12.4Genomic Approaches to Identify Regulators of RSA Associatedwith Ab的简体中文翻译

12.4Genomic Approaches to Identify

12.4Genomic Approaches to Identify Regulators of RSA Associatedwith Abiotic Stress ToleranceGenomics plays an important role in genome-wide identification of genes that areresponsible for conferring variation in traits (such as RSA) and tolerance to abioticstresses between two or more species. Genome-wide analysis of the availablegenome sequence data has helped in locating root development-related QTLs inrice [37]. Suryapriya et al. have developed a Web tool “rootbrowse” that has beenused to locate 861 QTLs related to root development using information gatheredfrom several QTL studies on populations derived from crosses between variousupland and lowland rice cultivars (indica and japonica) [37]. Using this tool,valuable information such as simple sequence repeat markers, protein-codinggenes, and functional annotation of the genes are also displayed along with theQTLs, and thus it would be helpful in predicting the genes related to RSA traits[37]. Both genetic and genomic approaches have been used to understand andimprove drought tolerance-related RSA traits in pearl millet [49]. Recently, NGS?based whole genome resequencing of DNA (QTL-seq) has been used to identifyQTL in rice [50]. It is worth mentioning that the use of association mapping touncover complex traits has been boosted by advance genomics tools that help in therapid identification and scoring of genetic markers (using sequence informationwhen comparing plants) [46]. Thus, the use of association mapping to study RSAtraits and stress tolerance offers tremendous opportunities. However, combiningrecently developed high-throughput phenotyping technology with associationmapping studies would be of great advantage to score huge number of RSA traitsand correlate them with genetic markers or genes.Recent advances in high-throughput sequencing or “next-generation sequen?cing” (NGS) are capable of producing huge amounts of sequence information in avery short period of time. This has accelerated genome-wide identification ofmarkers, differentially expressed transcriptomes, and small RNAs betweendifferent genotypes with contrasting traits. Microarray analysis is another popularapproach for genome-wide comparative transcriptome analysis. Arsenic toxicitystress has been shown to affect RSA traits by altering the expression of key signalingcomponents such as receptor-like cytoplasmic protein kinase, AP2 (APETALA2)/ERF (ethylene response factor), heat shock factor, MYB (myeloblastosis), zinc finger proteins, and so on, as observed by root-specific transcriptional profiling [51]. Usinga microarray-based functional genomics approach, the rice JAmyb was found tobe differentially expressed in roots under salinity stress, and its functionalanalysis has revealed the role in seed germination, seedling growth, and rootelongation [52]. In wheat, expression of TdAtg8 was highly upregulated in rootunder drought stress. Through functional analysis, it has been shown to affectroot architecture and regulate drought and osmotic stress responses in bothArabidopsis and wheat [53]. Using SAGE (serial analysis of gene expression)-based analysis, root-specific transcriptome data of maize has been shown tohave multiple stress-responsive factors, which might regulate RSA traits [54].ZmMKK4, a novel group C mitogen-activated protein kinase kinase (MAPKK)of maize, was shown to be involved in providing salt and cold tolerance. Usinga functional genomics approach, this gene was shown to affect the develop?mental process of the plant, including the root architecture [55]. Microarrayand subtractive hybridization approaches have identified and validated theexpression of WRKY transcription factors, zinc finger proteins, and NACdomain protein in tomato root under salinity stress [56,57]. Nutrient stress(e.g., excess nitrogen)-responsive genes have been identified and validated intomato roots using a microarray-based functional genomics approach [58]. Ironand potassium deficiency and salinity stresses have been shown to alter theexpression pattern of the 14-3-3 gene family in tomato root, indicating a cross?talk between these stresses to regulate RSA and stress tolerance [59]. Salinitystress was shown to affect RSA traits and root proteome of the tomato plant byaltering the fate of the various genes necessary for regulating the physiologicalphenomenon of tomato plant [60]. It has been shown that salt stress leads tothe accumulation of ABA, which influences the physiological response of theplant and therefore affects its proteome [61].Using a deep sequencing approach, transcripts differentially expressed inmaize root under low and high water potential have been identified, and theirpotential role in regulating the RSA has been indicated [62]. In addition toprotein-coding genes, many microRNAs (miRNAs) have been shown to bedifferentially expressed under abiotic stresses [63].
0/5000
源语言: -
目标语言: -
结果 (简体中文) 1: [复制]
复制成功!
12.4 <br>基因组方法来确定RSA相关的监管机构<br>与抗逆<br>基因组学中扮演着那些基因的全基因组鉴定的重要作用,<br>与赋予的性状变化(如RSA)和耐受非生物<br>两种或多种物质之间的应力。可用的全基因组分析<br>的基因组序列数据已帮助在定位根发育相关的QTL <br>稻[37]。Suryapriya等。已经开发出了一个Web工具“rootbrowse” <br>用于定位861点使用收集到的信息与根系发育的QTL <br>从多个QTL研究,从不同的杂交后代衍生群体<br>高地和低地水稻品种(籼稻和粳稻)[37]。使用该工具,<br>有价值的信息,如简单重复序列标记物,蛋白质编码<br>基因,和这些基因的功能注释也与一起显示<br>的QTL,因此这将是在预测相关的RSA性状的基因有用的<br>[37]。遗传和基因组学方法已被用来理解和<br>提高珍珠稷[49]耐旱相关性状的RSA。最近,NGS?基于全基因组重新测序DNA(QTL-SEQ)已被用来鉴别<br>水稻[50] QTL。值得一提的是,使用关联映射到<br>揪出复杂性状已被提前基因组学工具推动,在帮助<br>快速鉴定和遗传标记(使用序列信息的得分<br>进行比较的植物时)[46]。因此,使用关联映射的研究RSA <br>性状和抗逆性提供了巨大的机会。然而,结合<br>最近开发的高通量的表型分型技术与关联<br>映射研究将大有裨益得分RSA性状数量庞大<br>,并与遗传标记或基因相关。<br>在高通量测序或“下一代sequen?CING”(NGS)的最新进展是能够在产生的序列信息巨额<br>的时间很短的时间。这有加速全基因组的识别<br>标记,差异表达的转录组之间,以及小RNA<br>不同基因型与对比特征。微阵列分析是另一种流行<br>的全基因组比较转录组分析的方法。砷毒性<br>应力已经显示出通过改变键信号的表达来影响RSA性状<br>组分如受体样细胞质蛋白激酶,AP2(APETALA2)/ <br>ERF(乙烯反应因子),热休克因子,MYB(成髓细胞白血病),锌指蛋白,等等,如通过根特异性转录谱[51]观察。使用<br>一个基于微阵列的功能基因组学的方法中,大米JAmyb被发现<br>在盐胁迫下根部差异表达,并且其功能性<br>分析显示在种子萌发中的作用,幼苗生长,并根<br>伸长[52]。在小麦中,TdAtg8的表达高度上调在根<br>干旱胁迫下。通过功能分析,它已被证明影响<br>根构造和规范在干旱和渗透胁迫应答<br>拟南芥和小麦[53]。使用SAGE(基因表达系列分析) - <br>为基础的分析,玉米的根特异性转录数据已经显示出<br>具有多种应激反应的因素,这可能调节RSA性状[54]。<br>ZmMKK4,一种新型C组丝裂原活化蛋白激酶激酶(MAPKK)<br>玉米,被证明是参与提供盐和寒冷耐受性。运用<br>一个功能基因组学接近,该基因被证明影响植物的发展?心理过程,包括根架构[55]。微阵列<br>和消减杂交方法已经鉴定并验证了<br>的WRKY转录因子,锌指蛋白,和NAC表达<br>在盐度胁迫[56,57]下番茄根域蛋白。营养胁迫<br>(例如,过量的氮)响应性基因已被鉴定并验证<br>使用基于微阵列的功能基因组学接近[58]番茄根。铁<br>和钾缺乏和盐度应力已经显示出改变的<br>14-3-3基因家族在番茄根的表达模式,这表明这些应力之间的交叉?谈话调节RSA和胁迫耐受性[59]。盐度<br>应力所示影响RSA性状和番茄植物的根蛋白质组<br>改变必要用于调节生理的各种基因的命运<br>番茄植物[60]的现象。它已经显示,盐胁迫导致<br>ABA的积累,这影响的生理响应<br>的植物,并因此影响其蛋白质组[61]。<br>使用深测序方法,在差异表达的转录<br>在低和高水势玉米根系已经确定,它们<br>在调节RSA潜在作用已经表明[62]。此外<br>编码蛋白质的基因,许多微RNA(miRNA)已被证明是<br>在非生物胁迫[63]中差异表达。
正在翻译中..
结果 (简体中文) 2:[复制]
复制成功!
12.4<br>识别 RSA 相关监管机构的基因组方法<br>具有非生物应力耐受性<br>基因组学在全基因组基因的鉴定中起着重要作用。<br>负责赋予特性变异(如RSA)和对非生物的耐受性<br>两个或两个以上物种之间的应力。可用全基因组分析<br>基因组序列数据有助于定位根开发相关的 QTL<br>大米 [37]。Suryapriya等人已经开发出一种网络工具"根浏览",这一点已经<br>使用收集的信息查找与根开发相关的 861 个 QTL<br>从几个QTL研究的人口派生从各种交叉<br>高地和低地水稻品种(稻谷和黄斑)[37]。使用此工具,<br>有价值的信息,如简单序列重复标记,蛋白质编码<br>基因,和功能注释的基因也显示与<br>QTL,因此有助于预测与RSA特征相关的基因<br>遗传和基因组方法都被用来理解和<br>改善珍珠小米中与耐旱相关的RSA特性[49]。最近,基于NGS的全基因组DNA(QTL-seq)已被用于识别<br>QTL在大米 [50]。值得一提的是,使用关联映射到<br>发现复杂的特征已被先进的基因组学工具,帮助在<br>基因标记的快速识别和评分(使用序列信息<br>当比较植物时)[46]。因此,使用关联映射来研究 RSA<br>特质和压力耐受性提供了巨大的机会。但是,结合<br>最近开发的高通量型板技术与关联<br>映射研究将极大地优势,以取得大量的RSA特征<br>并将其与遗传标记或基因相关联。<br>高通量测序或"下一代序列"(NGS)的最新进展能够在<br>非常短的时间。这加速了全基因组鉴定<br>标记、不同表示的转录,以及小RNA之间<br>不同的基因型与对比的特征。微阵列分析是另一个流行的<br>全基因组比较转录组分析的方法。砷毒性<br>应力已被证明通过改变关键信号的表达来影响 RSA 特征<br>成分,如受体样细胞质蛋白激酶,AP2(APETALA2)/<br>ERF(乙烯反应因子)、热休克因子、MYB(骨髓细胞病)、锌指蛋白等,如根特转录分析[51]所观察到的。使用<br>一种基于微阵列的功能基因组学方法,水稻JAmyb被发现<br>在盐度压力下,在根部中表达差异,及其功能<br>分析揭示了种子发芽、幼苗生长和根系的作用<br>伸长 [52]。在小麦中,TdAtg8的表达在根部受到高度调节<br>在干旱的压力下。通过功能分析,它已被证明影响<br>根架构和调节干旱和渗透应激反应在两者<br>阿拉伯和小麦 [53]。使用SAGE(基因表达的序列分析)-<br>根据分析,玉米的根特异性转录组数据已显示<br>有多个压力响应因子,可能调节 RSA 特征 [54]。<br>ZmMKK4,一种新型的C组线粒体激活蛋白激酶激酶(MAPKK)<br>玉米,被证明参与提供盐和耐寒性。使用<br>作为一种功能基因组学方法,该基因被证明会影响植物的发育过程,包括根系结构[55]。微 阵 列<br>减法杂交方法已经确定并验证了<br>WRKY转录因子、锌指蛋白和NAC的表达<br>盐度胁迫下番茄根的域蛋白[56,57]。营养应激<br>(例如,过量的氮气)反应基因已经确定和验证在<br>使用基于微阵列的功能基因组学方法[58]的番茄根。铁<br>钾缺乏和盐度应力已被证明改变<br>番茄根系14-3-3基因家族的表达模式,表明这些压力之间的交叉对话,以调节RSA和应力耐受性[59]。盐<br>压力被证明影响RSA状和番茄植物的根蛋白酶<br>改变调节生理所必需的各种基因的命运<br>番茄植物现象 [60]已经表明,盐应激导致<br>ABA的积累,影响<br>植物,因此影响其蛋白酶[61]。<br>使用深度测序方法,成绩单在<br>玉米根下低和高水潜力已被确定,并他们的<br>已表明在监管 RSA 方面的潜在作用 [62]。除了<br>蛋白质编码基因,许多微RNA(miRNA)已被证明是<br>在非生物应力下以差异表示[63]。
正在翻译中..
结果 (简体中文) 3:[复制]
复制成功!
12.4款<br>识别RSA相关调节因子的基因组学方法<br>具有非生物胁迫耐受性<br>基因组学在全基因组鉴定<br>负责赋予性状变异(如RSA)和对非生物的耐受性<br>两个或两个以上物种之间的压力。全基因组分析<br>基因组序列数据有助于定位<br>赖斯[37]。Suryapriya等人。已经开发了一个网络工具“rootbrowse”,它已经<br>利用收集到的信息定位与根系发育相关的861个qtl<br>多个QTL对不同品种间杂交群体的研究<br>旱地和低地水稻品种(籼稻和粳稻)[37]。使用这个工具,<br>有价值的信息,如简单的序列重复标记,蛋白质编码<br>基因和基因的功能注释也与<br>QTLs,从而有助于预测RSA性状的相关基因<br>[37]。遗传学和基因组学方法都被用来理解和<br>提高珍珠谷子耐旱性相关RSA性状[49]。最近,NGS?基于全基因组的DNA重测序(QTL-seq)已被用于鉴定<br>水稻QTL研究[50]。值得一提的是,使用关联映射<br>先进的基因组学工具有助于揭示复杂的性状<br>遗传标记的快速识别和评分(利用序列信息<br>当比较植物时[46]。因此,利用关联映射研究RSA<br>特质和压力承受能力提供了巨大的机会。然而,结合<br>近年来发展起来的高通量关联表型技术<br>作图研究对获得大量RSA特征有很大的优势<br>并与遗传标记或基因相关联。<br>高通量测序或“下一代sequen”的最新进展?cing”(NGS)能够在<br>很短的时间。这加速了全基因组鉴定<br>标记物、差异表达的转录体和<br>不同的基因型和不同的性状。微阵列分析是另一种流行的方法<br>全基因组比较转录组分析方法。砷中毒<br>压力通过改变关键信号的表达来影响RSA的特性<br>受体样细胞质蛋白激酶AP2(APETALA2)等成分/<br>根特异性转录谱观察到的ERF(乙烯反应因子)、热休克因子、MYB(骨髓母细胞增多症)、锌指蛋白等[51]。使用<br>一种基于微阵列的功能基因组学方法,水稻JAmyb被发现<br>盐胁迫下根系差异表达及其功能<br>分析揭示了种子萌发、幼苗生长和根系的作用<br>延伸率[52]。在小麦中,TdAtg8在根中的表达高度上调<br>在干旱的压力下。通过功能分析,我们发现<br>两种植物的根系结构及其对干旱和渗透胁迫的调节<br>拟南芥和小麦[53]。使用SAGE(基因表达序列分析)-<br>根据分析,玉米的根特异性转录组数据显示<br>具有多种应激反应因子,可能调节RSA特征[54]。<br>一种新的C族丝裂原活化蛋白激酶(MAPKK)zmmk4<br>在玉米中,被证明参与提供盐和耐寒性。使用<br>一个功能基因组学的方法,这个基因被证明会影响发育?植物的心理过程,包括根的结构[55]。微阵列<br>差减杂交方法已经鉴定并验证了<br>WRKY转录因子、锌指蛋白和NAC的表达<br>盐胁迫下番茄根系结构域蛋白的研究[56,57]。营养胁迫<br>(例如,过量氮)反应基因已经在<br>使用基于微阵列的功能基因组学方法的番茄根[58]。铁<br>钾缺乏和盐胁迫已经被证明改变了<br>14-3-3基因家族在番茄根中的表达模式,表明存在杂交?在这些应力之间讨论调节RSA和应力容限[59]。盐度<br>胁迫对番茄植株RSA性状和根系蛋白质组的影响<br>改变调节生理所必需的各种基因的命运<br>番茄植株现象[60]。研究表明,盐胁迫导致<br>ABA的积累,影响<br>植物,因此影响其蛋白质组[61]。<br>利用深度测序方法,在<br>对低水势和高水势下的玉米根系进行了鉴定,并对其进行了分析<br>已经指出了在调节RSA方面的潜在作用[62]。除了<br>蛋白质编码基因,许多microRNAs(miRNAs)已经被证明是<br>在非生物胁迫下差异表达[63]。<br>
正在翻译中..
 
其它语言
本翻译工具支持: 世界语, 丹麦语, 乌克兰语, 乌兹别克语, 乌尔都语, 亚美尼亚语, 伊博语, 俄语, 保加利亚语, 信德语, 修纳语, 僧伽罗语, 克林贡语, 克罗地亚语, 冰岛语, 加利西亚语, 加泰罗尼亚语, 匈牙利语, 南非祖鲁语, 南非科萨语, 卡纳达语, 卢旺达语, 卢森堡语, 印地语, 印尼巽他语, 印尼爪哇语, 印尼语, 古吉拉特语, 吉尔吉斯语, 哈萨克语, 土库曼语, 土耳其语, 塔吉克语, 塞尔维亚语, 塞索托语, 夏威夷语, 奥利亚语, 威尔士语, 孟加拉语, 宿务语, 尼泊尔语, 巴斯克语, 布尔语(南非荷兰语), 希伯来语, 希腊语, 库尔德语, 弗里西语, 德语, 意大利语, 意第绪语, 拉丁语, 拉脱维亚语, 挪威语, 捷克语, 斯洛伐克语, 斯洛文尼亚语, 斯瓦希里语, 旁遮普语, 日语, 普什图语, 格鲁吉亚语, 毛利语, 法语, 波兰语, 波斯尼亚语, 波斯语, 泰卢固语, 泰米尔语, 泰语, 海地克里奥尔语, 爱尔兰语, 爱沙尼亚语, 瑞典语, 白俄罗斯语, 科西嘉语, 立陶宛语, 简体中文, 索马里语, 繁体中文, 约鲁巴语, 维吾尔语, 缅甸语, 罗马尼亚语, 老挝语, 自动识别, 芬兰语, 苏格兰盖尔语, 苗语, 英语, 荷兰语, 菲律宾语, 萨摩亚语, 葡萄牙语, 蒙古语, 西班牙语, 豪萨语, 越南语, 阿塞拜疆语, 阿姆哈拉语, 阿尔巴尼亚语, 阿拉伯语, 鞑靼语, 韩语, 马其顿语, 马尔加什语, 马拉地语, 马拉雅拉姆语, 马来语, 马耳他语, 高棉语, 齐切瓦语, 等语言的翻译.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: