A Transcriptomic Analysis of Early Adventitious Roots of Rosa chinensis Cuttings and Key Genes Screening
-
摘要: 为研究月季插穗在不定根发生过程中的关键基因调控机理，利用Illumina平台测序技术对切花月季品种‘卡罗拉’插穗的3个发育阶段(不定根未启动期、愈伤组织形成期和不定根伸长期)插穗基部1 cm皮层进行转录组测序分析，结果表明：月季插穗不定根发生的3个阶段中，在不定根未启动期与愈伤组织形成期之间共筛选出差异表达基因5 033个，其中2 313个基因上调，2 720个基因下调；在愈伤组织形成期与不定根伸长期之间共筛选出差异表达基因1 865个，其中1 332个基因上调，533个基因下调；GO功能分析表明，差异表达基因主要参与生物过程、分子功能和细胞组分3大功能；KEGG富集分析结果表明，差异表达基因主要参与植物激素信号转导、次生代谢产物的合成以及碳水化合物的合成等代谢通路；将月季插穗生根过程中差异性最为显著的8个基因通过实时荧光定量PCR检测其转录水平变化，结果表明: 实时荧光定量PCR的验证结果与转录组测序结果基本一致.Abstract: In order to study the key gene regulation mechanism of Rosa chinensis cuttings in the process of adventitious root formation, the Illumina platform sequencing technology was used to analyze the three developmental stages of cutting rose cultivar 'Carola', i.e., adventitious root initiation period, callus formation period and adventitious root elongation period. A transcriptome sequencing analysis was performed on the 1 cm cortex at the base of cuttings. The results showed that at the three stages of adventitious root formation of rose cuttings, a total of 5 033 differentially expressed genes were screened between the adventitious root initiation stage and the callus formation stage, of which 2 313 genes were up-regulated and 2 720 genes were down-regulated; a total of 1 865 differentially expressed genes were screened between the callus formation period and adventitious root elongation period, of which 1 332 genes were up-regulated and 533 genes were down-regulated. The GO functional analysis showed that differentially expressed genes were mainly involved in the 3 major functions of biological process, molecule function and cell composition. The KEGG enrichment analysis showed that the differentially expressed genes were mainly involved in the metabolic pathways of plant hormone signal transduction, the synthesis of secondary metabolites and the synthesis of carbohydrates. The changes in the transcription levels of the 8 genes that exhibited the most significant differences in the rooting process were detected with real-time fluorescent quantitative PCR. The results showed that the verification results of real-time fluorescent quantitative PCR were basically consistent with the results of transcriptome sequencing.
-
Keywords:
- Rosa chinensis /
- cuttings /
- adventitious roots /
- transcriptome
-
随着城市化进程的发展及“退二进三”政策的实施，大量企业搬迁. 企业搬迁后往往会在原厂址遗留大量有毒有害的重金属或难降解的有机物，会对其周边环境和居民健康带来严重危害[1-2]. 为了杜绝土壤污染带来的严重问题，企业搬迁后，需对这些污染地块进行土壤污染状况的调查，分析其环境风险[3]. 传统的场地调查方法在点位的布设以及采样深度的设置等方面具有一定的局限性. 为解决这一局限性，本研究采用感应电磁法和高密度电阻率法联用的方法对污染场地进行探测，快速划定出污染地块的异常区域(疑似污染物区域)，根据异常区域的分布为后期的靶向布点及采样深度的设置提供参考，可大大提高调查的效率、节约调查的成本以及提高调查的准确性[4-8].
感应电磁法是在地表通过电流产生一个原生磁场，该原生磁场会在地层内产生时变的涡旋电流. 由于地下介质不均匀，会产生感应的次生磁场. 通过在地表接收次生磁场强度，可以借此了解地下地层导电性分布情况，进而推测地层的电阻率特征及异常体[9-11]. 高密度电阻率法原理与传统的电阻率检测法相近，所不同的是高密度电阻率法在检测中设置了较高密度的检测点，全部电极布置在一定间隔的检测点上，由主机自动控制供电电极和接收电极的变化. 高密度电阻率法使用的电极数量多，而且电极之间可自由组合，可提取大量的地块电阻率信息. 高密度电阻率法成本低、效率高、信息丰富、解释方便[9].
物探技术具有快速、无损且能从三维空间大范围表征出疑似污染区域的分布特征，近年来物探技术已被应用于环境调查领域. 例如ARISTODEMOU等[12]运用直流电阻率法和时域激发极化法对垃圾填埋场中渗滤液的迁移进行了应用研究；ABDELATIF等[13]运用电阻率成像法对垃圾填埋场的土壤及地下水污染状况进行了表征研究；肖波等[14]运用分布式三维电阻率法监测污染场地的地下电学特征的变化；刘汉乐等[15]在实验室内对非均质多孔介质中轻非水相液体(LNAPL)污染过程采用高密度电阻率成像法进行了监测研究. 目前物探技术在污染场地土壤环境调查领域中处于起步阶段，很多内容还处于在实验室的研究阶段，工程应用较少. 本文以华南某城市典型重金属污染地块为研究对象，采用物探技术对土壤重金属污染进行初步表征，通过感应电磁法与高密度电阻率法联用技术，提出一套靶向、高效、精准的集成技术与方法，并将其应用于污染地块土壤的环境调查中，提高调查的效率和准确性，同时节约调查的成本.
1. 研究方法
1.1 研究区域
研究区为华南地区某城市疑似重金属污染地块，原企业始建于60年代，关停于2015年，现厂区设备及厂房已全部拆除. 企业运营生产时主要从事钛白粉、硫酸和磷肥的生产加工，涉及的原辅材料主要有硫铁矿、磷矿、硫酸钠、铁钛矿和铁粉等原料. 原材料经过焙烧、分解、净化、转化和结晶等过程形成产品，特征污染物主要是重金属. 生产期内由于企业内的槽罐或池体破损泄露及矿渣暂存时淋溶下渗导致土壤受到污染.
研究区地块处于两山体之间的河谷处，地貌自新生代第三纪丹霞群发育形成，西南侧为标高约10~50 m的山体，西北方为城区的主要地表河流，其他方位为丘陵地带. 研究区处于一向斜隆起带的山字型构造核部，地层自上而下依次为：(1)人工填土层，主要成分为粉质粘土，平均厚度约5 m；(2)全新世(Qh1)地层，主要岩性为粉质粘土和淤泥质土，平均厚度约1.2~4.5 m；(3)天子岭组(D3t)地层，该地层为整合于帽子峰组与春湾组两套碎屑岩之间的石灰岩.
1.2 物探布局
探测范围为研究地块的污水处理工段及废渣堆放区域，经前期资料收集及现场踏勘判断调查区疑似为重金属土壤污染区，探测范围约21 500 m2，采用感应电磁法对整个区域施测，根据探测结果在探测区域共施测11条高密度电阻率法探测线. 调查的范围及探测线布设如图 1所示.
1.3 感应电磁法
采用GEM-2 Ski便携式近地表频率域电磁探测仪对整个研究区域进行探测，以单点深度的方式收集数据，以人力背负方式进行探测. 本次感应电磁法场区布置采用GPS定位，点距0.1~0.3 m，探测目标深度为15 m以内.
数据采集步骤：预热设备，连接设备，设定区域，设定频率，采集数据.
1.4 高密度电阻率法
本次高密度电法按感应电磁法划分的高磁化率区域布置，采用GD-10型直流电阻率测量仪测试地层电阻率，测线布设采用GPS定位，皮尺量距布点，电极装置采用四级装置. 最小间隔系数为1，电极点距2 m，排列电极总数根据现场确定，探测目标深度为15 m以内.
数据采集步骤：连接测量仪器，依据测线位置布置电缆和电极，连接电缆与转换器，输入参数并进行接地电阻测量，待接地良好后采集数据. 高密度电阻率法测线布置如图 1中的线条所示.
1.5 XRF测试方法
采用便携式X射线荧光光谱仪(XRF)对土壤中重金属进行现场快速扫描测试，仪器在锂电池驱动下激发X射线管产生射线，作用于土壤样品，样品中金属原子处于激发态，围绕原子核飞行的外层电子发生跃迁，基于能量守恒定律，外层的电子释放能量补充进来即产生次级特征能谱(例如K层电子发生跃迁，L层电子释放能量进行补充)，仪器SDD探测器接收后通过康普顿数学模型和标准参数法计算得到元素的质量分数(mg/kg).
1.6 化学分析测试方法
土壤样品重金属含量采用四酸消解法对其进行测试分析，其中砷的分析参照GB/T 22105.2-2008土壤质量总汞、总砷的测定(原子荧光法)，铅的分析参照GB/T 17140-1997土壤质量铅、镉的测定(KI-MIBK萃取火焰原子吸收分光光度法). 为保证样品测试结果的准确性，从现场样品采集到实验室测试分析实行全过程的质量控制措施，采用现场平行、现场空白、运输空白、清洗空白、方法空白、基质加标等监控方法.
2. 结果与分析
2.1 电磁法探测结果与分析
在不同频率f条件下对研究区域实施电磁法探测. 采用f=18 575 Hz探测地下深度约3 m以内地层磁化率的综合响应，采用f=475 Hz探测的是深度15 m以内的地层. 在f=18 575 Hz频率下探测的结果显示：研究区的西北和东北侧的A区域及南侧零散分布的B区域为高磁化率区域，磁化率均大于500，其他大部分区域的磁化率均小于300；在f=475 Hz频率下探测时，磁化率大于500的有三大区块(图 2B)，这三大区域相比浅层探测磁化率大于500的区域范围有所扩大.
![]()
图 2 不同频率电磁法探测区域的磁化率分布Figure 2. The distribution of magnetic susceptibility in the area detected with the induced electromagnetic method at different frequencies本次电磁法探测的区域为原厂区污水处理工段及废渣堆放区域(图 1)，该地块原企业从事的硫酸、钛白粉和磷肥生产，涉及以下反应：
(1) (2) (3) 原企业生产加工的主要原料包含硫铁矿(FeS2)、磷矿(P2O5)、铁钛矿(FeTiO3). 硫铁矿的伴生矿主要有方铅矿、闪锌矿、毒砂. 天然磷矿中存在多种伴生矿物，主要有硅酸盐和碳酸盐两类. 铁钛矿伴生矿主要含磁铁矿. 硫酸矿渣、钛白粉生产原料以及催化剂均含铁磁性物质，矿渣经淋滤下渗以及污水泄露迁移到地层中导致磁化率偏高. 图 2A结果显示，探测区域上层地层(0~3 m)部分区域的磁化率大于500，结合前期资料分析及现场勘查，磁化率大于500的区域以前为废矿渣堆放区域，矿渣中含有大量顺磁性物质，废矿渣经淋滤下渗到地层中导致磁化率偏高；图 2B显示，下层地层(3~15 m)中磁化率大于500的区域较上层有所扩大. 研究区的地下水埋深为3.0~3.5 m，地下水整体流向为西北向东南，在废渣堆放区，淋滤液下渗，水平方向上从西北向东南扩散迁移导致下层的高磁化区域较上层整体向东南延伸扩展. 中部的废水处理池埋深约为2.5 m (现已填平)，由于废水(呈酸性，含有多种重金属离子)的下渗迁移扩散导致废水处理池的下层地层也出现了磁化率大于500的区域[7].
2.2 高密度电阻率法探测结果与分析
高密度电阻率法探测结果显示，在穿过废渣堆放位置及污水处理池区域的测线局部均出现了低阻异常区，推测是废矿渣经淋滤下渗、废水(呈酸性，含有多种重金属离子)经池底及侧边的渗漏导致其土层pH变小(硫酸、磷酸导致土壤和地下水酸化和导电离子增多)、重金属离子含量增加，使其导电性较好. 各测线地表层基本存在高电阻率层，主要是由于表层为包气带层，含水率较低；底部出现的局部高电阻率，主要是含导电离子较少的粉质黏土层或风化岩层. 高密度电阻率法的测试结果如图 3所示.
![]()
图 3 高密度电阻率法对研究区勘探的电阻率剖面分布Figure 3. The high-density electrical exploration profile in the study area测线ERT-01：位于场地中间区块，穿过污水处理池及其南侧. 测试结果(图 3A)显示，整体电阻率为10~35 Ω ·m，表层0~3.5 m区间电阻率约10~35 Ω ·m，但夹有层状分布区域的电阻率超过40 Ω ·m. 下层3.5~10.5 m间电阻率在10~35 Ω ·m，夹有层状分布与分散区块的电阻率低于8 Ω ·m. 底层10.5 m以下深度区域的电阻率超过40 Ω ·m. 由于ERT-01沿原水池边施测，测线中段(深度超过7 m)出现低电阻率区域，推测此区域有可能与重金属废水的泄漏迁移有关. 黑色虚线代表回填物质、低电阻率重金属污染导电性地层与原生地层交界位置[16].
测线ERT-03：该测线穿过污水处理池北侧的废渣堆放区域，测线为从西向东方向施布. 测试结果(图 3B)显示，整体电阻率的分布为10~35 Ω ·m，测线前半段0~8 m深度范围出现电阻率低于8 Ω ·m的连续分布，该段地层结构分布情况：0~3 m深为填土、3~8 m深为淤泥、深度8 m以下为粉质黏土和全风化岩，由此推测上层(0~3 m)出现低电阻率异常区域主要原因：废矿渣经淋滤下渗迁移引起地层中硫酸根离子、重金属离子等导电物质增加，导致土壤导电性较好，下层(3~8 m)淤泥层含水率较高，其本身导电性较好.
测线ERT-10：主要位于原污水处理池的下游. 测线为自西向东方向布设. 测试结果(图 3C)显示，该测线的整体电阻率为10~35 Ω ·m，表层0~3.5 m区间电阻率约10~35 Ω ·m，夹有层状分布电阻率超过40 Ω ·m. 下层3.5~10.5 m区间电阻率约0~35 Ω ·m，夹有层状分布与分散区块的电阻率低于8 Ω ·m. 底层10.5 m以下深度区间的电阻率超过40 Ω ·m. 测线表层(0~3.5 m)未见低阻异常区，下层(3.5~10.5 m)局部出现低电阻率异常区域，推测是由于池底(埋深2.5 m)废水(呈酸性，含有多种重金属离子)下渗迁移导致下游区域土壤中的导电离子增加所致.
图 3刻画出了疑似污染区域的垂直空间分布位置(即电阻率区间在8~12 Ω ·m的蓝色区域)[17-20]，疑似污染区域主要分布于研究区北侧废渣堆放区域上部地层的填土层、原污水处理池及其下游区域的地层中. 依据此图可指导后续的靶向布点和采样位置的设置，为钻探与取样等后续勘察工作提供科学依据.
2.3 XRF测试对物探结果的验证
为验证感应电磁法与高密度电法实验结果的准确性，对研究区域内不同点位和深度的土壤样品进行X射线荧光测试仪(XRF)现场扫描测试. 如表 1所示，XRF在现场扫描的36个土壤样品中，有10个样品重金属As和Pb质量分数超出其筛选值，超标区域的深度主要分布在0~12 m范围内，超标约1.3~14.6倍. 超标原因：一方面，由于硫铁矿伴生有方铅矿和毒砂，矿渣在淋滤的作用下As和Pb会下渗到土壤介质中；另一方面，污水处理池中的污水(含有多种重金属离子)泄露下渗迁移导致土壤介质中重金属离子含量增加.
表 1 XRF超标倍数与对应物探结果统计Table 1. The statistics of XRF exceeding standard ratio and the corresponding geophysical exploration results孔编号 深度/m XRF超标倍数 磁化率 电阻率/(Ω·m) S4 0~3 11.5 ＞700 ＜8 S11 0~3 5.5 500~700 10~20 4~7 12.3 ＞700 8~10 S14 0~3 — 50~300 10~35 S18 4~7 14.6 ＞700 ＜8 8~12 — 300~500 8~10 S22 0~3 — 50~300 10~35 4~7 9.2 500~700 ＜8 8~12 3.8 500~700 ＜8 注：“—”表示测试结果未超筛选值. 经统计分析，S4、S11、S14点位分别在0~3、4~7、4~7 m深度范围，XRF测试值的超标倍数均大于10倍. 这3处的磁化率均大于700, 电阻率分布在8~10 Ω ·m；S11点位0~3 m、S22点位4~7 m、8~12 m的深度范围的XRF测试值超标3.8~9.2倍. 相应位置的磁化率均分布在500~700，S22对应的电阻率小于8 Ω ·m，S11电阻率分布在10~20 Ω ·m；S14、S18和S22点位分别在0~3、8~12、0~3 m深度范围XRF测试值均未超标，对应的磁化率范围50~500，电阻率分布在8~35 Ω ·m. 对比分析可知，XRF测试值的超标倍数越大，相应磁化率越大、电阻率越小；反之则磁化率越小、电阻率越大. 结果表明：本次物探测试结果与XRF测试结果一致性较好.
2.4 样品化学分析对物探结果的验证
为进一步定量验证感应电磁法与高密度电阻率法探测的异常区域与重金属种类及含量的关联性，对异常区域(疑似重金属污染区域)及周边的23个点位进行土壤钻探取样分析，共采集151个土壤样品，分别送测实验室对重金属指标进行化学分析.
本次感应电磁法探测划定的高磁化率范围以及高密度电阻率法探测划定的低电阻率区域均出现不同程度的As和Pb污染. 23个采样点位中有12个点位As和Pb有不同程度的超标. 超标点位的分布如图 2所示，其中超标点位S1、S4、S5分布在高磁化率A区的西侧，点位S6、S9、S11、S15、S16分布在高磁化率A区的东侧，点位S18、S21、S22、S23分布在高磁化率B区；垂直方向上污染物As和Pb超过筛选值的样品主要分布在2~10 m深度范围. 本研究区域土壤中重金属As和Pb的探测结果如表 2所示.
表 2 土壤样品中污染物的探测结果Table 2. The results of pollutant detection in soil samples孔编号 深度/m w(As)/(mg·kg-1) w(Pb)/(mg·kg-1) 磁化率 电阻率/(Ω·m) S4 0.1 844 1 900 ＞700 ＜8 0.5 631 2 010 ＞700 ＜8 S9 2.0 1 170 2 700 ＞700 ＜8 3.8 123 715 ＞700 ＜8 S22 5.5 501 47 500~700 ＜8 6.0 559 823 500~700 ＜8 8.0 236 531 500~700 ＜8 S23 3.5 94 266 500~650 8~10 5.4 265 81 500~650 8~10 S8 0.1 32 43 50~300 10~35 1.5 26 30 50~300 10~35 S14 0.1 21 38 50~300 10~35 1.0 14 26 50~300 10~35 3.0 19 27 50~300 10~35 点位S4、S9的As和Pb质量分数较高，两处所在区域的磁化率均大于700，电阻率均小于8 Ω ·m；S22、S23点位的As和Pb质量分数中等，其所在区域的磁化率分布在500~700，电阻率分布在8~10 Ω ·m；S8、S14点位的As和Pb质量分数较低，均未超过筛选值，该区域物探结果显示其磁化率分布在50~300，电阻率分布在10~35 Ω ·m. 探测结果显示：高磁化率及低电阻率区域的As和Pb质量分数较高；反之, As和Pb质量分数较低. 经对比分析可知，本次物探反演结果与钻探取样分析结果吻合度较好[7, 18].
鉴于矿渣淋滤下渗以及污水处理池中的污水泄露迁移，经钻探取样分析查明了研究区As、Pb质量分数较高的位置集中位于原矿渣堆放区域及污水处理池下游(图 4)，其分布基本与物探异常区域相符.
![]()
图 4 研究区As、Pb的质量分数分布Figure 4. The distribution of As and Pb contents in the study area2.5 土壤重金属质量分数与电阻率的关联分析
对S18和S22点位的As、Pb质量分数与地下土壤电阻率进行关联分析(图 5)，其中，S18在4.0 m深度附近As、Pb质量分数增加，电导率相应减小；S22点位在深度4.0~8.5 m范围内的重金属As、Pb质量分数相对较高，该区段电阻率表现为低电阻率区. 通过对比分析可知，电阻率与重金属As、Pb质量分数呈负相关. 在土壤环境质量标准范围内，Pb的质量分数对电阻率的影响较显著，电阻率随Pb质量分数的增大而减小.
![]()
图 5 研究区不同深度地下土壤的电阻率及重金属的质量分数Figure 5. The resistivity of underground soil at different depths and mass fraction of heavy metals in the study areaS18和S22点位均位于原污水处理池(池底埋深为2.5 m)的下游，其上层地层为较松散的填土层，厚度约5~6 m，下层为粉质黏土，地下水位埋深约为4 m，两处的As、Pb质量分数均在深度大约4 m的位置开始增加，本文推测该污染是由于污水处理池底发生污水(含有多种重金属离子)泄露，并下渗到填土层中(渗透性较好)，在地下水动力的驱动下，污染物(As、Pb)经水平和垂直方向迁移，导致S18和S22点位在4~9 m深度范围遭到了不同程度的重金属(As、Pb)污染.
3. 结论
本文采用感应电磁法和高密度电阻率法对城市地块土壤重金属污染区域进行了联合探测，同时对研究区的土壤样品进行了X射线荧光(XRF)分析及化学分析验证，结果表明：
(1) 感应电磁法和高密度电阻率法联合探测结果表明，研究区磁化率大于500的区域(疑似重金属污染)主要分布在废渣堆放区及污水处理池下游的下层地层，低电阻率(低于8 Ω ·m)异常区域分布于上述2个区域的地下0~8 m、3.5~10.5 m的深度范围. 通过该技术从三维空间上表征了疑似重金属污染区域的分布状况，可指导后期调查的靶向布点及采样深度的设置，从而提高调查的效率、节约调查的成本以及提高调查的准确性.
(2) XRF现场测试与化学分析验证结果表明，S4、S9所在的废渣堆放区上层地层的As、Pb质量分数较高，XRF测试值的最大超标倍数达到了11.5倍，检出的最大质量分数分别为1 170、2 700 mg/kg，该区域对应的磁化率均大于700，电阻率均小于8 Ω ·m；S8、S14所在的原污水处理池填埋区域的As、Pb质量分数较低，相应磁化率分布在50~300范围，电阻率分布在10~35 Ω ·m. 由此可知，物探划定的疑似污染区域与分析测试探明的污染区域吻合度较好.
利用物探技术与传统的(钻探+取样)污染地块调查方法相结合，可以构建一套靶向、高效、精准的集成技术与方法，以实现快速、精准化、可视化显示重金属污染地块中污染物的空间分布.
致谢: 感谢华南师范大学生命科学学院李玲教授对本论文的指导. -
![]()
图 3 不定根未启动期与愈伤组织阶段GO富集分析柱状图
注：横坐标为Go level2等级的term，纵坐标为每个term富集的-log10(p值).
Figure 3. The histogram of the GO enrichment analysis at the cutting and callus stages
![]()
图 5 扦插生根不同时期的差异表达基因维恩图
注：A-B: 不定根未启动期与愈伤组织期；A-C: 不定根未启动期与不定根伸长期；B-C: 愈伤组织期与不定根伸长期.
Figure 5. The Venn diagram of differentially expressed genes at different stages of rooting
![]()
图 6 qRT-PCR检测月季扦插生根过程中2个阶段差异基因的表达
Figure 6. The differential gene expression at 2 rooting stages detected with qRT-PCR
表 1 文库基本情况
Table 1 The basic information of the library
样品 样品名称 文库名 不定根未启动期 A1 LRA13418 A2 LRA13419 愈伤组织期 B1 LRA13420 B2 LRA13421 不定根伸长期 C1 LRA13422 C2 LRA13423 注：A1、A2为不定根未启动期的2个平行样本；B1、B2为愈伤组织期的2个平行样本；C1、C2为不定根伸长期的2个平行样本. 
下载: 导出CSV
表 2 检测基因表达的引物序列
Table 2 The primer sequence of gene expression detected
基因编号 正向序列(5'-3') 反向序列(5'-3') PCR产物/bp GAPDH GGAAAGGTTCTGCCTGCTC CTGGTCATAGGTTGCCTTCTTC 139 LOC112189488 CTCTACCCTGCTGCCCCACT GCGACTCATCACCACCGTTT 187 LOC112186298 GGAGCATTTGTCCAGTTCGT GCCATTAGTAGCCGCCTTT 180 LOC112165178 GCATGGGAGTTGTGGAAAGA AGGTGCAGGTAATCGTGAGC 198 LOC112172220 CCACCCTCTTGAGCCTTACC AGCATTTCCTCCATCTCCTTC 165 LOC112179697 TCTATCCTCGCCAGCCACT ACCGTCCTCGAATACTCCTTC 187 LOC112164736 TCCTAAGCAATGGTCTAAAGCC TCCGCATAGTCCCGAAAA 124 LOC112193119 TGAAAACCCGATTCCCATC GGTCAAGAACCCACCCAATG 115 LOC112194361 TGTTGTCATTCCTGCGTTTG TGGTGCTGCTGAGGTTGC 127
下载: 导出CSV
表 3 下机数据统计
Table 3 The statistics of offline data
样品 Reads/条 碱基总数/bp Q30/bp N/% Q20占碱基数的百分数/% Q30占碱基数的百分数/% Clean Reads占Reads的百分数/% A1 41 432 804 6 214 920 600 5 608 791 753 0.003 266 95.89 90.24 92.26 A2 44 353 390 6 653 008 500 6 057 901 035 0.003 008 96.30 91.05 92.80 B1 39 577 678 5 936 651 700 5 384 791 893 0.003 314 96.09 90.70 92.83 B2 43 275 996 6 491 399 400 5 900 420 774 0.003 278 96.19 90.89 92.73 C1 45 240 742 6 786 111 300 6 172 944 331 0.003 262 96.26 90.96 92.52 C2 48 695 120 7 304 268 000 6 625 080 997 0.003 226 96.11 90.70 92.91 注：Q20(bp)：碱基识别准确率在99%以上的碱基总数；Q30 (bp)：碱基识别准确率在99.9%以上的碱基总数；N(%)：模糊碱基所占百分比；Clean Reads占Reads的百分数(%)：高质量序列碱基占测序碱基的百分比.
下载: 导出CSV
表 4 参考基因组信息
Table 4 The information of reference genome
数据库 基因注释数 基因注释率/% NCBI_GeneID 30 216 100 UniProt 25 170 83.30 GO 19 242 63.68 KEGG 8 754 28.97
下载: 导出CSV
-
[1] 李焕勇, 刘涛, 张华新. 植物扦插生根机理研究进展[J]. 世界林业研究, 2014, 27(1): 23-28. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SJLY201401005.htm LI H Y, LIU T, ZHANG H X. Research progress on rooting mechanism of plant cuttings[J]. World Forestry Research, 2014, 27(1): 23-28. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SJLY201401005.htm
[2] AHKAMI A, SCHOLZ U, STEUERNAGEL B, et al. Comprehensive transcriptome analysis unravels the existence of crucial genes regulating primary metabolism during adventitious root formation in petunia hybrida[J]. PLoS One, 2017, 9(6): 1-14. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24978694
[3] BAESSO B, TERZAGHI M, CHIATANTE D, et al. WOX genes expression during the formation of new lateral roots from secondary structures in Populus nigra (L.) taproot[J]. Scientific Reports, 2020, 10(1): 18890/1-6.
[4] 费璇, 周安佩, 纵丹, 等. 生根相关基因在滇杨和毛白杨插穗中的表达分析[J]. 分子植物育种, 2019, 17(23): 7714-7720. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-FZZW201923014.htm FEI X, ZHOU A P, ZONG D, et al. Expression analysis of rooting-related genes in Populus yunnanensis and Populus tomentosa[J]. Molecular Plant Breeding, 2019, 17(23): 7714-7720. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-FZZW201923014.htm
[5] VILATAMARTI C, SANCHEZ-GARCIA A B, VILLANOVA J, et al. Gene expression profiling during adventitious root formation in carnation stem cuttings[J]. BMC Genomics, 2015, 16(1): 1-18. doi: 10.1186/1471-2164-16-1
[6] RAYMOND O, GOUZY J, JUST J, et al. The Rosa genome provides new insights into the domestication of modern roses[J]. Nature Genetics, 2018, 50(6): 772-777. doi: 10.1038/s41588-018-0110-3
[7] 王焕, 郑日如, 曹声海, 等. 月季花瓣特异表达启动子的筛选和鉴定[J]. 园艺学报, 2020, 47(4): 686-698. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YYXB202004008.htm WANG H, ZHENG R R, CAO S H, et al. Selection and identification of petal-specific promoter in rose[J]. Acta Horticulturae Sinica, 2020, 47(4): 686-698. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YYXB202004008.htm
[8] 热依麦阿依·阿布都艾尼, 陈静, 陈芸, 等. 盐胁迫下棉花根系的转录组分析及耐盐基因筛选[J]. 华南师范大学学报(自然科学版), 2020, 52(5): 85-92. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HNSF202005011.htm ABUDUAINI R, CHEN J, CHEN Y, et al. Transcriptome analysis and salt tolerance gene screening of cotton root under salt stress[J]. Journal of South China Normal University(Natural Science Edition), 2020, 52(5): 85-92. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HNSF202005011.htm
[9] ANDERS S, PYI P T, HUBER W. HTSeq: a Python framework to work with high-throughput sequencing data[J]. Bioinformatics, 2015, 31(2): 166-169. doi: 10.1093/bioinformatics/btu638
[10] GODIA M, MAYER F, NAFISSI J, et al. A technical assessment of the porcine ejaculated spermatozoa for a sperm-specific RNA-seq analysis[J]. Systems Biology in Reproductive Medicine, 2018, 64(4): 291-303. doi: 10.1080/19396368.2018.1464610
[11] ANNA K, REKHA V, CELENZA J, et al. Arabidopsis cytochrome P450s that catalyze the first step of tryptophan-dependent indole-3-acetic acid biosynthesis[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2000, 97(5): 2379-2384. doi: 10.1073/pnas.040569997
[12] FELDMANN K. Cytochrome P450s as genes for crop improvement[J]. Current Opinion in Plant Biology, 2001, 4(2): 162-167. doi: 10.1016/S1369-5266(00)00154-0
[13] 张孝廉, 张吉顺, 雷波, 等. 植物MLO蛋白研究进展[J]. 植物生理学报, 2018, 54(7): 1159-1171. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZWSL201807002.htm ZHANG X L, ZHANG J S, LEI B, et al. Research progress of plant MLO protein[J]. Plant Physiology Journal, 2018, 54(7): 1159-1171. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZWSL201807002.htm
[14] JIANG P, CHEN H Y, WILDE H D. Reduction of MLO1 expression in petunia increases resistance to powdery mildew[J]. Scientia Horticulturae, 2016, 201(2): 225-229. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304423816300541
[15] 牛义岭, 姜秀明, 许向阳. 植物转录因子MYB基因家族的研究进展[J]. 分子植物育种, 2016(8): 2050-2059. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-FZZW201608024.htm NIU Y L, JIANG X M, XU X Y. Reaserch advances on transcription factor MYB gene family in plant[J]. Molecular Plant Breeding, 2016(8): 2050-2059. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-FZZW201608024.htm
[16] DONG N Q, LIN H X. Contribution of phenylpropanoid metabolism to plant development and plant-environment interactions[J]. Journal of Integrative Plant Biology, 2006, 46(4): 533-548. doi: 10.1111/jipb.13054/pdf
[17] 张清凤. 果胶甲基酯酶在油菜素内酯调节拟南芥生长发育中的作用[D]. 兰州: 兰州大学, 2017. ZHANG Q F. Roles of pectin methylesterase in brassinosteroid regulations of growth and development in Arabidopsis[D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2017.
[18] BERNARD H, GIDEON D. Structural and sequence-based classification of glycoside hydrolases[J]. Current Opinion in Structural Biology, 1997, 7(5): 637-644. doi: 10.1016/S0959-440X(97)80072-3
[19] 卢超. 西洋参两个UDP-葡萄糖基转移酶基因及其启动子的克隆鉴定与功能分析[D]. 长春: 吉林大学, 2018. LU C. Cloning, isolation, identification and functional analysis of two UDP-glycosyltransferase genesand their promoters in Panax quinquefolius L. [D]. Changchun: Jilin University, 2018.
[20] 郭素娟. 林木扦插生根的解剖学及生理学研究进展[J]. 北京林业大学学报, 1997(4): 66-71. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BJLY704.010.htm GUO S J. Advances in anatomy and physiology of tree cutting rooting[J]. Journal of Beijing Forestry University, 1997(4): 66-71. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BJLY704.010.htm
[21] SHIVANI S, ISHA S, NAVDEEP K, et al. Auxin: a master regulator in plant root development[J]. Plant Cell Reports, 2013, 32(6): 741-757. doi: 10.1007/s00299-013-1430-5
[22] MARASCHIN F S, MEMELINK J, OFFRINGA R. Auxin-induced, SCF(TIR1)-mediatedpoly-ubiquitination marks AUX/IAA proteins for degradation[J]. The Plant Journal, 2009, 59(1): 100-109. doi: 10.1111/j.1365-313X.2009.03854.x
[23] XIE Q J, JEMMA E, PANG X C, et al. Exogenous application of abscisic acid to shoots promotes primary root cell division and elongation[J]. Plant Science, 2020, 292(3): 110385/1-15. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168945219315584
[24] MICHAL A L, SIGAL S D. Growth models from a brassinosteroid perspective[J]. Current Opinion in Plant Biology, 2020, 53(2): 90-97. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1369526619300998
-
期刊类型引用(8)
1. 张勇，骆乾坤，刘鑫，李迎春，邓亚平，马雷，钱家忠. ERT法监测含水层重金属污染及原位化学修复过程研究. 高校地质学报. 2025(01): 67-83 . 
百度学术
2. 李婧，韩春媚，郑传鹏，曹晗霖，刘士亮，毛德强. 基于电磁感应法的固废填埋区探测研究. 环境生态学. 2024(07): 143-150 . 百度学术
3. 李彬，陈佳亮，张路路，叶脉，宋烺，杨泽涛，范彬，王林. 感应电磁法在固废非法填埋环境损害鉴定评估案例中的应用. 环境生态学. 2024(08): 117-124 . 百度学术
4. 吴阿娜，刘丹青，汤琳. 基于感应电磁法和高密度电阻率法探测的区域土壤物性参数与重金属含量之间的相关性. 中国环境监测. 2024(06): 204-213 . 百度学术
5. 刘煌睿，闫海虎，常莎，杨元昕，甘峰睿，陈思莉，黄大伟，陈晨，陈禧. 物探技术在滩涂开发地块土壤信息探测中的应用. 昆明理工大学学报(自然科学版). 2024(06): 40-47 . 百度学术
6. 杨国晶. 基于LIBS技术的土壤重金属元素污染快速检测与治理方法研究. 环境科学与管理. 2023(04): 108-113 . 百度学术
7. 赵博，张嘉力. 高密度电阻率法在西北地区黄土层条件下的试验应用. 南方农机. 2022(11): 36-38 . 百度学术
8. 谷艾婷. 重金属污染地块风险评估及土壤修复技术探析. 山西化工. 2022(09): 170-172 . 百度学术
其他类型引用(1)
计量
- 文章访问数: 503
- HTML全文浏览量: 218
- PDF下载量: 81
- 被引次数: 9
