Comprehensive survey of transposon mPing insertion sites and transcriptome analysis for identifying candidate genes controlling high protein content of rice
Notice bibliographique
Résumé
Rice is the most important crop species in the world, being staple food of more than 80% of people in Asia. About 80% of rice grain is composed of carbohydrates (starch), with its protein content as low as 7–8%. Therefore, increasing the protein content of rice offers way to create a stable protein source that contributes to improving malnutrition and health problems worldwide. We detected two rice lines harboring a significantly higher protein content (namely, HP5-7 and HP7-5) in the EG4 population. The EG4 strain of rice is a unique material in that the transposon mPing has high transpositional activity and high copy numbers under natural conditions. Other research indicated that mPing is abundant in the gene-rich euchromatic regions, suggesting that mPing amplification should create new allelic variants, novel regulatory networks, and phenotypic changes in the EG4 population. Here, we aimed to identify the candidate genes and/or mPing insertion sites causing high protein content by comprehensively identifying the mPing insertion sites and carrying out an RNA-seq-based transcriptome analysis. By utilizing the next-generation sequencing (NGS)-based methods, ca. 570 mPing insertion sites were identified per line in the EG4 population. Our results also indicated that mPing apparently has a preference for inserting itself in the region near a gene, with 38 genes in total found to contain the mPing insertion in the HP lines, of which 21 and 17 genes were specific to HP5-7 and HP7-5, respectively. Transcriptome analysis revealed that most of the genes related to protein synthesis (encoding glutelin, prolamin, and globulin) were up-regulated in HP lines relative to the control line. Interestingly, the differentially expressed gene (DEG) analysis revealed that the expression levels of many genes related to photosynthesis decreased in both HP lines; this suggests the amount of starch may have decreased, indirectly contributing to the increased protein content. The high-protein lines studied here are expected to contribute to the development of high protein-content rice by introducing valuable phenotypic traits such as high and stable yield, disease resistance, and abundant nutrients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».