Netgo

spartina替代品的案例研究

盐胁迫对全球谷物作物产量构成了重大威胁，强调需要对耐盐机制进行全面了解。差异表达基因的准确功能注释对于获得对耐盐机制的见解至关重要。预测基因在未经研究的物种中的功能的挑战，尤其是在不经常使用术语的情况下，持续存在的挑战。因此，我们提出了Netgo 3.0的使用，Netgo 3.0是一种基于机器学习的注释方法，该方法不依赖于物种之间的同源信息，以预测在盐应力下差异表达基因的功能。spartina替代品是一种带有盐腺的卤素，具有出色的盐耐受性，使其成为深入的转录组分析的极好候选者。但是，在盐应力下对替代洛拉链球菌转录组的当前研究受到限制。在这项研究中，我们以S.备选菌为例研究了其对各种盐浓度的转录反应，重点是理解其耐盐性机制。转录组分析揭示了影响关键途径的实质性变化，例如基因转录，离子转运和ROS代谢。值得注意的是，我们在S.替代洛拉（S.12G129900.m1）中确定了甜味基因家族的成员，显示了与水稻直系同源的Sweet15的融合选择。此外，我们的全基因组分析探索了对盐胁迫的替代剪接响应，从而洞悉了替代剪接和转录调节的平行功能，以增强替代性链球菌的盐耐受性。令人惊讶的是，盐暴露后差异表达和差异基因之间的重叠最小。这种创新的方法将转录组分析与基于机器学习的注释相结合，避免了对同源信息的依赖并促进了未知基因功能的发现，并且适用于所有测序物种。