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        PEG 模擬干旱條件下黃瓜種子發(fā)芽前后轉(zhuǎn)錄組分析

        2024-01-12 12:41:06謝洋周國彥蘇航邢雨蒙閆立英
        生物技術(shù)通報(bào) 2023年12期
        關(guān)鍵詞:差異基因抗旱黃瓜

        謝洋 周國彥 蘇航 邢雨蒙 閆立英

        (河北科技師范學(xué)院園藝科技學(xué)院 河北省高校特色園藝植物生物育種應(yīng)用技術(shù)研發(fā)中心,秦皇島 066004)

        黃瓜(Cucumis sativusL.)是世界性蔬菜作物,屬于葫蘆科黃瓜屬一年生蔓生草本植物[1]。受全球氣候變暖的影響,我國干旱、半干旱化的耕地面積持續(xù)增加,全國大部分地區(qū)干旱水平呈上升趨勢[2]。黃瓜根系淺(吸水能力弱)、葉片大(蒸騰作用強(qiáng)),喜濕且不耐旱[3]。干旱脅迫對黃瓜的生長發(fā)育、產(chǎn)量和品質(zhì)形成會產(chǎn)生諸多不良影響,如種子發(fā)育不良[4]、植株萎蔫[5]、開花結(jié)果異常[6],甚至死亡[7]等現(xiàn)象。因此,解析黃瓜干旱脅迫響應(yīng)分子作用機(jī)制對于改良其品質(zhì)和產(chǎn)量具有重要意義。

        一定干旱條件下,植物體自身具有維持細(xì)胞水分平衡從而保持生存的策略。一方面,植物受到干旱脅迫后,體內(nèi)產(chǎn)生活性氧,當(dāng)活性氧超過植物體可處理能力后就會啟用抗氧化防御系統(tǒng),主要是超氧化物歧化酶(SOD)、過氧化物酶(POD)和過氧化氫酶(CAT)等抗氧化酶的調(diào)節(jié)作用,通過幾種抗氧化酶的動態(tài)變化清除植物體內(nèi)過量的活性氧,以維持植物體自身平衡[8];另一方面,干旱脅迫還會對植物產(chǎn)生直接的水分脅迫,而植物細(xì)胞會通過積累滲透調(diào)節(jié)物質(zhì)如K+、Na+、Ca2+等無機(jī)離子,脯氨酸、甜菜堿、可溶性糖和多元醇等有機(jī)溶質(zhì)及誘導(dǎo)產(chǎn)生的滲透調(diào)節(jié)蛋白等以降低細(xì)胞的滲透勢和防止細(xì)胞脫水[9]。此外,ABA 途徑是調(diào)節(jié)植物干旱響應(yīng)并合理利用水分的重要策略,干旱脅迫促使植物器官中的ABA 產(chǎn)生和積累進(jìn)而激活下游信號傳導(dǎo)[10]。

        植物對干旱脅迫的應(yīng)答是一個涉及多基因、多信號途徑和代謝過程的復(fù)雜反應(yīng)機(jī)制[11]。轉(zhuǎn)錄組測序可以從mRNA 水平全面地研究植物基因功能及特定的生物學(xué)過程,為園藝植物重要性狀基因挖掘和分子標(biāo)記開發(fā)提供強(qiáng)大技術(shù)支持[12]。

        本研究以抗旱型旱黃瓜‘KS30’與敏感型旱黃瓜‘KS30’為試材,分別通過種子萌發(fā)期的PEG 模擬干旱誘導(dǎo)進(jìn)行發(fā)芽前期和發(fā)芽后期取樣,構(gòu)建8個cDNA 文庫,利用轉(zhuǎn)錄組測序技術(shù)和生物信息學(xué)分析技術(shù)挖掘旱黃瓜抗旱相關(guān)基因,并基于PEG 模擬干旱誘導(dǎo)下抗旱型與敏感型黃瓜轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)開發(fā)全轉(zhuǎn)錄組水平的SNP 分子標(biāo)記,進(jìn)一步通過抗旱相關(guān)差異基因與SNP 變異位點(diǎn)信息,篩選旱黃瓜抗旱相關(guān)SNP 標(biāo)記。

        1 材料與方法

        1.1 材料

        本研究選用的抗旱型旱黃瓜‘KS30’(DT)和敏感型旱黃瓜‘KS30’(DS)為雜種一代品種。

        1.2 方法

        1.2.1 樣品準(zhǔn)備與轉(zhuǎn)錄組測序 將DT 和DS 種子分別進(jìn)行去離子水(CK)和15% PEG6000 溶液(T)處理36 h 后進(jìn)行第1 批次取樣,樣品命名為DT1?T、DT1?CK、DS1?T、DS1?CK;繼續(xù)觀察12 h 后進(jìn)行第2 批次取樣,命名為DT2?T、DT2?CK、DS2?T、DS2?CK。樣品取樣后立即存入超低溫冰箱,備用。每個處理15 粒種子,3 次生物學(xué)重復(fù)。

        根據(jù)總RNA 提取試劑盒(TIANGEN)操作說明,分別提取8 份樣品總RNA。利用瓊脂糖凝膠電泳分析RNA 降解程度和是否有污染,Nanodrop檢測RNA 純度(OD260/280)??俁NA 樣品檢測合格后,用磁珠寡核苷酸Oligo(dT)(Invitrogen)提取mRNA 并用裂解緩沖液將其片段化;以mRNA 為模板,用隨機(jī)引物合成第一條cDNA 鏈,隨后加入buffer、dNTPs 和DNA 聚合酶I 合成第二條cDNA。雙鏈cDNA 純化和末端修復(fù)以及3'末端單核苷酸A(腺嘌呤)添加;將此片段連接到測序接頭上,通過PCR 擴(kuò)增富集獲得最終的cDNA 文庫;最后,利用Illumina HiSeqTM2500 平臺進(jìn)行文庫測序[13]。RNA提取、cDNA 文庫構(gòu)建與上機(jī)測序委托北京諾禾致源科技股份有限公司。

        1.2.2 參考基因組比對與新基因預(yù)測 將測序獲得的原始數(shù)據(jù)raw reads 經(jīng)過濾、測序錯誤率檢查、GC含量分布檢查,獲得后續(xù)分析使用的clean reads。使用HISAT2 軟件將clean reads 與參考基因組進(jìn)行快速精確的比對,獲取reads 在參考基因組上的定位信息[14]。

        1.2.3 定量分析與差異基因鑒定 根據(jù)基因比對在參考基因組上的位置信息,采用subread 軟件中的featureCounts 工具統(tǒng)計(jì)每個基因從起始到終止范圍內(nèi)覆蓋的readscount。采用FPKM(expected number of fragments per kilobase of transcript sequence per millions base pairs sequenced)方法進(jìn)行基因表達(dá)定量[15]?;虮磉_(dá)定量完成后,對其表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,獲得假設(shè)檢驗(yàn)概率(P?value)和多重假設(shè)檢驗(yàn)校正FDR 值(Padj),篩選樣本在不同狀態(tài)下表達(dá)水平顯著差異的基因。利用edgeR 軟件,篩選標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定為|log2(FoldChange)|≥2 且Padj ≤0.05[16]。

        1.2.4 差異基因韋恩圖與富集分析 利用在線網(wǎng)站(https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html)制作不同比較組合間的韋恩圖,展示比較組合共有或獨(dú)有的差異基因。采用clusterProfile 軟件分別對差異基因集進(jìn)行GO(gene ontology)功能富集和KEGG(Kyoto encyclopedia of genes and genomes)通路富集分析,均以Padj 小于0.05 作為顯著性富集的閾值,并分別選取最顯著的20 個通路繪制散點(diǎn)圖進(jìn)行結(jié)果的展示[17-18]。

        1.2.5 SNP 變異位點(diǎn)檢測與分析 利用PEG 模擬干旱誘導(dǎo)下抗旱型與敏感型黃瓜轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)開發(fā)全轉(zhuǎn)錄組水平的SNP 分子標(biāo)記。使用GATK 進(jìn)行變異位點(diǎn)的檢測,進(jìn)而根據(jù)SnpEff 注釋信息對每個變異位點(diǎn)進(jìn)行變異位點(diǎn)功能統(tǒng)計(jì)(同義突變、錯義突變、無義突變)、變異位點(diǎn)區(qū)域統(tǒng)計(jì)(EXON、INTRON、INTERGENIC)以及變異位點(diǎn)影響統(tǒng)計(jì)(HIGH、MODERATE、LOW、MODIFIER)等方面進(jìn)行分析和繪圖[19]。聯(lián)合轉(zhuǎn)錄組挖掘到的重要候選基因和SNP 位點(diǎn)檢測信息,篩選抗旱相關(guān)SNP 分子標(biāo)記。

        1.2.6 熒光定量PCR 分析 選取轉(zhuǎn)錄組中差異倍數(shù)大、表達(dá)豐度高且含有SNP 變異位點(diǎn)的基因進(jìn)行熒光定量PCR(RT?qPCR)分析。采用Beacon Designer 7.0 軟件設(shè)計(jì)RT?qPCR 引物,內(nèi)參基因序列信息參考前人研究報(bào)道[20],均由中美泰和生物技術(shù)(北京)有限公司合成??俁NA 提?。ㄐ吞朌P432)、cDNA反轉(zhuǎn)錄(型號KR116)與RT?qPCR 加樣與擴(kuò)增程序(型號FP313)均參考天根生化科技(北京)有限公司試劑盒說明書,每個基因3 次重復(fù)。利用美國伯樂bio?rad CFX connect 實(shí)時熒光定量PCR 儀進(jìn)行擴(kuò)增,基因相對表達(dá)量計(jì)算采用2-??CT方法,導(dǎo)出數(shù)據(jù)經(jīng)Excel 和DPS 軟件作圖與差異顯著性分析。

        2 結(jié)果

        2.1 PEG模擬干旱誘導(dǎo)下黃瓜種子萌發(fā)特征分析

        從圖1 可知,PEG 模擬干旱誘導(dǎo)下,敏感型(DS)旱黃瓜種子萌發(fā)力較對照變差,其芽長和芽長+根長分別下降90.90%和42.29%;而抗旱型(DT)旱黃瓜較對照其種子萌發(fā)力增強(qiáng),其芽長和芽長+根長分別增加93.33%和24.50%(圖1)。結(jié)果表明,基因型的差異導(dǎo)致抗旱型(DT)和敏感型(DS)旱黃瓜種子響應(yīng)干旱的機(jī)制不同,且抗旱型(DT)更能適應(yīng)干旱脅迫環(huán)境。

        圖1 PEG 模擬干旱誘導(dǎo)下旱黃瓜種子萌發(fā)特征Fig. 1 Seed germination characteristics of dry cucumber under PEG drought simulation

        2.2 測序數(shù)據(jù)質(zhì)量分析

        從8 個樣本文庫DT1_CK、DT1_T、DS1_CK、DS1_T、DT2_CK、DT2_T、DS2_CK、DS2_T 中分別獲 得43.83、39.02、40.69、42.27、40.79、43.82、41.55 和43.06 M 的clead reads, 與raw reads 比值介于97.94%-99.18%,且其Q20 值分別為97.20%、97.58%、97.10%、97.30%、97.13%、97.23%、97.34%和97.22%,說明測序reads 成功比對到基因組的比例非常高,能夠獲得高比例的reads 在參考基因組上的定位信息(表1)。

        表1 樣本測序數(shù)據(jù)質(zhì)量匯總Table 1 Quality summary of samples sequencing data

        2.3 差異表達(dá)基因鑒定

        從4 組比較組差異基因數(shù)量可看出,抗旱型材料發(fā)芽前期PEG 模擬干旱誘導(dǎo)較對照(DT1_TvsDT1_CK)鑒定到727 個上調(diào)和345 個下調(diào)差異基因,敏感型材料發(fā)芽前期PEG 模擬干旱誘導(dǎo)較對照(DS1_TvsDS1_CK)鑒定到1 226 個上調(diào)和111個下調(diào)差異基因;抗旱型材料發(fā)芽后期PEG 模擬干旱誘導(dǎo)較對照(DT2_TvsDT2_CK)鑒定到333 個上調(diào)和480 個下調(diào)差異基因,敏感型材料發(fā)芽后期PEG 模擬干旱誘導(dǎo)較對照(DS2_TvsDS2_CK)鑒定到600 個上調(diào)和470 個下調(diào)差異基因。同一時期,抗旱型較敏感型的差異基因數(shù)量偏少,并且在上調(diào)基因數(shù)量上尤為明顯。如發(fā)芽前期抗旱型誘導(dǎo)與對照相比,上調(diào)基因727 個,下調(diào)基因345 個;而敏感型上調(diào)基因1 226 個,是抗旱型1.69 倍。同樣,發(fā)芽后期敏感型上調(diào)基因是抗旱型的1.80 倍(圖2)。結(jié)果說明,敏感型旱黃瓜對PEG 模擬干旱誘導(dǎo)響應(yīng)表現(xiàn)更為劇烈。

        圖2 比較組合差異基因數(shù)目統(tǒng)計(jì)柱狀圖Fig. 2 Statistical bar chart for comparison of the number of combinatorial differential genes

        2.4 差異基因韋恩圖分析

        發(fā)芽前期抗旱型和敏感型2 個材料,PEG 模擬干旱誘導(dǎo)較處理組共有差異基因數(shù)量為89 個,分別有212 和1 202 個差異基因特異于抗旱型和敏感型比較組中。在發(fā)芽后期抗旱型和敏感型2 個材料,PEG 模擬干旱誘導(dǎo)較處理組共有差異基因數(shù)量為132 個,分別有681 和938 個差異基因特異于抗旱型和敏感型比較組中(圖3)。從差異基因數(shù)量來看,發(fā)芽前期響應(yīng)PEG 模擬干旱誘導(dǎo)的差異基因在抗旱型和敏感型旱黃瓜中差異數(shù)目較懸殊,可作為后續(xù)抗旱相關(guān)基因挖掘的重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

        圖3 比較組合差異基因韋恩圖Fig. 3 Venn diagram of comparing the combined differential genes

        2.5 差異基因富集分析

        發(fā)芽前期抗旱型材料,PEG 模擬干旱誘導(dǎo)較處理組差異基因主要顯著富集的GO 條目有氧化還原過程(GO:0055114)、細(xì)胞壁(GO:0005618)、氧化還原酶活性(GO:0016491)、陽離子結(jié)合(GO:0005506)等;發(fā)芽期敏感型材料,PEG 模擬干旱誘導(dǎo)較處理組差異基因主要顯著富集的GO 條目有氧化還原過程(GO:0055114)、響應(yīng)刺激(GO:0050896)、膜(GO:0016020)、氧化還原酶活性(GO:0016491)、轉(zhuǎn)運(yùn)活性(GO:0005215)、DNA 結(jié)合轉(zhuǎn)錄因子活性(GO:0003700)等(圖4)。

        圖4 GO 富集分析柱狀圖Fig. 4 Bar diagram of GO enrichment analysis

        發(fā)芽前期抗旱型材料,PEG 模擬干旱誘導(dǎo)較處理組差異基因主要顯著富集的KEGG 通路有苯丙素的生物合成(csv00940)、戊糖、葡萄糖醛酸轉(zhuǎn)換(csv00040)和亞油酸代謝(csv00591)(圖5);發(fā)芽期敏感型材料,PEG 模擬干旱誘導(dǎo)較處理組差異基因主要顯著富集的KEGG 通路有苯丙素的生物合成(csv00940)、植物激素信號轉(zhuǎn)導(dǎo)(csv04075)、戊糖、葡萄糖醛酸轉(zhuǎn)換(csv00040)、α-亞油酸代謝(csv00592)、玉米素生物合成(csv00908)和亞油酸代謝(csv00591)等(圖5)。

        圖5 KEGG 富集分析散點(diǎn)圖Fig. 5 Point diagram of KEGG enrichment analysis

        將發(fā)芽前期的抗旱型與敏感型2 個材料,PEG模擬干旱誘導(dǎo)與對照的差異表達(dá)基因進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,篩選到亞油酸代謝通路中3 個,分別是CsaV3_4G 023820、CsaV3_2G006420 和CsaV3_4G023810;戊糖、葡萄糖醛酸轉(zhuǎn)換(csv00040)通路中4 個,分別 是CsaV3_2G025090、CsaV3_3G011280、CsaV3_3G028700 和CsaV3_2G014800;苯丙素的生物合成(csv00940)通路中6 個,分別是CsaV3_1G042480、CsaV3_6G006890、CsaV3_3G030410、CsaV3_2G03 5150、CsaV3_2G009070 和CsaV3_6G039690;以及植物激素信號轉(zhuǎn)導(dǎo)(csv04075)通路中7 個,分別是CsaV3_2G013210、CsaV3_5G023170、CsaV3_6G 007970、CsaV3_7G027610、CsaV3_1G030250、Csa V3_2G004130 和CsaV3_3G005590(表2)。

        表2 KEGG 顯著富集的差異基因分析Table 2 Differential gene analysis of KEGG enrichment

        2.6 基于轉(zhuǎn)錄組SNP分子標(biāo)記開發(fā)與篩選

        8 個轉(zhuǎn)錄組文庫DT1_CK、DT1_T、DS1_CK、DS1_T、DT2_CK、DT2_T、DS2_CK、DS2_T 分別檢測到外顯子區(qū)域的變異數(shù)量為5 018、5 101、7 340、7 972、5 252、5 819、8 471 和8 228 個;檢測到同義突變、錯義突變、無義突變3 種突變類型,其中,無義突變數(shù)量分別為25、26、29、26、24、27、29和26 個,錯義突變數(shù)量分別為2 114、2 166、2 898、3 173、2 132、2 375、3 315 和3 211 個,同義突變數(shù)量分別為2 905、2 936、4 441、4 810、3 118、3 443、5 175 和5 033 個;變異位點(diǎn)影響高的數(shù)量分別為41、43、49、48、40、47、49 和44 個(圖6)。

        圖6 SNP 變異位點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析Fig. 6 Statistical analysis of SNP variation sites

        4 個 文 庫DS1_T、DS1_CK、DT1_T、DT1_CK 檢測到含SNP 變異位點(diǎn)基因數(shù)目分別為6 934、6 427、4 962 和5 141 個。將基于轉(zhuǎn)錄組中KEGG 顯著富集通路上的差異基因與SNP 變異位點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析,篩選在抗旱關(guān)鍵候選基因中含SNP 變異位點(diǎn)的分子標(biāo)記。結(jié)果(表3)顯示,亞油酸代謝通路中CsaV3_4G023820、CsaV3_2G006420,以及戊糖、葡萄糖醛酸轉(zhuǎn)換通路中CsaV3_2G025090 均檢測到SNP 變異位點(diǎn),說明該基因和SNP 分子標(biāo)記可能為旱黃瓜抗旱關(guān)鍵基因。

        表3 SNP 變異位點(diǎn)與差異基因整合分析Table 3 Integration analysis of SNP variation sites and differential genes

        2.7 RT?qPCR分析

        通過SNP 變異位點(diǎn)與差異基因整合分析篩選到CsaV3_4G023820、CsaV3_2G006420 和CsaV3_2G02 5090 共計(jì)3 個候選基因。利用Beacon Designer 7.0軟件設(shè)計(jì)出RT?qPCR 引物(表4)。RT?qPCR 分析發(fā)現(xiàn),發(fā)芽前期CsaV3_4G023820、CsaV3_2G006420在抗旱型材料PEG 模擬干旱誘導(dǎo)較對照上調(diào)表達(dá),而敏感型材料PEG 模擬干旱誘導(dǎo)較對照下調(diào)表達(dá);CsaV3_2G025090 在敏感型材料PEG 模擬干旱誘導(dǎo)較對照上調(diào)表達(dá),而在PEG 模擬干旱誘導(dǎo)下抗旱型材料中未檢測到相應(yīng)表達(dá)量(圖7)。結(jié)果說明,抗旱型材料和敏感型材料干旱響應(yīng)基因表達(dá)模式不同,并且CsaV3_4G023820 和CsaV3_2G006420 可作為響應(yīng)干旱的候選基因。

        表4 SNP 變異位點(diǎn)與差異基因整合分析Table 4 Integration analysis of SNP variation sites and differential genes

        圖7 候選基因RT-qPCR 分析Fig. 7 RT-qPCR analysis of candidate genes

        3 討論

        高通量測序技術(shù)為園藝植物重要性狀基因挖掘和分子標(biāo)記開發(fā)提供了強(qiáng)大技術(shù)支持。近十年,基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組、代謝組等組學(xué)技術(shù)迅猛發(fā)展,大量相關(guān)研究和報(bào)道應(yīng)運(yùn)而生。如何從海量的組學(xué)數(shù)據(jù)中,整合或篩選有效的生物基因信息,將成為高效且低成本挖掘重要性狀基因、開發(fā)分子標(biāo)記和解析植物復(fù)雜生物學(xué)機(jī)制的一種有效手段。

        轉(zhuǎn)錄組測序可以從mRNA 水平全面地研究植物基因功能及特定的生物學(xué)過程,利用該技術(shù)能研究植物在干旱下所有基因的表達(dá)水平情況,有助于揭示植物對干旱的應(yīng)答機(jī)理[21]。張蕾等[22]以甘藍(lán)型油菜‘湘油15’為試材,利用轉(zhuǎn)錄組分析干旱脅迫下差異基因和關(guān)鍵代謝通路。張婷茹等[23]利用轉(zhuǎn)錄組測序技術(shù)分析了角果堿蓬干旱脅迫下差異表達(dá)基因,鑒定到426 個上調(diào)表達(dá)基因和294 個下調(diào)表達(dá)基因。盧坤等[24]利用轉(zhuǎn)錄組測序技術(shù)鑒定到甘藍(lán)型油菜葉片干旱脅迫響應(yīng)相關(guān)基因,從轉(zhuǎn)錄水平解析了油菜適應(yīng)干旱環(huán)境的分子機(jī)制。王玉斌等[25]以高粱干旱敏感材料和耐旱材料為試材,利用轉(zhuǎn)錄組技術(shù)鑒定到耐旱材料4 032 個差異基因,敏感材料8 928 個差異基因,并且推測苯丙素生物合成是高粱耐旱性的主要KEGG 通路。本研究也采用以上轉(zhuǎn)錄組測序技術(shù)方法,以抗旱型和敏感型旱黃瓜為試材,鑒定到PEG 模擬干旱誘導(dǎo)下抗旱型旱黃瓜中1 072 個差異表達(dá)基因,敏感型旱黃瓜中1 337 個差異表達(dá)基因,并挖掘到亞油酸代謝(csv00591)、戊糖、葡萄糖醛酸轉(zhuǎn)換(csv00040)、苯丙素的生物合成(csv00940)和植物激素信號轉(zhuǎn)導(dǎo)(csv04075)等4 個KEGG 顯著富集通路。其中苯丙素的生物合成(csv00940)通路是在很多物種中廣泛被鑒定到為干旱響應(yīng)通路,這與高粱研究結(jié)果相一致[25]。

        基于轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)開發(fā)旱黃瓜SNP 分子標(biāo)記,可為旱黃瓜建立一種高效和低成本的分子標(biāo)記開發(fā)方法。本研究以8 個轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)開發(fā)SNP 分子標(biāo)記,結(jié)合4 個KEGG 富集通路中20 個關(guān)鍵候選基因定位信息,篩選出9 個旱黃瓜抗旱性狀相關(guān)SNP 分子標(biāo)記。值得說明的是,亞油酸代謝通路中CsaV3_4G023820、CsaV3_2G006420 在抗旱型和敏感型兩類材料中,檢測到變異位點(diǎn)信息完全一致,均為“C”突變成“G”和“C”突變成“T”,而CsaV3_2G025090 檢測到變異位點(diǎn)信息在抗旱型和敏感型兩類材料中不完全一致,進(jìn)一步暗示著亞油酸代謝通路及CsaV3_4G023820、CsaV3_2G006420 在旱黃瓜抗旱性方面起重要調(diào)控作用,為旱黃瓜分子設(shè)計(jì)育種提供理論支持。

        4 結(jié)論

        本研究利用轉(zhuǎn)錄組測序鑒定到富集于亞油酸代謝(csv00591)通路、戊糖、葡萄糖醛酸轉(zhuǎn)換(csv00040)通路、苯丙素的生物合成(csv00940)通路以及植物激素信號轉(zhuǎn)導(dǎo)(csv04075)通路上20 個旱黃瓜抗旱相關(guān)基因。開發(fā)了全轉(zhuǎn)錄組水平的SNP 分子標(biāo)記,篩選出抗旱基因CsaV3_4G023820、CsaV3_2G006420及其2 個相關(guān)SNP 分子標(biāo)記。

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