【摘 要】
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水稻作为一种全球最重要的粮食作物之一,其产量影响着全球人民的生活温饱甚至于全球的经济稳定。而稻瘟菌作为模式真菌,不仅严重影响水稻产量,还侵染其它重要的禾谷类作物,对确保全球粮食安全构成威胁。当前,稻瘟菌侵染机制中还存在一些关键问题尚未解决。由于传统生物实验或者计算方法只能鉴定互作过程中某一层次的相关标志物,很难展示真菌-植物互作全貌以及不同组学标志物间的内在联系,因此本文从多个组学数据入手,联合多
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水稻作为一种全球最重要的粮食作物之一,其产量影响着全球人民的生活温饱甚至于全球的经济稳定。而稻瘟菌作为模式真菌,不仅严重影响水稻产量,还侵染其它重要的禾谷类作物,对确保全球粮食安全构成威胁。当前,稻瘟菌侵染机制中还存在一些关键问题尚未解决。由于传统生物实验或者计算方法只能鉴定互作过程中某一层次的相关标志物,很难展示真菌-植物互作全貌以及不同组学标志物间的内在联系,因此本文从多个组学数据入手,联合多个组学层次数据,探究稻瘟侵染水稻的作用机制。本文主要通过探究稻瘟菌侵染水稻中的RNA沉默机制和分泌蛋白作用机制,来揭示稻瘟菌侵染水稻的作用机制,并挖掘关键作用因子。本文用到的各组学数据均来自NCBI数据库,HPIDB数据库,Uniport数据库等公共数据库,主要包括稻瘟菌侵染水稻前后的sRNA数据,稻瘟菌mRNA数据,稻瘟菌蛋白数据,稻瘟菌侵染水稻前后水稻的基因表达数据,水稻mRNA数据,水稻蛋白数据,多组模式寄主-模式真菌蛋白数据。在基因组学方面,本文对稻瘟菌侵染水稻前后差异表达的基因芯片进行分析,并筛选出1.5倍差异表达的水稻基因,共计1367条。在转录组学方面,本文通过对稻瘟菌侵染水稻差异表达的稻瘟菌sRNA进行筛选分析,找到差异表达的sRNA数据共623种,并对其分别进行稻瘟菌和水稻的靶基因预测,共得到稻瘟菌-水稻小RNA互作对1857对,稻瘟菌内部小RNA互作对664对。在蛋白组学方面,本文应用Interolog法和Domain-Domain法进行蛋白互作对预测,并通过稻瘟菌分泌蛋白筛选,得到7352对稻瘟菌-水稻蛋白互作对,并应用机器学习方法构建稻瘟菌-水稻互作蛋白预测模型。接下来联合水稻基因组学、稻瘟菌转录组学和稻瘟菌-水稻蛋白组学的数据进行分析,分别挖掘稻瘟菌和水稻的PPI互作网络和GO功能富集模块,并进行模块化分割,挖掘多个组学联合调控的关键因子与其参与的生物过程。结果发现22条稻瘟菌sRNA数据,77条稻瘟菌分泌蛋白作为效应因子参与稻瘟菌侵染过程,挖掘出多个显著富集的GO模块,分别与基因表达、蛋白分子合成与分子运输以及代谢相关。本研究从生物计算的角度对稻瘟菌侵染水稻的多组学互作机制进行探究,并通过机器学习方法建立稻瘟菌-水稻互作蛋白预测模型,建立了稻瘟菌-水稻多组学互作网络,并通过多组学联合分析,挖掘出了稻瘟菌侵染水稻过程中的关键效应因子,揭示了稻瘟菌侵染水稻过程的主要互作机制,为进一步揭示真菌植物互作机制提供了新的思路与方法。
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