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2025.08.01

蛋白質, 植物蛋白質, 蛋白組, 辣椒, GWAS, PWAS, QTLs, 轉錄組, 三黍

只有一張圖!湖南農業大學“超濃縮”植物文章拿下8.5分期刊,GWAS+PWAS組合做課題有多好用?

作為直接與作物經濟價值掛鉤的研究方向,植物果實發育的調控機制研究對于作物品質改良、栽培管理調節、育種靶點挖掘等工作都具有重要指導作用。

果實關鍵經濟性狀的形成涉及到從基因編碼信息到蛋白質最終執行的復雜步驟,因此在進行相關研究時,遺傳定位獲得的候選基因需通過蛋白質層面驗證其功能活性,發育調控網絡中低豐度關鍵因子的動態表達需要得到精準捕捉非模式物種蛋白如果缺失功能注釋,也將阻礙整個調控通路的解析



湖南農業大學團隊于Horticulture Research(IF 8.5)發表了一篇題為“Transcriptome- and proteome-wide Association of Real Isogenic Line Populations Identified Twelve Core QTLs for four fruit traits in pepper (Capsicum annuum L.)”的Letter to the Editor。文章中簡要闡述了針對辣椒果實性狀進行的研究工作,通過轉錄組和蛋白質組全基因組關聯分析,發掘出12個相關的核心QTLs。


文章標題:重組自交系群體的轉錄組和蛋白質組全基因組關聯分析揭示了辣椒四種果實性狀的 12 個核心 QTLs。


期刊:Horticulture Research(Letter)


發表時間:2022


文章摘要:

本研究通過將一個晚熟的單生朝天椒‘16L816’和一個晚熟的甜椒‘16L15’雜交構建了一個包括148個單株的高代重組自交系群體并調查統計果色、果長、果寬和果重四個重要的果實性狀。結果表明,這四個性狀在獨立的株系之間差異很大,根據相關分析發現果寬與果重呈顯著正相關,與果長呈顯著負相關。

148RIL群體后代果實的RNA-seq分析和SNP標記開發獲得了78605個高質量標記,并將其劃分為12條染色體的12個連鎖群。通過這些高質量SNP標記構建了一個總遺傳距離為1737 cM,相鄰SNP位點間平均距離為0.73 cM的辣椒高密度遺傳連鎖圖譜。進一步利用高密度連鎖圖譜和RIL群體4個性狀的表型數據進行全基因組QTL分析篩選出4個果實性狀的12個核心QTL1個果色QTL2個果長QTL4個果寬QTL5個果重QTL)。

轉錄組和蛋白組聯合多組學分析發現有37個基因與所有4個性狀顯著相關,對每個性狀上重疊基因的比較則發現果色、果寬、果長和果重中分別有2211542個重疊基因。除了PWASTWAS外,還通過代謝途徑分析成功定位了辣椒果實顏色基因capsanthin/capsorubin synthaseCCS)。結合PWASTWAS的結果,進一步挖掘出位于類胡蘿卜素合成途徑上游的1-deoxyy-d-xylulose 5-phosphate reductoisomeraseDXR)和phytene deaturasePDS),這兩個基因可能在辣椒果實顏色調控中發揮重要作用。

重組自交系群體的轉錄組與蛋白質組全關聯分析



從上述文章中不難看出,相較于常見的測序、代謝組數據,植物蛋白質組信息對于一個假說的佐證可靠性和文章完整性提升都有著難以取代的效果。

受限于植物多種類組織樣本復雜性高、數據庫非模式植物蛋白質注釋信息更新落后、對應植物蛋白抗體缺失等問題,想在有限的時間經濟成本范圍內,獲取高靈敏度、含量準確、對比分析完善的植物蛋白質組數據,就需要比常規的蛋白質組更為專業、符合植物研究需求特點的鑒定策略。



三大革新·三黍植物全景蛋白質組鑒定

為系統攻克植物研究特有挑戰,經專業團隊長期研發,三黍生物正式推出植物全景蛋白質組檢測服務,破解植物蛋白質研究難點。


全——覆蓋全維度

通過構建跨組織兼容性體系與全場景分析框架,有效解決植物樣本復雜性及功能挖掘缺陷問題。

  • 樣本全兼容:適配葉、莖、須根、塊根、花、果、穗、種子等全組織類型前處理方案,專業實驗團隊累計4000+復雜植物樣本項目經驗,提高鑒定實驗成功率。

  • 分析全維度:升級版60+項深度生物信息學解析,覆蓋功能注釋、通路富集、互作網絡等全研究場景,植物蛋白項目量身定制,分析挖掘更精準。



多——數據雙突破

基于新一代檢測平臺實現技術躍遷,顯著提升靶標物質檢出精度與肽段解析能力。

  • 物質高產出:上機實驗步驟優化提升10%鑒定量,結合定制算法,提供高置信度經驗碎片信息,深度學習精準預測肽段離子行為,提升鑒定覆蓋度20%,實測平均鑒定蛋白數達15000+,實現蛋白的高靈敏捕獲與物質高效準確鑒定。

  • 報告超詳實100頁+超長升級版深度分析報告交付檢測結果,全面解析蛋白組數據生物學含義,假說驗證更有力。



廣——邊界再拓展

突破傳統物種與注釋技術資源限制,為模式及非模式植物資源研究提供全面數據挖掘支持。

  • 物種無限制:突破普通數據庫搜庫資源限制,支持Uniprot未收錄物種蛋白物質鑒定。

  • 注釋更多元獨創轉錄組+蛋白質組雙軌注釋策略,解決非模式植物蛋白注釋難題。




研究進階·植物多組學數據整合策略

深耕行業十余年,三黍生物針對植物領域研究的樣本特殊性和數據分析需求,已開發出包含淀粉、多糖、遺傳轉化、植物代謝物、高通量測序和植物蛋白質的一站式科研解決方案。

結合高通量測序、代謝物和蛋白質組數據,采取多組學整合分析策略,揭示基因-代謝物-蛋白質調控網絡,為植物的功能驗證與育種應用等研究提供更堅實的證據支撐!

檢測類別三黍服務
高通量測序真核轉錄組測序
GWAS分析
全基因組重測序
……
代謝組學非靶代謝組學(LC-MS/GC-MS)
植物廣泛靶向代謝組學
GWAS分析植物激素含量測定
中藥代謝組學
……
蛋白質組學植物全景蛋白質組
4D-DIA 泛素化/乙酰化修飾蛋白組分析
Astral DIA 磷酸化修飾蛋白組分析
N-糖基化蛋白質組學完整糖肽/位點鑒定分析
O-糖基化蛋白質組學完整糖肽分析
……
更多檢測項目及整體解決方案,歡迎私信詳詢!



排版:野凌

審核:三黍生物企宣部


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