两种柳树基因型叶片和根系对干旱胁迫的全基因组转录和生理响应gydF4y2Ba

背景gydF4y2Ba

干旱是一种主要的环境压力，会对植物的生产力和生存产生严重的影响。了解干旱反应的分子机制对培育适应干旱的植物品种至关重要。本研究的目的是研究来自试验杂交的两种柳树基因型(520和592)的表型和转录反应gydF4y2Ba年代gydF4y2Ba．gydF4y2Baviminalis×gydF4y2Ba（gydF4y2Ba维氏血吸虫×施氏血吸虫gydF4y2Ba)．杨柳是杨科植物家族的多年生木本植物，在世界范围内作为生物能源作物种植。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

进行实验，其中植物暴露于干旱，评估不同的生态生态学参数。此外，从根尖和从干旱和浇水（WW）条件下的植物中叶片产生了RNA-SEQ数据。将RNA-SEQ数据与Trinity汇编程序组装在一起，以产生参考基因集，以便在干旱和WW条件之间获得差异表达的基因（DEGS）。为了研究干旱反应中涉及的分子机制，进行富集分析。还鉴定了具有调整功能的候选基因。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

共获得52,599个基因模型，对基因表达(FPKM≥1)进行筛选后，保留35733个基因模型，其中24,421个基因模型包含开放阅读框。在干旱和WW条件下共鉴定出5,112个独特的DEGs，其中大部分位于根尖。表型上，基因型592对干旱的反应比基因型520表现出更少的生长减少。在转录水平上，与基因型592相比，基因型520在叶片中表现出更强的响应，发现更多的DEGs。相比之下，两种基因型在根尖的转录反应相当相似。通过对MYBs、bzip和叶绿素A /b结合蛋白的分析，确定了一组编码干旱响应蛋白的候选核心基因。gydF4y2Ba

讨论gydF4y2Ba

我们发现，在表型和转录水平上，不同基因型对干旱的响应存在显著差异。除了几个性状的基因型变异外，我们还发现了性状可塑性的基因型变异迹象，这可能在干旱适应中发挥作用。此外，两种基因型在根尖表现出总体上相似的转录反应，但在叶片中表现出更多的变异。因此，观察到的表型差异可能是主要在叶片水平上转录差异的结果。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

这项研究有助于更好地了解木本植物，特别是柳树的干旱反应，并对培育更适应干旱的植物具有启示意义。gydF4y2Ba

干旱是一种主要的环境压力，会对植物的生产力和生存产生严重的影响。在干旱时，植物会做出一系列复杂的反应，包括分子、生化、生理和形态的变化[gydF4y2Ba1GydF4y2Ba，gydF4y2Ba2gydF4y2Ba］．由于适应了环境条件，例如水的可得性和干旱，形成了各种抗旱和耐旱机制。这些机制包括整个植物的变化，如茎根分配、生长速率、叶形态、叶脱落、气孔导度和光合速率，以及转录组重构支持的分子变化，这可能包括应激信号、转录因子和防御过程的上调[gydF4y2Ba1GydF4y2Ba，gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba］．由于可用的gydF4y2Ba杨树trichocarpagydF4y2Ba基因组序列(gydF4y2Ba4gydF4y2Ba[主要在各种杨树物种中研究了对木质植物中非生物胁迫的转录反应。使用微阵列进行了来自不同组织，时间点和治疗的样品之间基因表达水平的比较[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba7gydF4y2Ba]或最近大规模的总RNA平行测序，即RNA-seq [gydF4y2Ba8gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba10.gydF4y2Ba］．因此，有关不同杨树物种干旱响应分子机制的基因和过程的丰富信息是可用的。这些研究揭示了不同物种之间在转录干旱反应上的巨大差异。例如，在叶子gydF4y2BaP. Trichocarpa.gydF4y2Ba， 5689个基因在干旱和对照条件下差异表达[gydF4y2Ba10.gydF4y2Ba，而在树叶gydF4y2Ba香脂P.gydF4y2Ba只有98个探针组在干旱条件下显示了增加的转录本丰度[gydF4y2Ba11.gydF4y2Ba］．其他研究揭示了不同种群对干旱反应的差异[gydF4y2Ba12.gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba14.gydF4y2Ba]，甚至在同一物种的基因型之间[gydF4y2Ba11.gydF4y2Ba］．这些观察到的差异可能源于适应不同干旱条件的遗传多样化[gydF4y2Ba15.gydF4y2Ba］．这种多样化选择应作为涉及干旱反应的重要基因的遗传变异。因此，鉴定与表型反应变异相关的遗传变异，可以提供对干旱适应的遗传基础的有价值的洞察力。最终目标是针对与干旱的表型反应进行精确定位遗传变异，然后可以在标志物辅助选择中使用，以产生更好适应干旱条件的品种。为此，迫切需要了解来自模型物种以外的物种的表型和转录反应的信息。在这项工作中，我们研究过柳树基因型中的干旱反应（属gydF4y2Ba萨利克里斯gydF4y2Ba的姊妹属gydF4y2Ba杨树gydF4y2Ba)，像杨树一样，是杨科木本多年生植物。来自这两个属的物种已经在世界范围内作为生物能源作物种植了很长一段时间，并且有积极的育种计划来开发新的高性能品种[gydF4y2Ba16.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba17.gydF4y2Ba］．柳树特别适合在水供应良好的地区种植，如北欧的大部分地区[gydF4y2Ba18.gydF4y2Ba］．然而，考虑到柳树似乎容易受到干旱胁迫[gydF4y2Ba19.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]南欧的种植需要耐旱品种[gydF4y2Ba21.gydF4y2Ba］．为了生物能源的目的，gydF4y2Ba柳树viminalisgydF4y2Ba，gydF4y2BaS. DascycladosgydF4y2Ba和gydF4y2Ba美国schweriniigydF4y2Ba它们的杂种是欧洲最常用的物种，因为它们显示出快速增长和高生物量产量[gydF4y2Ba16.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba22.gydF4y2Ba］．有柳树的自然种群[相对较高的遗传多样性gydF4y2Ba23.gydF4y2Ba]，已证明可用于不同性状的数量性状位点(qtl)的鉴定，如抗冻、防锈和物候[gydF4y2Ba24.gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba28.gydF4y2Ba]、生长、用水效率和抗旱性[gydF4y2Ba19.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba29.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

本研究的目的是从之间的实验探讨横两个柳树基因型始发的表型和转录干旱应答gydF4y2Ba美国viminalisgydF4y2Ba×(gydF4y2Ba美国viminalisgydF4y2Ba×gydF4y2Ba美国schweriniigydF4y2Ba）[gydF4y2Ba31.gydF4y2Ba］．为了实现这一点，我们在一个植物基质中进行了一个对照实验，在其中评估了一些表型测量。因为不同的器官对干旱有不同的反应[gydF4y2Ba32.gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba34.gydF4y2Ba]我们估计在成熟的叶子和根尖中分别分别对干旱的影响。我们对Illumina平台进行RNA（RNA-SEQ）的大规模平行测序，组装了测序读数gydF4y2Ba新创gydF4y2Ba然后将读取的数据映射回基因模型，以便量化不同样本中每个基因模型的基因表达水平。然后，我们对这组差异表达基因进行氧化石墨烯富集分析，以确定两种组织和基因型中涉及对干旱响应的重要功能类别。gydF4y2Ba

干旱的表型反应gydF4y2Ba

WW条件生长的植物均高（平均值（标准偏差（SD））135.5±6.4厘米），与干旱强调植物相比，具有更多的幼虫芽和更大的总根，芽和叶生物量（高度平均84.3±10.5厘米; 图。gydF4y2Ba1AgydF4y2Ba，gydF4y2BadgydF4y2Ba，gydF4y2BaegydF4y2Ba，gydF4y2Ba我gydF4y2Ba，gydF4y2BamgydF4y2Ba；表格gydF4y2Ba1GydF4y2Ba，主效治疗)。这些差异在试验处理开始后不久就已经建立起来了，在整个试验期间仍然保持着相同的整体模式(图2)。gydF4y2Ba2AgydF4y2Ba株高)。叶片叶绿素浓度，此处以SPAD(每叶面积的叶片氮)评估[gydF4y2Ba35.gydF4y2Ba]，干旱处理显著高于WW处理(表gydF4y2Ba1GydF4y2Ba)，而且在整个实验期间，这种模式也是相似的(图。gydF4y2Ba2B.gydF4y2Ba)．与叶片叶绿素(或叶片N)浓度相比，干旱降低了叶片N的总积累量。因此，在试验结束时，作为生长主要驱动力的叶片总数量和叶片总氮积累量因干旱而大大降低(图2)。gydF4y2Ba1B.gydF4y2Ba；表格gydF4y2Ba1GydF4y2Ba，主效治疗)。与WW植物相比，干旱暴露的植物根系的相对生物量分配也更大(图2)。gydF4y2Ba1NgydF4y2Ba；表格gydF4y2Ba1GydF4y2Ba，主效治疗)。相反于根，相对枝条和叶分配（SW / W，LW / W）不显著由干旱胁迫（图的影响。gydF4y2Ba1F.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba公斤ydF4y2Ba；表格gydF4y2Ba1GydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

两种基因型之间的许多特征不同（表gydF4y2Ba1GydF4y2Ba，主效应基因型)。在试验结束时，无论是在WW还是在干旱条件下，基因型592的平均株高生长都显著高于520。gydF4y2Ba2AgydF4y2Ba；方差分析：主要作用基因型gydF4y2BaP.gydF4y2Ba值(gydF4y2BaP.gydF4y2Ba) = 0.007，未显示)。基因型592也比基因型520产生更多的联生枝，但叶片较少，叶片总氮库较低(图592)。gydF4y2Ba1B.gydF4y2Ba，gydF4y2BadgydF4y2Ba，gydF4y2BaO.gydF4y2Ba；表格gydF4y2Ba1GydF4y2Ba，主效应基因型)。两个处理开始时的平均总生物量相似(方差分析:主效应基因型)gydF4y2BaP.gydF4y2Ba= 0.231)。各基因型间根系生物量分配(RW/W)基本一致，叶片和地上部生物量分配差异显著(图2)。gydF4y2Ba1F.gydF4y2Ba，gydF4y2BajgydF4y2Ba，gydF4y2BaNgydF4y2Ba；表格gydF4y2Ba1GydF4y2Ba主要影响基因型)。基因型和处理之间也存在显著的互作效应，表明两种基因型对干旱的响应存在差异。例如，基因型592的根系生物量分配(RW/W)比520表现出更大的干旱诱导增加;叶片生物量分配因干旱而减少(520)和增加(592);只有基因520对干旱的响应增加了地上部生物量分配(图5)。gydF4y2Ba1F.gydF4y2Ba，gydF4y2BajgydF4y2Ba，gydF4y2BaNgydF4y2Ba；表格gydF4y2Ba1GydF4y2Ba基因型x治疗相互作用（G X T）效应）。相比之下，基因型520的特征在于叶片数和总叶片N池的较强的干旱诱导的减少，而592显示出较强的干旱诱导的Sylpleplic芽的减少（图。gydF4y2Ba1B.gydF4y2Ba，gydF4y2BadgydF4y2Ba，gydF4y2BaO.gydF4y2Ba；表格gydF4y2Ba1GydF4y2Ba， G x T效应)。gydF4y2Ba

通过干旱状况大大减少了相对生长速度（RGR）（表gydF4y2Ba1GydF4y2Ba，主要效果处理），但基因型之间相似（主要效果基因型）。通过每单位叶面积（LAP）的叶面积比（LAR），特定叶面积（SLA）和生物质生产率的相应降低来实现RGR的干旱诱导的降低。gydF4y2Ba1GydF4y2Ba＆gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)(表gydF4y2Ba1GydF4y2Ba，主效治疗)。处理互作的显著基因型表明，520比592干旱对RGR、植株总DW和叶片总N库的降低更明显(图5)。gydF4y2Ba1AgydF4y2Ba，gydF4y2BabgydF4y2Ba，gydF4y2BacgydF4y2Ba；表格gydF4y2Ba1GydF4y2Ba， G x T效应)。与592 (eqn)相比，520基因型的叶面积比(LAR)普遍较高，而叶面积生产力(LAP)较低gydF4y2Ba1GydF4y2Ba; 图。gydF4y2Ba1GgydF4y2Ba，gydF4y2Ba公斤ydF4y2Ba；表格gydF4y2Ba1GydF4y2Ba，主效应基因型)。eqn。gydF4y2Ba2gydF4y2Ba， 520的LAR值越大，主要是叶片生物量分配(LW/W;表格gydF4y2Ba1GydF4y2Ba，主要效果基因型;无花果。gydF4y2Ba1F.gydF4y2Ba)．相比之下，592的LAP较高是叶片叶绿素含量(SPAD指数;无花果。gydF4y2Ba1L.gydF4y2Ba；表格gydF4y2Ba1GydF4y2Ba在这种基因型中的主要效果基因型）。最终，与高LAR基因型（即520）相比，通过干旱影响的高分子基因型（即592）的RGR。gydF4y2Ba

叶温和相对含水量（RWC）在生长条件之间变化，但在基因型之间相似（图。gydF4y2Ba1P.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba问：gydF4y2Ba；表格gydF4y2Ba1GydF4y2Ba，主要疗效治疗和基因型)。干旱条件下，RWC降低，叶片温度升高，气孔闭合程度增大(叶片Δ较高)gydF4y2Ba^18.gydF4y2BaO表示气孔导度较低，gydF4y2BaggydF4y2Ba_S.gydF4y2Ba)，内禀水分利用效率较高(下叶ΔgydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC表示本征水分利用效率较高)，羧化效率也较高(Δ的比值较低)gydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC和ΔgydF4y2Ba^18.gydF4y2Bao表示羧化效率较高）（图。gydF4y2Ba1P.gydF4y2Ba-gydF4y2BaT.gydF4y2Ba、表gydF4y2Ba1GydF4y2Ba，主效治疗)。基因型影响了同位素比值，其中基因型592内在水分利用效率较低，即较高的叶片ΔgydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC)和较低的羧化效率(即Δ的比率较高gydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC和ΔgydF4y2Ba^18.gydF4y2BaO)比基因型520(表gydF4y2Ba1GydF4y2Ba，主效应基因型)。总体而言，同位素数据反映的叶气交换在WW条件下基因型差异较小，而在干旱条件下基因型差异较大。这一模式在统计上得到了所有同位素测量中高度显著的相互作用效应的支持(图。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba-gydF4y2BaT.gydF4y2Ba、表gydF4y2Ba1GydF4y2Ba)．更具体地，干旱诱导的气孔导度降低（即叶片δ增加gydF4y2Ba^18.gydF4y2Bao）与520相比，592不太明显。还有干旱诱导的内在用水效率的增加（即叶片δ降低gydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC)在592例中没有520例那么明显(见表)gydF4y2Ba1GydF4y2Ba， G x T效应)。gydF4y2Ba

新创gydF4y2BaDEGs的组装和识别gydF4y2Ba

从两种柳树的叶片和根尖组织中提取的RNA制备的36个文库的Illumina测序结果为7.91 × 10gydF4y2Ba^8gydF4y2Ba对端测序读取158 × 10的配对gydF4y2Ba^9gydF4y2Ba碱基对(bp)(表gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)．每个文库的测序读对数在18.1到3330万之间变化，组织之间没有显著差异(方差分析:gydF4y2BaP.gydF4y2Ba= 0.60)，基因型(方差分析:gydF4y2BaP.gydF4y2Ba= 0.55）或治疗（ANOVA：gydF4y2BaP.gydF4y2Ba= 0.39)。当所有的测序序列被组合和组装gydF4y2Ba新创gydF4y2Ba利用Trinity汇编软件得到91701个contigs，代表52,599个基因模型。对基因表达进行筛选(每千碱基的转录本每百万映射片段(FPKM)≥1)后，保留35733个基因模型，其中24421个包含开放阅读框(附加文件)gydF4y2Ba1GydF4y2Ba)．基因模型的大小在301 ~ 16,559 bp之间，平均长度为1485 bp，中值长度为1273 bpgydF4y2Ba2gydF4y2Ba)．40.6%的reads被定位到具有表达分析参数的高置信度基因集。他们中的大多数(99.7%)映射到一个独特的位置。更详细的映射统计可以在表中找到gydF4y2Ba2gydF4y2Ba．这个项目gydF4y2Ba刨边机gydF4y2Ba利用“calcNormFactors()”功能，对基因型592叶片(5个重复)、基因型520叶片(5个重复)、基因型592根尖(4个重复)和基因型520根尖(4个重复)中干旱和WW条件下的基因差异进行了鉴定。规范化读计数列在附加文件中gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba和归一化因子gydF4y2Ba刨边机gydF4y2Ba分析在附加文件中列出gydF4y2Ba4gydF4y2Ba．如果错误发现率(FDR)≤0.05且为log，则将基因定义为上调的DEGsgydF4y2Ba_2gydF4y2BaFDR≤0.05且为对数时，fold change (FC)≥1为下调的DEGsgydF4y2Ba_2gydF4y2BaFC≤−1。在基因型和组织中共鉴定出6935个DEGs，代表5112个独特的基因模型。3082个deg表达上调(2175个独一无二)，3853个deg表达下调(2974个独一无二)(表gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba，附加文件gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．在叶片中发现的deg比在根尖中要少得多gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba，附加文件gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)，这一模式在两种基因型中都是一致的。这一结果表明，干旱对这两种基因型的年轻成熟叶片的整体转录的影响很小，表明根尖对干旱的转录反应比叶片更强。在比较两种基因型时，基因520的叶片中比基因592中有更多的deg，而根尖中deg的数量在两种基因型之间更相似(这在基因上调的deg中尤为明显)(表)gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba)．二十八个基因（附加文件gydF4y2Ba5gydF4y2Ba）显示使用广义线性模型，并且当显著ģ控制x T效应的基因本体论（GO）术语ADP结合这些基因中被显著富集。当比较在树叶和两种基因型这些基因的根尖干旱响应，25比显示在根尖叶更大的干旱响应。这一假设有一个等于机会的效果是在任一组织因此可以拒绝更强（gydF4y2BaP.gydF4y2Ba= 2.74 × 10gydF4y2Ba^{−5gydF4y2Ba}，二项式测试请参阅附加文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．这一结果进一步证实了叶片对干旱反应的基因型差异大于根系。gydF4y2Ba

功能注释和GO富集分析gydF4y2Ba

使用Blast2GO软件工具在功能上注释gydF4y2Ba新创gydF4y2Ba组装基因产物和致富集分析，以识别叶子和根尖中涉及干旱应激反应的功能和基因。在高置信基因组中的24,421个基因中，15,980个用GO术语注释。gydF4y2Ba

以高置信度注释基因集为参考，分别对各基因型叶片和根尖上、下注释的DEGs进行GO富集分析。每个比较中的所有丰富的GO术语都显示在附加文件中gydF4y2Ba7gydF4y2Ba．总体而言，在基因型592中，很少有GO项对DEGs进行富集，实际上没有显著富集，表明干旱对该基因型叶片功能的影响不大。然而，基因520显示出更强的功能性干旱响应，因为几个氧化石墨烯项显著富集，特别是对上调的DEGs。例如，在分子功能(F)本体论层面，“肽基-脯氨酸顺反式异构酶活性”是最显著的过度表达术语之一，而在生物过程(P)本体论层面，不同的响应和调控术语显著过度表达(Additional file)gydF4y2Ba7gydF4y2Ba)．在细胞组件(C)本体级别，一些与类囊体和细胞壁相关的术语被过度表示(附加文件gydF4y2Ba7gydF4y2Ba)．对于F本体水平的下调的Degs，“氧气结合”是最重要的超额持续期限（附加文件gydF4y2Ba7gydF4y2Ba)．在P本体水平，“花生酸代谢过程”和“环氧树脂蛋白酶P450途径”是覆盖的。在C本体水平上没有术语显着超越。gydF4y2Ba

与叶片相比，根尖中有更多的GO术语富集了deg，这表明与叶片相比，该组织中更强的干旱反应。在无花果。gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba我们在与上调相关的P本体水平上呈现了过多的GO术语(FDR < 0.0001)(图。gydF4y2Ba3AgydF4y2Ba)和下调(图。gydF4y2Ba3B.gydF4y2Ba)两种基因型的差异基因。两种基因型中许多GO项显著或几乎显著富集，这意味着两种基因型对根尖干旱的响应总体上相似。对于上调的deg，受影响最大的功能与生物合成和代谢过程有关(图)。gydF4y2Ba3AgydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

涉及干旱反应的核心候选基因集gydF4y2Ba

为了鉴定涉及两种柳基因型中的干旱应激反应的候选基因，我们在两种基因型的根尖中提取了上调的DEG，并在表中列出的任何15个“响应”的术语中的任何一个术语gydF4y2Ba4gydF4y2Ba．结果显示，基因型592有115个基因，基因型520有141个基因(附加文件)gydF4y2Ba8gydF4y2Ba)．基于注释和报告的应力反应功能，鉴定了28个候选基因的核心组（表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)，可以作为在分子水平上详细研究柳树及相关物种干旱响应功能的目标。其中一些基因与编码转录因子的基因同源，如MYBs、wrky、bzip和在胁迫反应中具有已知功能的热应激转录因子。其他基因与编码脱氢酶和叶绿素a/b结合蛋白的基因同源。gydF4y2Ba

基因型对干旱的特殊生理反应gydF4y2Ba

本研究为一个生长实验提供了条件，在灌溉对比条件下，两种基因型的插枝生长了足够长的时间，从而在转录和表型水平上产生了相当大的变异。结果表明，这两个基因型对干旱的表型反应截然不同。基因型592总体受干旱影响较小，生长下降较弱。592的较弱的生长减少与根系生物量分配(RW/W)更大的增加有关，以应对干旱，提高了探索可用水和营养资源的能力。有趣的是，基因型592也普遍表现出较高的叶片SPAD值，这与基于区域的叶片N含量较高是对干旱的适应的假设是一致的[gydF4y2Ba36.gydF4y2Ba］．在对比592，基因型520中显示通常较高的蒸散量区域（例如LAR），并回答了干旱具有很强的叶片面积减少，大幅度减少气孔导度和增加的固有水分利用效率。在性状变异在干旱对比度基因型差异，特别是对于气孔生理性状，因此，除了在平均性状所观察到的遗传型变异（例如LAR，LAP，SPAD），我们还发现指示（叶ΔgydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC和ΔgydF4y2Ba^18.gydF4y2BaO).在干旱对比中观察到的性状变异的基因型差异，可能表明与干旱相关的性状可塑性的基因型差异。与本研究相似的叶片性状的可塑性存在较大的基因型变异gydF4y2Ba桉树gydF4y2Ba源于澳大利亚降雨梯度的杂粮，并被解释为这些树木气候适应的重要特征[gydF4y2Ba37.gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

生成高置信度基因集gydF4y2Ba

新创gydF4y2Ba所有测序reads的组装产生了52,599个基因模型，在过滤掉低表达基因模型后，仍然保留了35,733个。在接下来的筛选步骤中，不包含开放阅读框的基因模型被过滤掉，高置信度基因集中留下24,421个基因模型。其中，有18128个在Blast2Go中使用GO术语进行了功能注释。尽管将这些数据与其他研究的数据进行比较存在问题，因为不同的组织和过滤标准也经常被使用，gydF4y2Ba新创gydF4y2BaRNA-seq数据的组装gydF4y2Ba灰叶胡杨gydF4y2Ba导致48,653个基因模型[gydF4y2Ba38.gydF4y2Ba),在gydF4y2Ba美国matsudanagydF4y2Ba检索到48,817个unigenes [gydF4y2Ba39.gydF4y2Ba]表明这些数字在不同物种上整体相当相似。这种高置信度集中注释基因的数量大大高于通过GO术语注释的基因模型的数量gydF4y2Ba灰叶胡杨gydF4y2Ba和gydF4y2Ba胡杨gydF4y2Ba11587 (gydF4y2Ba40gydF4y2Ba]及[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba，这可能反映了注释工具的改进。gydF4y2Ba

两种基因型和组织之间的次数和富集术语的变化gydF4y2Ba

当比较两种组织之间的干旱反应时，我们发现与叶子相比，在根尖中受到许多基因的干旱影响的基因表达，这是两种基因型一致的结果。先前在杂交杨树中观察到类似的模式（gydF4y2BaP. deltoides.gydF4y2Ba×gydF4y2Bap .黑质gydF4y2Ba）[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba相比于成熟的叶片，在根尖对干旱的反应上，探针组显示出了两倍的显著变化。作者提出，这种差异部分可以解释为活跃生长的组织，即根尖对缺水的敏感性更高。从根尖中deg的数量来看，两种基因型表现出相当相似的反应。这种相似性在与两种基因型中存在的这些deg相关的富集氧化石墨烯术语中也很明显。一个意想不到的结果是在细胞成分水平上与叶绿体相关的大量富集项。干旱对成熟叶片中基因表达的整体缺乏反应也是意料之外的，因为之前的一些研究报道了叶片中更大的反应。例如,在gydF4y2BaP. Trichocarpa.gydF4y2Ba在叶片中鉴定出5689个DEGs [gydF4y2Ba10.gydF4y2Ba),在gydF4y2Ba胡杨gydF4y2Ba，其中有5083个基因在叶片中差异表达[gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]和杂交杨树(gydF4y2BaP. deltoides.gydF4y2Ba×gydF4y2Bap .黑质gydF4y2Ba) 2120只在叶中受影响[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba］．本研究的结果与gydF4y2Ba香脂P.gydF4y2Ba其中98个探针组显示了增加的转录本丰度到干旱[gydF4y2Ba11.gydF4y2Ba］．在射击中也看到了较少的反应gydF4y2Ba香脂P.gydF4y2Ba［gydF4y2Ba6gydF4y2Ba］．与根尖相比，592基因型在叶片中表现出更大的差异，基因型中deg更少，GO项更丰富。此前在杂交杨树叶片中发现了强烈的基因型效应[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba] 和gydF4y2Ba香脂P.gydF4y2Ba(6个基因型)gydF4y2Ba11.gydF4y2Ba］．杂交杨树无性系(gydF4y2BaP. deltoides.gydF4y2Ba×gydF4y2Bap .黑质gydF4y2Ba和gydF4y2Bap .黑质gydF4y2Ba×gydF4y2Bap . maximowicziigydF4y2Ba）[gydF4y2Ba6gydF4y2Ba］．有趣的是，与支持转录和生理反应相关的基因型520相比，基因型592在叶片水平上也表现出更少的生理反应。例如，干旱引起的气孔生理变化(如ΔgydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC和ΔgydF4y2Ba^18.gydF4y2BaO)在基因型520中更为明显，这与GO术语“类囊体”和细胞壁在细胞成分本体水平上的过度代表一致。在表现出显著G x T效应的28个基因中，有几个基因编码抗病蛋白和富亮氨酸重复蛋白。一个令人兴奋的假设是，这两种基因型在这些基因上携带了不同的等位基因，导致了不同的干旱反应。gydF4y2Ba

一组参与干旱胁迫反应的核心候选基因gydF4y2Ba

我们已经产生了一组核心候选基因，我们认为它们特别有趣，应该进一步检查它们在分子应激反应中的作用，我们在这里讨论其中一些。在我们的候选基因中有几个转录因子，如MYBs、bzip和wrky，它们在aba依赖的胁迫响应中具有已知的功能[gydF4y2Ba41.gydF4y2Ba］．它们在其他情况下，通过调节下游基因的转录来调节应力响应。此外，几种候选基因编码了叶绿素gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba/gydF4y2BabgydF4y2Ba结合蛋白(即cab)。这个蛋白家族的典型特征是CAB结构域，包含色素结合的氨基酸残基。有一些迹象表明，它们具有广泛意义上的强光保护功能，并编码类似于光收集蛋白(lil)的同源物。所有进行含氧光合作用的生物体也含有lll [gydF4y2Ba42.gydF4y2Ba]，与高等植物的捕光天线高度同源，并含有CAB域。lil的调控与光收集复杂蛋白(lhc)相反;在强光条件下，lhc的表达被抑制，LILs上调。虽然在蓝藻中发现了LILs对不同的胁迫作出反应，但它们在植物中的功能被认为仅限于光胁迫[gydF4y2Ba43.gydF4y2Ba］．因此，这些基因和基因产物可能在胁迫反应中发挥重要作用——即使是非光合组织。在拟南芥中也有[gydF4y2Ba44.gydF4y2Ba]和米[gydF4y2Ba45.gydF4y2Ba在干旱胁迫下，这些基因的表达增强，表明这些基因与物种无关，具有普遍的重要性。gydF4y2Ba

在这项研究中，我们报告了第一个在柳树上进行的大型转录组研究，其中我们比较了两种基因型和两种组织对干旱的生理和转录反应。一个gydF4y2Ba新创gydF4y2Ba组装和随后过滤在两种基因型和两个条件下的根尖端和叶片转录om，产生了具有24,421个基因的组。在干旱和WW条件下鉴定了总共5112个独特的Degs，其中大多数在根尖中发现了大多数。我们还发现基因型之间的干旱反应在表型和剖析层面之间存在显着差异。与基因型520相比，基因型592显示出对干旱的响应较少的生长减少，这表明该基因型更加受到基因型520的干旱。除了几种平均性状的基因型变异之外，我们还发现了特性可塑性的相当大的基因型变异（特别是叶状性格），这可能在干旱适应中发挥作用。在转录水平上，基因型520在与基因型592相比，发现叶片中的更大响应。随着两个基因型在根尖中显示出整体类似的转录响应，但叶子的变化更多，可以所观察到基因型之间的表型差异是由于它们的叶子的转录差异。我们还鉴定了在干旱反应中编码蛋白质的核苷酸基因的核心候选基因组，例如MyBS，Bzips和Wrkys以及叶绿素A / B结合蛋白。本研究的知识增加了我们对柳树中干旱反应的生理和分子基础的理解，但这些结果适用于所有木本植物。gydF4y2Ba

植物材料gydF4y2Ba

两个gydF4y2Ba萨利克里斯gydF4y2Ba从S基因型（520和592）gydF4y2Ba_1GydF4y2Ba谱系（gydF4y2BaNgydF4y2Ba= 463) [gydF4y2Ba31.gydF4y2Ba在本研究中使用。年代gydF4y2Ba_1GydF4y2Ba雌性无性系78183之间的杂交是二倍体吗gydF4y2Ba美国viminalisgydF4y2Ba和二倍体，BjörngydF4y2Ba柳树viminalisgydF4y2Bal× 美国schweriniigydF4y2BaE狼杂种雄性。以前的温室和植物管实验结果表明，无论是在WW时期还是在干旱条件下，基因520和592都是高产无性系[gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba］．有趣的是，他们表现出对干旱的不同反应，作为一个例子，基因型592比520失去了更多的叶子[gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

S.gydF4y2Ba_1GydF4y2Ba瑞典农业科学大学(Swedish University of Agricultural Sciences)在乌普萨拉(Uppsala, 59°49 ' N 17°40 ' E, Sweden central)附近的一个植物档案中种植并保存了两个基因型的休眠芽gydF4y2Ba^ngydF4y2Ba保存在−4°C。在17日gydF4y2Ba^TH.gydF4y2Ba2月，每个基因型准备50个6厘米长的插穗，种植在3-L的装满商业土壤(“Weibull’s Krukväxtjord Lera & Kisel”，有机质95%;pH值5.5 - -6.5;182克/米gydF4y2Ba^3.gydF4y2BaN, 91 g / mgydF4y2Ba^3.gydF4y2BaP，195克/米gydF4y2Ba^3.gydF4y2BaK，最多50克/米gydF4y2Ba^3.gydF4y2Ba微量营养素）。相比现场条件[在所有基因型和治疗的相对小的锅的大小和所得到的高生物质底物的体积比在最终收获可能已下降生长gydF4y2Ba46.gydF4y2Ba，但肉眼观察表明，在最终收获时，每个花盆的根所占基质体积从未超过大约一半。实验是在一个步入式生长室中进行的，在那里，植物被分成三组。每组每个基因型包含相同数量的植物，因此每组代表一个区或复制。在20℃恒温条件下，相对湿度70%，光周期16 h (300 μmol PAR m)，培养38 dgydF4y2Ba^{−2gydF4y2Ba}S.gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}）常规浇水。块内的植物的位置每天都会改变腔室中的块中的块的位置，并且植物被修剪，使得仅保留主芽。对于开始的干旱治疗开始gydF4y2Ba^TH.gydF4y2Ba3月，选取各基因型生育期相同的30株，其中15株作为对照，常规浇水(充分浇水或WW条件下)，15株干旱胁迫(干旱条件下)31 d。这样做的目的是在整个处理过程中使受干旱胁迫的植物保持在萎蔫点以上。因此，在开始干旱胁迫处理之前，对每个基因型的6株植株进行了萎蔫点或不枯萎所需的土壤水分的最小量的研究。这些植物每天都要称重，直到它们开始枯萎(没有水供应)。为了施加干旱胁迫，以单株可见萎蔫迹象(“萎蔫点”)的开始为生理干旱胁迫指标。因此，在干旱处理中，在植物达到各自的枯萎点(即确定盆栽重量)之前，每个花盆的水分供应都将被停止。在4月份的整个实验期间，每天都要称重，并以必要的数量添加水，以保持基材在一个或多或少恒定的最低供水水平。在整个处理过程中，所有处于干旱胁迫条件下的植株都保持在萎蔫点附近。WW植物在整个处理期间定期浇水，以满足土壤的田间容量，并每天称重。为了考虑随着植物生长而增加的消耗量，在整个处理期间，浇水量略有增加。 When the drought stressed plants were kept near the wilting point, they received approximately 50 % of the water supplied to the WW plants.

Eco-physiological测量gydF4y2Ba

在试验期间进行了两次收获，第一次收获刚好在处理期开始之前(28gydF4y2Ba^TH.gydF4y2Ba3月）以及在治疗期结束时（最终收获27的gydF4y2Ba^TH.gydF4y2Ba- 28.gydF4y2Ba^TH.gydF4y2Ba4)。将收获的植株(每块5株，处理和基因型)分离为叶、茎、原断枝、根、联枝和联叶，在70℃下烘干48 h。未包括离体叶片。用面积计测定新鲜叶片的叶面积(LI-3100, LiCor Inc.， Lincoln, NE, USA)。在初收和终收时，评估了各植物室的干重和所有植物的叶面积。单株总干重(DW)估计为不包括扦插在内的所有植株室的总和。在整个处理期间，对高度进行无损评估。高度定义为从枝的基部到顶芽最厚部分的长度。利用便携式叶绿素仪(SPAD-502, Konica Minolta Sensing Inc.)在株高相同的条件下无损测定了中上冠层单株叶片叶绿素含量(SPAD指数)。日本)。 In萨利克里斯gydF4y2BaSPAD指数与叶片氮(N)含量密切相关[gydF4y2Ba35.gydF4y2Ba］．此外，使用便携式红外温度计（IR400，EXTECH INSTRUMENTS）在同一叶片上测量叶温。每种叶子的平均次数用于两种评估。通常，相对含水量（RWC）是抗旱性的量度[gydF4y2Ba47.gydF4y2Ba并在最后收获那天对所有植物的叶片进行了测量。为了测定RWC，每株取两片发育完全的叶片。如Weih和Nordh所述，确定了RWC的简化测度[gydF4y2Ba48.gydF4y2Ba，并在这里表明水分从叶子组织流失的速率。采样后，将叶片直接加权，置于室温下的滤纸上。叶片在70℃烘箱干燥24小时后(wt24)和4小时后再次称重。RWC按以下公式计算:RWC (%) = (wt4 - wt24) / (wt0 - wt24) × 100。gydF4y2Ba

取叶片进行全氮处理;英国克鲁isoanalytical Limited进行碳和氧同位素分析。所有分析都通过元素分析仪同位素比质谱(EA-IRMS, Europa Scientific 20-20)进行。叶片氮浓度与单株各叶片总氮DW相乘得到叶片总氮库。叶片碳氧同位素测量反映了叶片水平气体交换的重要特征，并在叶片的整个生命周期内进行了整合。因此,叶ΔgydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC与细胞间CO相关gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba浓度gydF4y2BaCgydF4y2Ba_我gydF4y2Ba和更高的gydF4y2BaCgydF4y2Ba_我gydF4y2Ba表示内在用水效率较低[gydF4y2Ba49.gydF4y2Ba］．叶ΔgydF4y2Ba^18.gydF4y2Bao是气孔电导的衡量标准（gydF4y2BaggydF4y2Ba_S.gydF4y2Ba)，并长出叶子ΔgydF4y2Ba^18.gydF4y2BaO与下降相关gydF4y2BaggydF4y2Ba_S.gydF4y2Ba［gydF4y2Ba49.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba50.gydF4y2Ba］．最后，Δ的比率gydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC和ΔgydF4y2Ba^18.gydF4y2BaO(即。gydF4y2BaCgydF4y2Ba_我gydF4y2Ba/gydF4y2BaggydF4y2Ba_S.gydF4y2Ba）表示羧化效率和更高的估计gydF4y2BaCgydF4y2Ba_我gydF4y2Ba/gydF4y2BaggydF4y2Ba_S.gydF4y2Ba与较低的羧化效率相关[gydF4y2Ba51.gydF4y2Ba］．用于δ的参考材料gydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC分析样品是IA-R001（小麦粉，δgydF4y2Ba^13.gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{V-PDBgydF4y2Ba}=−26.43‰)。叶片样品碳同位素比值(δgydF4y2Ba^13.gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{样本gydF4y2Ba}）表示为：ΔgydF4y2Ba^13.gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{样本gydF4y2Ba}(‰)= (RgydF4y2Ba_{样本gydF4y2Ba}/ RgydF4y2Ba_PDBgydF4y2Ba- 1) × 1000，其中RgydF4y2Ba_{样本gydF4y2Ba}和RgydF4y2Ba_PDBgydF4y2Ba是gydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC /gydF4y2Ba^12.gydF4y2BaC摩尔丰度比叶片材料和PeeDee箭石标准。碳同位素鉴别(ΔgydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC，‰)，假设大气中的同位素组成(δgydF4y2Ba^13.gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{空气gydF4y2Ba}）是-8‰[gydF4y2Ba51.gydF4y2Ba]并计算为：δgydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC =(δgydF4y2Ba^13.gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{空气gydF4y2Ba}- δ.gydF4y2Ba^13.gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{样本gydF4y2Ba}/（1 +δgydF4y2Ba^13.gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{样本gydF4y2Ba}/ 1000)。用于δ的参考材料gydF4y2Ba^18.gydF4y2Bao分析是IAEA-CH-6（蔗糖，δgydF4y2Ba^18.gydF4y2BaOgydF4y2Ba_{V-SMOWgydF4y2Ba}= 36.4‰)。的δgydF4y2Ba^18.gydF4y2BaO的灌溉水(COgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba: HgydF4y2Ba_2gydF4y2BaO平衡法)为−13.8‰。的gydF4y2Ba^18.gydF4y2BaO富集超过灌溉水(ΔgydF4y2Ba^18.gydF4y2BaOgydF4y2Ba_{样本gydF4y2Ba})计算为:ΔgydF4y2Ba^18.gydF4y2BaOgydF4y2Ba_{样本gydF4y2Ba}（‰）=δgydF4y2Ba^18.gydF4y2BaOgydF4y2Ba_{样本gydF4y2Ba}- δ.gydF4y2Ba^18.gydF4y2BaOgydF4y2Ba_{灌溉用水gydF4y2Ba}．同位素比值计算为ΔgydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC /ΔgydF4y2Ba^18.gydF4y2BaOgydF4y2Ba_{样本gydF4y2Ba}［gydF4y2Ba51.gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

使用经典生长分析方法分析植物生长随时间的变化[gydF4y2Ba52.gydF4y2Ba]，并根据连续两次收获之间的生物量和叶面积变化。因此，相对生长率(RGR，每初始植株最终生物量和周，g g)可能存在差异gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}WK.gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}叶面积比(LAR，每株生物量叶面积，mgydF4y2Ba^2gydF4y2BaggydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}）;叶面积生产力(LAP)，每叶面积的总生物量生长和周，g mgydF4y2Ba^{−2gydF4y2Ba}WK.gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}）;比叶面积，每叶生物量叶面积，mgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba公斤gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}）;叶片生物量比例(LW/W，叶片生物量/总植物生物量，%)。利用以下生长性状间的关系分析各处理和无性系间的差异[gydF4y2Ba53.gydF4y2Ba]：gydF4y2Ba

RNA提取和测序gydF4y2Ba

在最后收获的前一天，从每一株植株上收集了两片发育完全的嫩叶和几根根尖约1厘米，这些幼苗在收获后立即被冷冻在液氮中，并储存在−80°C中等待RNA提取。在干旱和WW条件下，从两种基因型的叶片和根尖中提取了40株5个生物复制的总RNA。使用光谱植物总RNA试剂盒(Sigma-Aldrich)和On-Column DNase I酶切装置(Sigma-Aldrich)提取大约100 mg叶子和30 mg根尖的RNA。在2100生物分析仪(安捷伦)上进行质量检测后，丢弃4份根尖样本，共留下36份RNA样本用于测序。为36个样本分别准备了一个测序库。RNA样本首先用DNase处理，然后使用Illumina公司的TruSeq RNA sample Prep Kit v1制备每个样本一个文库，选择poly - a片段，然后合成cDNA，连接扩增和测序适配器。测序库分别进行条形码编码，然后在Illumina HiSeq 2000仪器上将每个车道上的9个库汇集在一起。所有样本测序为配对端，其中27个样本的读长为100 bp, 9个样本的读长为107 bp，读长为144 bp。利用乌普萨拉的SNP&SEQ技术平台进行文库制备和测序。gydF4y2Ba

新创gydF4y2Ba装配和过滤gydF4y2Ba

对所有36个文库的测序结果进行了组合和组装gydF4y2Ba新创gydF4y2Ba使用Trinity软件（版本20140717）[gydF4y2Ba54.gydF4y2Ba]与读修整和数字归一化选项。除了在归一化步骤50最大覆盖和20的最小k链节覆盖以及在组装步骤中的300最小重叠群长度默认参数实现。在三位一体产生的重叠群中默认“三位一体组件”或基因模型，其中每个基因模型代表推定的基因聚类。基于其中该曾与FPKM（每百万分之映射片段转录物的千碱基片段（读对））没有重叠群高于或等于1的基因模型滤出基因表达水平的组件，过滤。对于每一个基因模型，具有最高FPKM值的重叠群被保留。通过期望最大化（RSEM）V映射测序读数（来自所有库）与程序RNA-SEQ重叠群获得FPKM值。1.2.12 [gydF4y2Ba55.gydF4y2Ba］．在第二个过滤步骤中，只有包含和开放阅读框的基因模型被保留。转解码器版本20140704 [gydF4y2Ba56.gydF4y2Ba]与默认选项一起用于从筛选的基因模型中预测开放阅读框架gydF4y2Ba新创gydF4y2Ba组装。这个程序集被称为高置信度基因集，它是用于基因表达分析的数据集。gydF4y2Ba

差异基因表达分析gydF4y2Ba

为了确定在干旱响应中具有假定功能的基因，我们对干旱和WW条件下的差异表达基因进行了鉴定。使用RSEM v. 1.2.12获得高置信基因集中基因的特异读计数[gydF4y2Ba55.gydF4y2Ba，内部使用bowtie v. 1.0.0 [gydF4y2Ba57.gydF4y2Ba］．所有的测序文库，本届大会分别映射。允许最多两个错配所施加的映射参数，以反映等位基因变异。使用RSEM获得的读取计数时，gydF4y2BaR / BioconductorgydF4y2Ba包gydF4y2Ba刨边机gydF4y2Ba［gydF4y2Ba58.gydF4y2Ba]，检测592型叶片、520型叶片、592型根尖和520型根尖干旱与WW条件高可信基因集中基因间的差异表达基因(DEGs)。这四项两两比较采用经典的Fisher精确检验。所有的分析gydF4y2Ba刨边机gydF4y2Ba，读取计数使用“calcNormFactors()”函数对RNA组成进行规范化。使用广义线性模型(GLM)鉴定了具有显著G x T效应的基因gydF4y2Ba刨边机gydF4y2Ba相互作用模型为(治疗+组织+基因型+(治疗×组织)+(基因型×治疗)+(组织×基因型)+(治疗×组织×基因型)。基因型×治疗交互作用项保留。为了量化基因型在叶片和根尖的干旱反应(干旱与WW条件)方面是否比根尖更不同，构建了一个统计检验，并对具有显著G x T效应的基因进行了统计检验(该检验在附加文件中描述gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．对于所有测试，如果错误发现率（FDR）≤0.05并记录，则定义基因被定义为差异表达gydF4y2Ba_2gydF4y2Bafold change (FC)≥1。gydF4y2Ba

功能注释和GO富集分析gydF4y2Ba

在Blast2GO (version 3.1)中，高置信度基因集中的基因用GO术语进行了功能注释[gydF4y2Ba59.gydF4y2Ba］．BLAST步骤是针对2015-08-06的NCBI NR数据库的viridiplantae局部进行的。叶片的所有上调和下调的Degs，使用Fisher的确切测试测试了两种基因型中的根尖，用于富集，它使用Blast2Go软件中集成的Gossip软件。与在高置信基因组中的所有注释基因相比，使用FDR≤0.05的截止阈值，基本原理是测试在egs中的术语中的转移术语的过度或不足。对三种本体水平，生物过程（P），分子功能（F）和细胞组分（C）进行分析。gydF4y2Ba

可获得的支持数据gydF4y2Ba

RAW测序读数可在欧洲核苷酸存档（ENA）中，参考号PRJEB10883（gydF4y2Bahttp://www.ebi.ac.uk/ena/data/view/PRJEB10883gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

ANOVA：gydF4y2Ba

方差分析gydF4y2Ba

BP：gydF4y2Ba

基对gydF4y2Ba

C本体:gydF4y2Ba

蜂窝组件本体gydF4y2Ba

cm:gydF4y2Ba

厘米gydF4y2Ba

度:gydF4y2Ba

差异表达基因gydF4y2Ba

df:gydF4y2Ba

自由程度gydF4y2Ba

DW:gydF4y2Ba

干重gydF4y2Ba

F本体:gydF4y2Ba

分子功能本体gydF4y2Ba

舰队指挥官:gydF4y2Ba

褶皱变化gydF4y2Ba

罗斯福:gydF4y2Ba

错误发现率gydF4y2Ba

FPKM：gydF4y2Ba

片段(读对)每千碱基的转录本每百万映射片段gydF4y2Ba

G x T:gydF4y2Ba

基因型x治疗相互作用gydF4y2Ba

走:gydF4y2Ba

基因本体论gydF4y2Ba

h:gydF4y2Ba

小时gydF4y2Ba

圈:gydF4y2Ba

叶面积生产力gydF4y2Ba

政治:gydF4y2Ba

叶面积比率gydF4y2Ba

LW / W:gydF4y2Ba

叶生物量/总植物生物量gydF4y2Ba

护士:gydF4y2Ba

氮gydF4y2Ba

P.gydF4y2Ba：gydF4y2Ba

P.gydF4y2Ba-价值gydF4y2Ba

P本体:gydF4y2Ba

生物过程本体gydF4y2Ba

QTL:gydF4y2Ba

数量性状位点gydF4y2Ba

RGR:gydF4y2Ba

相对生长速率gydF4y2Ba

RNA-SEQ：gydF4y2Ba

RNA测序gydF4y2Ba

RW / W:gydF4y2Ba

每株总生物量的根生物量gydF4y2Ba

RWC:gydF4y2Ba

相对含水量gydF4y2Ba

SD:gydF4y2Ba

标准偏差gydF4y2Ba

SLA:gydF4y2Ba

比叶面积gydF4y2Ba

SPAD:gydF4y2Ba

叶叶绿素含量gydF4y2Ba

SW / W：gydF4y2Ba

每株总生物量的地上部生物量gydF4y2Ba

WW:gydF4y2Ba

有实力的gydF4y2Ba

ΔgydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC:gydF4y2Ba

碳同位素比值gydF4y2Ba^13.gydF4y2BaC /gydF4y2Ba^12.gydF4y2BaCgydF4y2Ba

ΔgydF4y2Ba^18.gydF4y2BaO:gydF4y2Ba

氧同位素比例gydF4y2Ba^18.gydF4y2BaO /gydF4y2Ba^16.gydF4y2BaOgydF4y2Ba

瑞典能源署为这项工作提供了财政支持(批准号P30599-2)gydF4y2Ba）gydF4y2Ba．我们感谢Miguel Nemesio Gorrez和Marie Melander在实验期间提供的帮助，以及Luisa Ghelardini在实验设计和为研究选择基因型方面提供的建议。采用Uppsala的SNP&SEQ技术平台进行测序。该设施是瑞典国家基因组基础设施(NGI)和生命科学实验室的一部分。SNP&SEQ平台还得到了瑞典研究委员会和克努特和爱丽丝·瓦伦堡基金会的支持。gydF4y2Ba

从属关系gydF4y2Ba

1. 瑞典农业科学大学林奈植物生物学中心乌普萨拉生物中心植物生物学学系，瑞典乌普萨拉SE-750 07gydF4y2Ba

   帕斯卡尔Pucholt，每Sjödin，安克里斯廷Rönnberg-Wästljung与索非亚柏林gydF4y2Ba

2. 瑞典乌普萨拉大学进化生物学中心进化生物学系，瑞典乌普萨拉SE-752 36gydF4y2Ba

   每SjodingydF4y2Ba

3. 瑞典农业科学大学林奈植物生物学中心作物生产生态系，瑞典乌普萨拉SE-750 07gydF4y2Ba

   马丁WeihgydF4y2Ba

通讯作者gydF4y2Ba

对应到gydF4y2Ba索非亚柏林gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

相互竞争的利益gydF4y2Ba

提交人声明他们没有竞争利益。gydF4y2Ba

作者的贡献gydF4y2Ba

PP和PS进行了生物信息学分析，并起草了部分手稿。MW分析了生理数据并起草了部分手稿。ACRW进行了实验，获得了资金，并起草了部分手稿。SB构思和设计了这项研究，进行了实验，获得了资金，并主要负责撰写手稿。所有作者阅读并批准了最终的手稿。gydF4y2Ba

作者的信息gydF4y2Ba

不适用。gydF4y2Ba

数据和材料的可用性gydF4y2Ba

不适用。gydF4y2Ba

这篇文章的勘误表载于gydF4y2Bahttp://dx.doi.org/10.1186/s12870-015-0665-4gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

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