茄科植物MLO家族基因的鉴定与比较基因组学分析
毕业论文关键词：Mlo；基因家族；同源基因；保守性
Molecular Identification and Comparative Genomic Analysis of the MLO Family Genes in Solanaceae Species
Abstract: Mlo gene family has great advantages in plant disease resistance, but some of the Mlo gene function is unknown yet. Using bioinformatics prediction of his gene sequence and protein structure, its function was predicted. The results showed that: Solanaceae Mlo protein encoded by the gene has two conserved domains, this domain function in plants is not yet clear. Bioinformatics analysis revealed that this protein may be involved in a number of resistance mechanism of plants.
Key words: MLO, Gene family, Homologous genes, conservation
目 录
摘要 3
Abstract 3
引言 3
1方法与材料 4
1.1茄科植物MLO家族基因的检索及确定 4
1.2茄科植物MLO家族蛋白的系统进化分析 4
1.3 茄科植物MLO家族蛋白的保守基序分析 5
2 结果与分析 5
2.1 茄科植物MLO家族基因的鉴定 5
2.2 茄科植物MLO家族基因的系统进化关系 7
2.3 茄科植物MLO家族蛋白的保守基序组成模式 9
3讨论与结论 11
参考文献 12
致谢 14
茄科植物MLO家族基因的鉴定与比较基因组学分析引言
Mlo 型基因家族是植物中存在的一种特异的抗白粉病基因，广泛存在于大麦、拟南芥、番茄等植物中[1-3]。它是一个多基因家族，在不同物种中具有不同的成员数[4-6]。对不同物种的Mlo基因结构和功能进行分析发现，Mlo是一类比较保守的抗病基因，可以作为调节基因调节植物的防御系统和细胞死亡，也可参与调控类黄酮的生物合成等机制[7]。这些保守基因在调控植物抵抗生物和非生物胁迫方面，光周期反应以及植物的生长发育方面具有重要的作用[8]。
Mlo 抗病基因是在埃塞俄比亚采集的大麦品种中被发现的在1937-1938 年，它是植物的第一个白粉病基因，是一类新型的抗病基因。研究表明Mlo 型白粉病基因的结构特征，包括7个跨膜结构域、钙调蛋白结合区以及两个缩氨酸区域。其中该基因的钙调素结合在该蛋白C端，具有调控抗病和叶细胞死亡的双重功能[9-10]。近年来，研究者已从单子叶和双子叶植物中相继获得了抗白粉病基因，如拟南芥、高粱、水稻、黄瓜、蓖麻、番茄和豌豆等，但是对茄科植物的报道相对较少[11-16]。
为了更好地了解茄科植物Mlo基因家族在植物代谢发育过程中的作用机制，本研究通过进行同源搜索，然后用生物信息软件把获得的同源性高的EST序列进行序列拼接，最后在冗余数据库中进行搜索，确认电子克隆得到的番茄和马铃薯等茄科植物的Mlo基因。同时利用生物信息学工具在全基因组水平上对其蛋白及基因序列进行预测和分析，以期为Mlo基因在茄科植物抗病及分子育种中的应用提供基础性的实验依据。
1 方法与材料
1.1茄科植物Mlo家族基因的检索及确定
首先，我们从NCBI中的GenBank(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Web/Genbank/)数据库中检索Mlo蛋白，并下载这些序列作为检索序列。同时，直接在TAIR数据库下载Mlo基因的相关序列。对从GenBank和TAIR(https://www.arabidopsis.org/)数据库中下载序列进行比对分析，鉴定出保守区段，并利用这个保守区段的一致性序列对番茄和土豆相关SGN数据库(http://solgenomics.net/)进行搜索。 此外，以已有的拟南芥、水稻、番茄与土豆Mlo家族基因为探针序列，对茄科植物番茄和土豆的EST数据库进行同源搜索, 并将获得的同源性高的EST序列进行拼接, 最后得到了茄子Mlo基因的cDNA序列。将得到番茄和土豆Mlo基因序列进行整合，删除冗余的基因，保守下来的Mlo基因可被用于后续分析。最终，利用比较基因组学手段，分析获得的Mlo蛋白中存在的保守结构域，并详细剖析这些结构域与抗病功能机制之间的联系如何。此外，采用生物信息学方法预测并分析了该基因编码蛋白基序特征, 并对其系统发生关系进行了分析。
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