曹晓风等合作对植物tRNA和tRNA衍生片段进行了系统鉴定
2025-04-16 16:04:47 | 作者: 匿名
最近,来自中国科学院遗传学与发育生物学研究所的院士Cao Xiaofeng团队,天津师范大学生命科学学院的Ma Xuan博士和中国科学生命科学团队的Luan Weijiang博士发表了一份具有Trnna和Trnna-trnna的表达式的研究论文(植物中的TRF种群。这项研究使用tRNA-seq和yamat-seq技术系统来识别植物tRNA和tRNA衍生片段(TRF)的表达谱,并定量分析植物tRNA和TRFS种群,揭示了植物tRNA基因表达的不均匀性和组织特异性。此外,研究发现,拟南芥13-和16-核苷酸长度的微小TRF具有极高的丰度,为研究植物中小RNA的新线索提供了新的线索。
这项研究使用了最新的tRNA-seq和yamat-seq技术来系统地识别拟南芥,大米,玉米,大豆,小麦,大麦,高粱和小米中的tRNA和trfs。拟南芥根,茎,叶子,花和角果的测序结果表明,大约一半的tRNA基因是静音的,其表达量仅占总tRNA丰度的1(图1)。 tRNA基因表达的这种不均匀性也存在于大米和其他几种作物中。这项研究对不同植物的tRNA转录组进行了比较分析,发现同一引擎tRNA家族成员的表达谱显示了物种之间的保守特征。
图1拟南芥tRNA基因表达不平衡
该研究还深入分析了植物TRF人群的组成。根据TRF的丰度,将拟南芥TRF分为五个主要类别,其中5'tRNA半分子占最大比例,其次是TRF-5,而其他三种类型的TRF(TRF-3,5'TRNA Semimimolimolecules and Central TRF)具有相当的丰度。对拟南芥和水稻不同组织的分析表明,根中TRF的丰度明显低于叶片中的TRF,因此TRF的表达是高度组织特异性的。此外,研究人员发现,不同植物中广泛存在着一类18个核苷酸长的小trf。拟南芥中的微小TRF主要是13个核苷酸和16个核苷酸,均为TRF-5类型。对DICER样1突变体的进一步分析发现,突变体中的MicroTRF的丰度减少,表明它们的产生可能与迪切尔核酸酶有关(图2)。
图2 Micro TRF广泛存在于各种植物中
Finally, the researchers developed a bioinformatics tool tRFanalyzer, which analyzes plant tRNA and tRFs, and created a tRFs database for model plant Arabidopsis and rice (http://www.biosequencing.cn/tRFanalyzer/), so that researchers in the plant field can query and analyze the spatiotemporal expression of plant tRNA and tRFs.
总而言之,这项研究使用了高通量测序技术来揭示植物tRNA和TRFS种群的组成和表达特征,并发现很小的TRF占很高比例的,为植物TRF的研究提供了新的线索。
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用户评论
哇,Cao Xiaofeng这次的合作真是太棒了!我一直对植物tRNA的研究很感兴趣,这篇系统识别的文章让我对这一领域有了更深的了解。
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这篇文章真的很有深度,我之前对tRNA和它的衍生物了解不多,现在感觉对这个领域有了全新的认识。
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这个系统识别的方法听起来很先进,希望Cao Xiaofeng的这项研究能对植物育种和农业产生积极影响。
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每次看到植物科学的新进展都感到兴奋,Cao Xiaofeng这次的成果真的很让人期待。
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我猜这个研究对植物基因编辑也有很大帮助吧?期待看到更多应用实例。
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这个标题里的“系统地识别”听起来就很有挑战性,Cao Xiaofeng团队一定付出了很多努力。
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我对植物tRNA的研究一直很感兴趣,这篇文章让我对这个领域有了新的认识,太感谢作者了。
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这篇文章的参考文献看起来很全面,对植物tRNA的研究者来说是个宝库。
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Cao Xiaofeng这次的成果让我对植物科学有了新的认识,希望未来能有更多这样的研究。
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这个系统识别的方法听起来很实用,我猜以后在实验室里也能用到这些技术。
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这篇文章让我对植物tRNA有了全新的认识,之前总觉得这个领域很复杂。
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Cao Xiaofeng的这次合作成果真的很让人振奋,期待看到更多类似的研究。
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我对植物tRNA的研究一直很感兴趣,这篇文章让我对这个领域有了更深的理解。
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这个系统识别的方法听起来很专业,希望Cao Xiaofeng的团队能够继续深入研究。
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这篇文章让我对植物科学有了新的认识,希望未来能有更多这样的研究成果。
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Cao Xiaofeng这次的成果真的很值得称赞,希望他们的研究能够得到更多的关注和支持。
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我对植物tRNA的研究一直很感兴趣,这篇文章让我对这个领域有了全新的认识,太感谢作者了。
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这个系统识别的方法听起来很实用,希望Cao Xiaofeng的团队能够继续深入研究,为植物科学做出更多贡献。
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