利用WGCNA 筛选鉴定花花柴耐盐核心基因

　　

摘要：

目的 通过分析盐处理下花花柴转录组数据，挖掘与之耐盐性相关的特异性基因模块，旨在为深入理解花花柴耐盐适应性分子机制提供理论依据。 方法 以不同盐浓度处理的花花柴叶片为研究对象，基于转录组和加权基因共表达网络分析（Weighted Gene Co-expression Network Analysis, WGCNA）鉴定与其耐盐相关的特异性基因模块，以此筛选关键基因。 结果 转录组测序产生了103.66 GB的数据，组装得到66 823个Unigene。其中，45.15%（30 171个）在6个公共蛋白质数据库中获得10 243个差异表达基因（DEGs）注释。同时，通过WGCNA分析，从其显著上调的DEGs中识别出10个共表达模块。值得注意的是，Brown模块、Pink模块、Yellow模块分别与400、300、200 mmol/L NaCl处理呈正相关。进一步，对这些特异性模块内的基因进行KEGG分析，发现它们主要在次生代谢物合成、植物激素信号转导和MAPK信号通路等生物学过程中显著富集。因此，基于模块内基因的连接度和注释信息，筛选出PILS6、REM4.1、DOF21、MAPKKK18、GATA8-like、SAUR76、ABH、CIPK6、DIR22、4CL2等核心基因。由此表明，这些基因可能在参与花花柴耐盐适应性中起重要的作用。 结论 通过转录组和WGCNA分析，筛选出与花花柴耐盐相关的核心基因和特异性模块。为花花柴耐盐基因资源挖掘与利用奠定基础。