegen voor limma, gebruik de functies lmFit(), gevolgd door eBayes(), en door topTable() functies, terwijl voor DESeq2, gebruik vervolgens de DESeqDataSetFromMatrix(), DESeq()en results() functies. Hieronder een doorsnee werkstroom moet worden gevolgd.
        1. Zie voor de analyse van de differentiële expressie van microarray, opdrachtregels 15 (aanvullende bestand 1). Differentiële expressie analyse Zie voor RNA-seq opdrachtregels 16 (aanvullende bestand 1). Herhaal de bovenstaande stappen voor alle andere contrasten met verschillende passende ontwerp schema (zie voorbeelden in stap 7.3.1)
    4. Uittreksel uit de lijsten van DEGs gegenereerd, alle rijen die niet overeenkomen met ATL V1 toetreding, kolommen met de log2 vouwen verandering (behandeling/Control) behouden > | 0,5 | en aangepast van p-waarden (FDR) < 0,05 en samenvoegen hen dienovereenkomstig in een matrix-tabel, of een studie valt in "abiotische" of "biotische/pathogen interactions" compendia.
    5. Construeer de hiërarchische geclusterde heatmaps (abiotische en biotische compendia) in R, met behulp van de bibliotheken gplots.
      Opmerking: Oproepen van de functie heatmap.2 bouwt de heatmap samen met rij dendrograms uit de respectieve matrix-tabellen. Aanvullende argumenten met behulp van de cellnote functie helpt bij het onderscheiden van differentially uitgedrukte (log2FC > 0.5, FDR < 0.05) ATL genen in elke vergelijking over een groot aantal experimentele omstandigheden door een * symbool. De doorsnee werkstroom in R met opdrachtregels 17 (aanvullende bestand 1) van toepassing of als alternatief, herhaal stappen 6.2.2 tot en met 6.2.5 voor de bouw van de heatmaps MeV softwarematig.

    8. analyse van de relaties tussen Paralogous reeks divergentie en co genexpressie

    1. Construeer de matrix met paarsgewijze gelijkenis. De elementen van de matrix gelijkenis zijn de waarden van de reeks gelijkenis berekend op basis van de uitlijning van de paarsgewijze eiwit.
      1. Gebruik het reliëf naald web server41 met standaardinstellingen Paarsgewijze sequentie aanpassingen aanbrengen en opslaan als tekstbestand. Open het tekstbestand uitvoer en verwijder alle regels met opmerkingen, samen met de namen van de kolom en rij voor het genereren van een bestand met de naam "similarityTable.txt".
        Opmerking: Zo'n tabel beschikt over een regel voor elk gen van de ATL rapportage van de gelijkenis waarden berekend in elk van de paarsgewijze uitlijning. De volgorde van de loci in rijen en kolommen is hetzelfde, zodat een symmetrische matrix wordt gegenereerd met respect van de diagonale waarden.
    2. Construeer de matrix met co expressie gegevens door het berekenen van de correlatiecoëfficiënt van Pearson. De volgende procedure vereist R en de perl module PDL.
      1. Download de waarden van de expressie voor de 96 ATL genen opdrachtregels 18 (aanvullende bestand 1) in een terminal uitvoeren. Een co expressie-analyses uit te voeren met behulp van een aangepaste perlmanuscript dat kan worden gedownload door het uitvoeren van opdrachtregels 19 (aanvullende bestand 1). Dergelijke script berekent de Pearson-correlatiecoëfficiënt tussen paren van ATL loci zoals eerder gemeld.
      2. Start het script dat wordt uitgevoerd opdrachtregels 20 (aanvullende bestand 1) en volg de instructies van de uitvoer.
    Het script zal produceren een uitvoerbestand (namelijk "coexpressionTable.txt") met een co expressie-matrix met dezelfde locus namen volgorde van matrix verkregen in stap 8.1 (deze volgorde is essentieel voor de Mantel-test uitvoeren, zie hieronder).
  • Het uitvoeren van een Mantel test tussen de matrices van de gegevens verkregen in stap 8.1 en 8.2. Na het invoeren van de R-omgeving (commando "R" uit in een terminal), het laden van de bibliotheek van de ade4 met de volgende opdracht: library(ade4)
    1. De Mantel test uitvoeren door het laden van de gegevens van de twee matrices en het uitvoeren van de statistieken opdrachtregels 21 (aanvullende bestand 1), uitgevoerd met "nrep", dat het aantal PERMUTATIES vertegenwoordigt. De test bestaat uit de berekening van de correlatie tussen de elementen van deze matrices, verwisselen van de matrices en vervolgens het dezelfde statistische proefresultaat opnieuw berekend.
      Opmerking: Alle verkregen waarden van de test van de statistiek worden gebruikt om te bouwen van een verdeling van de verwijzing van de statistiek-test, die zal worden gebruikt voor de berekening van een p-waarde om te testen voor betekenis. Het aantal PERMUTATIES definieert de precisie waarmee de p-waarde kan worden verkregen.

    • Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

    Resultaten

    $$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

    Het VIT_05s0077g01970 gen, geïdentificeerd als het meest vergelijkbaar met A. thaliana ATL2 (At3g16720) door een onderzoek van BLASTp, werd gebruikt als sonde enquête de ATL-familieleden in het genoom van de grapevine (V. vinifera cv Pinot Noir PN40024). De analyse van de PSI-BLAST geconvergeerde na een paar cycli onthullen een lijst van vermeende genen die behoren tot de grapevine ATL gene familie (figuur 1A). De aanwezigheid van het canoni...

    Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

    Discussie

    $$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

    In de genomic era, veel gene gezinnen diep gekenmerkt in verschillende plantensoorten. Deze informatie is voorafgaand aan functionele studies en bieden een kader om de rol van verschillende leden in een gezin verder te onderzoeken. In dit verband is er ook een noodzaak om een nomenclatuur systeem ter identificatie van elk lid in een gezin, het vermijden van de redundantie en de verwarring die kunnen ontstaan wanneer de namen onafhankelijk zijn toegewezen aan verschillende genen door verschillende onderzoeksgroepen.

    <...

    Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

    Openbaarmakingen

    $$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

    De auteurs hebben niets te onthullen.

    Dankbetuigingen

    $$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

    Het werk werd gesteund door de Universiteit van Verona, in het kader van gezamenlijke Project 2014 (karakterisering van de ATL gene familie in grapevine en haar betrokkenheid bij weerstand tegen Plasmopara noordelijke).

    Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

    Materialen

    Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
    NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
    Personal computer
    Basic Local Alignment Search Tool (BLAST)https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi
    Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA)http://www.megasoftware.net/
    Motif-based sequence analysis tools (MEME)http://meme-suite.org/
    GeneiousBiomatters Limitedhttp://www.geneious.com/
    ProtParam Toolhttp://web.expasy.org/protparam/
    ngLOChttp://genome.unmc.edu/ngLOC/index.html
    TargetP v1.1 Serverhttp://www.cbs.dtu.dk/services/TargetP/
    Protein Prowlerhttp://bioinf.scmb.uq.edu.au:8080/pprowler_webapp_1-2/
    MUsitehttp://musite.sourceforge.net/
    Pfamhttp://pfam.xfam.org/
    TMHMM Server v. 2.0http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/
    ProtScalehttp://web.expasy.org/protscale/
    Grape Genome Database (CRIBI)http://genomes.cribi.unipd.it/grape/
    PhenoGramhttp://visualization.ritchielab.psu.edu/phenograms/plot
    MCScanXhttp://chibba.pgml.uga.edu/mcscan2/
    Interactive Tree Of Life (iTOL)http://itol.embl.de/
    UniProthttp://www.uniprot.org/
    Phylogeny.frhttp://www.phylogeny.fr/index.cgi
    MUSCLEhttp://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/muscle/
    Gblocks Serverhttp://molevol.cmima.csic.es/castresana/Gblocks_server.html
    Vitis vinifera cv. Corvina gene expression Atlas datamatrixhttps://www.researchgate.net/publication/273383414_54sample_
    datamatrix_geneIDs_Fasoli2012
    Multi Experiment Viewer (MeV)http://mev.tm4.org/#/welcome
    Sequence Read Archive (SRA)https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra
    Rhttps://www.r-project.org/
    EMBOSS Needle (EMBL-EBI)http://www.ebi.ac.uk/Tools/psa/emboss_needle/

    Referenties

    $$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
    1. Jaillon, O., et al. The grapevine genome sequence suggests ancestral hexaploidization in major angiosperm phyla. Nature. 449 (7161), 463-467 (2007).
    2. Adam-Blondon, A. -F., et al. Genetics, Genomics, and Breeding of Grapes. , Science Publishers. 211-234 (2011).
    3. Chen, L., Hellmann, H. Plant E3 Ligases: Flexible Enzymes in a Sessile World. Mol. Plant. 6 (5), 1388-1404 (2013).
    4. Vierstra, R. D. The ubiquitin-26S proteasome system at the nexus of plant biology. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 10 (6), 385-397 (2009).
    5. Serrano, M., Parra, S., Alcaraz, L. D., Guzmán, P. The ATL Gene Family from Arabidopsis thaliana and Oryza sativa Comprises a Large Number of Putative Ubiquitin Ligases of the RING-H2 Type. J. Mol. Evol. 62 (4), 434-445 (2006).
    6. Aguilar-Hernández, V., Aguilar-Henonin, L., Guzmán, P. Diversity in the Architecture of ATLs, a Family of Plant Ubiquitin-Ligases, Leads to Recognition and Targeting of Substrates in Different Cellular Environments. PLoS One. 6 (8), e23934(2011).
    7. Guzmán, P. The prolific ATL family of RING-H2 ubiquitin ligases. Plant Signal Behav. 7 (8), 1014-1021 (2012).
    8. Grimplet, J., et al. The grapevine gene nomenclature system. BMC Genomics. 15, 1077(2014).
    9. Prince, V. E., Pickett, F. B. Splitting pairs: the diverging fates of duplicated genes. Nat. Rev. Genet. 3 (11), 827-837 (2002).
    10. Magadum, S., Nerjee, U., Murugan, P., Gangapur, D., Ravikesavan, R. Gene duplication as a major force in evolution. J. Gen. 92 (1), 155-161 (2013).
    11. Wang, N. Patterns of Gene Duplication and Their Contribution to Expansion of Gene Families in Grapevine. Plant Mol. Biol. Rep. 31 (4), 852-861 (2013).
    12. Fasoli, M. The Grapevine Expression Atlas Reveals a Deep Transcriptome Shift Driving the Entire Plant into a Maturation Program. Plant Cell. 24 (9), 3489-3505 (2012).
    13. BLAST. BLAST2.6.0. , Available from: https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi (2016).
    14. MEGA. MEGA7.0.25 build 7170412. , Available from: http://www.megasoftware.net/ (2017).
    15. MEME. MEME Suite Version 4.11.4. , Available from: http://meme-suite.org/ (2017).
    16. ProtParam. ExPASy Server. , Available from: http://web.expasy.org/protparam/ (2005).
    17. ngLOC v1.0. , Available from: http://genome.unmc.edu/ngLOC/index.html (2007).
    18. TargetP v1.1 Server. , Available from: http://www.cbs.dtu.dk/services/TargetP/ (2000).
    19. Prowler v1.2. , Available from: http://bioinf.scmb.uq.edu.au:8080/pprowler_webapp_1-2/ (2005).
    20. MuSite v1.0. , Available from: http://musite.sourceforge.net/ (2010).
    21. Pfam. Pfam version 31.0. , Available from: http://pfam.xfam.org/ (2016).
    22. TMHMM v2.0c. , Available from: http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/ (2007).
    23. ExPASy. ProtScale. , Available from: http://web.expasy.org/protscale/ (2005).
    24. CRIBI. Grape genome database. , Available from: http://genomes.cribi.unipd.it/grape/ (2012).
    25. PhenoGram. , Available from: http://visualization.ritchielab.psu.edu/phenograms/plot (2012).
    26. ScanX v0.8. , Available from: http://chibba.pgml.uga.edu/mcscan2/ (2013).
    27. Interactive Tree Of Life (iTOL). Version3.5.3. , Available from: http://itol.embl.de/ (2016).
    28. UniProt. , Available from: http://www.uniprot.org/ (2016).
    29. Phylogeny.fr. , Available from: http://www.phylogeny.fr/index.cgi (2008).
    30. MUSCLE. , Available from: http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/muscle/ (2017).
    31. Gblocks Server. Version 0.91b. , Available from: http://molevol.cmima.csic.es/castresana/Gblocks_server.html (2002).
    32. Vitis vinifera cv. Corvina gene expression Atlas. , Available from: https://www.researchgate.net/publication/273383414_54sample_datamatrix_geneIDs_Fasoli2012 (2015).
    33. Multiple Experiment Viewer (MeV). Version 4.8.1. , Available from: http://mev.tm4.org/ (2017).
    34. Sequence Read Archive (SRA). , Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra (2017).
    35. Bolger, A. M., Lohse, M., Usadel, B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics. 30 (15), 2114-2120 (2014).
    36. Langmead, B., Salzberg, S. L. Fast gapped-read alignment with Bowtie 2. Nat Meth. 9 (4), 357-359 (2012).
    37. Anders, S., Pyl, P. T., Huber, W. HTSeq-a Python framework to work with high-throughput sequencing data. Bioinformatics. 31 (2), 166-169 (2015).
    38. R. Version 3.4.1. , Available from: https://www.r-project.org/ (2017).
    39. Ritchie, M. E. limma powers differential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies. Nucleic Acids Res. 43 (7), e47(2015).
    40. Love, M. I., Huber, W., Anders, S. Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2. Genome Biology. 15 (12), 550(2014).
    41. EMBL-EBI. EMBOSS Needle. , Available from: http://www.ebi.ac.uk/Tools/psa/emboss_needle/ (2017).
    42. Ariani, P. Genome-wide characterisation and expression profile of the grapevine ATL ubiquitin ligase family reveal biotic and abiotic stress-responsive and development-related members. Sci. Rep. 6, 38260(2016).
    43. Vitulo, N., et al. A deep survey of alternative splicing in grape reveals changes in the splicing machinery related to tissue, stress condition and genotype. BMC Plant Biol. 14 (1), 99(2014).
    44. Overbeek, R., Fonstein, M., D'Souza, M., Pusch, G. D., Maltsev, N. The use of gene clusters to infer functional coupling. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 96 (6), 2896-2901 (1999).
    45. Dalquen, D. A., Dessimoz, C. Bidirectional Best Hits Miss Many Orthologs in Duplication-Rich Clades such as Plants and Animals. Genome Biol. Evol. 5 (10), 1800-1806 (2013).
    46. Remm, M., Storm, C. E. V., Sonnhammer, E. L. L. Automatic clustering of orthologs and in-paralogs from pairwise species comparisons1. J. Mol. Biol. 314 (5), 1041-1052 (2001).
    47. Kaduk, M., Sonnhammer, E. Improved orthology inference with Hieranoid 2. Bioinformatics. 33 (8), (2017).
    48. Cramer, G. R., et al. Transcriptomic analysis of the late stages of grapevine (Vitis vinifera cv. Cabernet Sauvignon) berry ripening reveals significant induction of ethylene signaling and flavor pathways in the skin. BMC Plant Biol. 14, 370(2014).
    49. Juretic, N., Hoen, D. R., Huynh, M. L., Harrison, P. M., Bureau, T. E. The evolutionary fate of MULE-mediated duplications of host gene fragments in rice. Genome Res. 15 (9), 1292-1297 (2005).
    50. Filichkin, S. A. Genome-wide mapping of alternative splicing in Arabidopsis thaliana. Genome Res. 20 (1), 45-58 (2010).
    51. Quesada, V., Macknight, R., Dean, C., Simpson, G. G. Autoregulation of FCA pre-mRNA processing controls Arabidopsis flowering time. EMBO J. 22 (12), 3142-3152 (2003).
    52. Wong, D. C. J., Gutierrez, R. L., Gambetta, G. A., Castellarin, S. D. Genome-wide analysis of cis-regulatory element structure and discovery of motif-driven gene co-expression networks in grapevine. DNA Res. 24 (3), 311-326 (2017).
    53. Wong, D. C. J., Matus, J. T. Constructing Integrated Networks for Identifying New Secondary Metabolic Pathway Regulators in Grapevine: Recent Applications and Future Opportunities. Front. Plant Sci. 8, 505(2017).

    Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

    Herprints en machtigingen

    Toestemming aanvragen om de tekst of afbeeldingen van dit JoVE-artikel te hergebruiken

    Toestemming aanvragen

    Trefwoorden

    Gene Family CharacterizationPhylogenetic Tree ConstructionProtein Motif AnalysisGene Expression ProfilingPSI BLAST AnalysisMUSCLE AlignmentHierarchical Bi clustered AnalysisGrapevine Genome

    Gerelateerde artikelen