Новый анализ выявил 13 000 генов, общих для всех злаков
Новый вычислительный конвейер в биологии позволил идентифицировать более 13 000 групп консервативных кодирующих белок генов, общих для всех злаков. Это создаёт мощный инструмент для исследования функций генов у этих экономически и экологически важных видов. Исследование опубликовано в журнале Bioinformatics Advances.
На основе геномных данных 16 полностью секвенированных видов злаков из базы Ensembl Plants было выявлено 13 312 высококонсервативных «универсальных» групп генов. Эти группы присутствуют у всех изученных злаков, а гены внутри групп обладают высокой степенью сходства, что указывает на их ответственность за жизненно важные функции.
Ключевым результатом стала проверка надёжности метода: 98,8% этих групп также были обнаружены в недавно секвенированных геномах из двух основных клад злаков, не включённых в первоначальный анализ.
Исследование также выявило 4 609 групп генов, вероятно, связанных с функциями, специфичными для однодольных растений, коммелинид или непосредственно злаков. Это важный шаг к пониманию эволюции признаков, обусловивших успех злаков.
Уникальность работы — в использовании статистического метода Hidden Markov Model (HMM), который фокусируется на консервативных участках генов, важных для функции, а не на всей последовательности. Этот метод превзошёл более простой подход, основанный на процентном сходстве последовательностей, в различении известных линия-специфичных и неспецифичных генов.
Теперь исследователи, занимающиеся поиском генов (например, в рамках QTL-анализа), могут обращаться к новой базе данных universal_grass_peps, чтобы определить, являются ли их гены интереса консервативными для всего семейства злаков и связаны ли они с адаптациями, специфичными для определённых линий.
«База данных предлагает новый источник информации для злаковых генов с неизвестной функцией, удобно идентифицируя те из них, которые общи для всех злаков, и показывая, насколько их функция, вероятно, специфична для злаков», — сказал автор исследования доктор Роуэн Митчелл из Rothamsted Research.