通过连锁分析、GWAS、转录组分析等方法鉴定水稻幼苗响应高温胁迫的候选基因

背景

气温上升对水稻植株的影响越来越突出。开发耐热基因并将其应用于水稻育种是解决这一问题的可行而有效的途径。

结果

在水稻苗期异常高温处理后，重组自交系的茎长、干重和鲜重等3个主要生物量性状发生了变化籼稻种质人口。通过连锁分析和全基因组关联分析结果的比较，发现两个长度分别为57 kb和69 kb的基因座qDW7和QFW6.，分别与水稻苗期对异常高温的响应有关。同时，通过整合转录组分析，一些基因被认为是重要的候选基因。结合已知基因和同源基因分析，发现候选区间中有8个基因需要在后续研究中重点关注。

结论

结果表明了几个相关的基因座，这将有助于研究人员进一步发现可以应用于水稻耐热育种的有益耐热基因。

大米(栽培稻L.．)是世界范围内的主要粮食作物，特别是在亚洲国家．作为一个亚洲国家，中国有14亿人口，2/3的主要食物是大米。同时，中国是世界上最大的水稻生产国，水稻产量居世界第一[1]．但是，随着全球工业化进程的加速，温室气体，如二氧化碳(CO₂）和甲烷（CH_4.)，导致全球气温持续上升．高温上升正在影响全球稻米产量．即使一些来自热带地区的水稻品种形成了适应高温环境的生态特性，一旦温度超过其适宜温度，其产量也会受到影响[2]．在水稻生长发育过程中，环境温度超过适宜温度会导致产量下降[3.]．有些高温敏感品种每增加1°C产量下降10%以上[4.]．幼苗早期生长对植物形态发生至关重要，但这一时期的高温胁迫不利于植物生长发育[5.]．当水稻幼苗经历35°C以上的高温时，叶片的蛋白质类型和含量发生了很大的变化[6.那7.[和枝条长度，干重和其他特征是负面影响[8.]．

要弄清楚水稻响应高温胁迫的机制，一些研究组使用了测绘群体来探讨高温胁迫对水稻的影响，并在不同的生理阶段获得耐热基因或定量性状基因座（QTLS）[5.那6.那9.那10.那11.]．连锁分析是挖掘水稻耐热基因的一种可行方法。但由于用于连锁分析的自交系群体数量有限，QTL结果的范围很广[12.]而检测到的QTL结果难以直接用于繁殖，这需要耗时的精细映射[2]．使用天然群体的关联分析可以有效地规避了联系分析的问题．到目前为止，利用自然群体挖掘水稻营养生长过程中对热胁迫响应的有益位点的报道还很少．

全基因组关联分析(GWAS)已被用于识别重要农艺性状的因果位点，如粒长[13.那14.和千粒重[13.]．以前，在使用GWAS群体的高温条件下检测到影响Floret生育的染色体4的一些关键单核苷酸多态性（SNP）[15.]．然而，群体遗传结构和等位基因频率的影响很容易被忽略在GWA中，这增加了误导性（LD）绘图结果的误报的概率[16.]．结合连锁分析和相关分析的结果，有助于定量分析农艺性状．已经证实，结合这些方法可以进一步提高QTL调用的效率和准确性[17.]可以有效地缩小大米主要QTL的间隔[18.]．在这项研究中，使用来自93-11×PA64s的天然水稻种群和来自93-11×PA64s的重组近亲（RIL）群体来比较幼苗性状的差异或不具有热应激处理，然后连杆分析，关联分析和核糖核核算进行酸测序（RNA-SEQ）分析．鉴定了水稻苗期热胁迫相关的qtl，为后期耐热分子辅助选择育种的精细定位和基因编辑提供了依据．

RIL和GWAS群体表型

为了检测热处理对水稻幼苗的影响，统计分析了ril的表型特征和有或不具有热处理的天然水稻群（图．1和s1）．在热应激处理后，RIL和天然群体的枝条长度（SL），干重（DW）和新鲜重量（FW）的平均值和极值（FW）降低，这证实了热应激对水稻生长产生负面影响．RIL对照和处理组的实测值不同，实测值高于相应亲本的平均值，说明生物量性状存在超亲本分离(表S1）．对天然水稻群体和RIL群体的测量性状进行了测试，以确定它们是否符合正态分布(图S2和s3.）．它表明，枝条长度，干重和鲜重量基本上是根据RIL和GWAS群体的正态分布．根据特征数据，确定实验中水稻幼苗的生物质特征是由典型多基因控制的定量性状（表S.1）．RIL对照组和处理组的生物量性状显著低于亲本组．然而，与亲本相比，RIL的存活率(SR)更高．1,表1）那这说明RIL在重组过程中从亲本材料中积累了更多的耐热基因．GWAS群体对照组和治疗组之间的生物量特征的差异小于Ril，而Gwas群的SR显着高于Ril（图．1,表1）．这些结果推断出在自然群体中存在更自然的耐热基因和遗传多样性．探索水稻幼苗的耐热qtl为对照和处理后的qtl定位提供了可能，从而获得耐热效应的qtl。

分别分析RIL和GWAS群体生物量性状的相关性（图。2）.结果表明，两组间生物量性状的相关性存在差异。其中，GWAS处理组干重与鲜重相关性最强，相关系数为0.91。在RIL群体中，RIL处理组的干重和鲜重也存在较强的相关性，相关系数为0.75。这些结果表明，水稻幼苗中应该存在同时影响高温胁迫下水稻幼苗干重和鲜重的基因，并以这种方式响应高温胁迫。已有研究证实，幼苗生物量性状可以反映水稻幼苗活力[19.]．但在这项研究中，尽管高温胁迫对水稻幼苗的影响可以通过生物质性状直接反射，但相关分析表明，存在的存活率特征在于直接反映水稻幼苗和水稻生物质的活力之间存在非常弱的相关性。幼苗。这表明生物质性状不是响应水稻中高温胁迫的独特形式，并且存活率和生物质性状受不同的基因调节。

RIL的QTL定位

使用2013年RIL的高密度地图[20.]，对有无热胁迫处理的RIL进行QTL定位。共检测到20个qtl，分布在第2、3、4、6、7、9、11和12号染色体上1）.对于相同特征的多个QTL的检测表明生物量特征确实是定量性状。在上述QTL间隔内有几种与植物耐热性有关的已知基因，包括GS8[21.),abl1[22.]．所有这些已知的基因确认了连锁分析的准确性。结果表明qDW11是处理组干重性状的基因座，LOD值最高(6.72)。与此同时,我们发现qDW11还有另一个地方QFW11.1.处理组的鲜重为两个相同的区间，这也通过相关性分析结果得到验证(图3)。2）.在对照组的干燥和鲜重量的分析中，相同的QTL（QCDW11.和qCFW11）也鉴定在染色体11上。然而，在对照组中检测到的干燥和新鲜重量相同的间隔与治疗组中的那种不一致，表明治疗组中鉴定的QTL响应高温。因此，我们推测这一点qDW11和QFW11.1.包含响应高温胁迫的基因，这些基因在正常生长条件下不表达，稍后我们将重点讨论这个候选区间。

幼苗阶段中的热与热带性状的GWA

255种天然稻米的基因组关联分析（表S.3.）使用来自3 K数据库的现有基因组覆盖率为14,779,691个SNPS数据进行[23.]．通常认为LD在100 kb和200kb之间[18.]．在本研究中，显着相关网站的SNP阈值是P.值< 10^{- 6}100 kb区间内显著的snp位点作为候选位点(表S3.）．在热处理组和对照组中存在大量不同的显著位点，说明苗期高温可能通过这些位点影响自然种群的生长(图1)。3.和s4.）．根据严格的筛选条件，只有少数合理的SNPs与茎长相关，因此P.价值减少到<10^{- 5}为后续的分析．这样，在对照组中共鉴定出10个生物量性状的区间，而在热处理组中除3号染色体外，所有染色体上都有29个生物量性状的区间(表S3.）．对于治疗组的干重和新鲜重量，间隔一致，qDW_ind8(3.09 Mb - 3.29 Mb)及qfw_ind8.（3.09 MB-3.29 MB），在染色体8上鉴定出8.因此，存在重要的候选基因在该间隔中在高温胁迫下控制每个生物质性状的候选基因．可以推断，通过调节水稻幼苗的干重和新鲜重量特征，响应于高温应激的一种或多种基因的表达。

热处理后的存活率有77个间隔，用于存活率（图。4.一个，表s3.）.其中,QSR_IND9-39号染色体上有基因Ugp1，一种已知的抽穗期耐热基因[24.] （图。4.C）。作为Ugp1在稻米的整个生长和发展期间表达[24.[是否建议该基因也可能对水稻幼苗反应产生热应激。进一步确定自然变化Ugp1，我们使用该基因的编码区域中的所有非同义SNP进行了单倍体基因型分析（图。4.d).在编码序列(CDS)区域共检测到10个SNPs，根据这10个SNPs鉴定出4个主要的单倍体基因型。Hap.1是自然群体中主要的单倍体基因型，属于Hap.1的品种在水稻苗期高温胁迫处理后存活率较高。可以发现。的表达式Ugp1确实对水稻幼苗对高温胁迫的反应有影响。在255份材料中，共有191个品种属于Hap.1单倍体基因型，证明Hap.1在群体中具有较高的利用率。与Hap.1相比，改变chr9_21920470后Hap.2的存活率较低，但生物量显著增加。对于Hap.3，除chr9_21920470外，所有位点都改变了。虽然Hap.3的生存率也低于Hap.1，但生存率下降率低于Hap.2。因此，我们判断chr9_21920470位点对水稻幼苗成活率的影响强于其他位点。在Hap.4中，chr9_21920592发生变化，与Hap.1相比，茎长更短。由此判断，该位点可能与植物生长有关。

比较联系分析和GWA的结果

我们比较了通过GWA识别的候选间隔获得的QTL。在染色体7和染色体6上鉴定的两组候选地区通过连杆分析和关联分析共同定位。有200 KB（5.59 MB-5.70 MB）巧合的间隔QFW6.和qfw_ind6.对于治疗组的新鲜重量特征。分析该间隔的LD衰减距离（图。5.），我们进一步将候选间隔减少到69 kB（5.62 MB-5.69 MB）。根据MSU v7.0 [25.]注释信息，在这种间隔中存在13个候选基因，包括表达中的12个基因（表S.4.）.在200 kb (17.82 Mb - 18.02 Mb)的区间上进行了相同的分析qDW7和qDW_ind7在染色体7上，我们将候选间隔减少到染色体7至57 kB（17.90mb-17.95 Mb）上，并确定了6个基因（表S.4.）.为了进一步研究候选基因，我们对所得基因进行同源分析。同源分析结果表明同源基因LECRK-VII.2.的loc_os06g10790.是否参与了对高温和干旱的响应拟南芥[26.]．同源基因UGT73B3[27.] 的LOC_Os06g10860以及同源基因UGT85A2[28.] 的loc_os07g30330.是否参与了应激反应拟南芥．同源基因PHT3.[29.] 的LOC_Os06g10810与?的氧化还原反应有关拟南芥．这些同源基因一方面证实了实验结果的准确性，另一方面，进一步缩小了本研究候选基因的范围。

通过RNA测序进行转录组分析

为了研究籼稻选择2个耐热(HR)品种和2个热敏性(HS)品种进行RNA_seq分析。PCA结果显示耐热组和热敏感组之间存在差异(图。6.a).通过比较耐热组和热敏组的基因表达情况可知，四组中共有529个基因表达差异(图1)。6.c），并且认为存在稻米幼苗高温胁迫的关键基因。在529种差异表达基因（DEGS）上进行基因和基因组（KEGG）分析的京都百科全书。结果表明，在代谢途径，丙酮酸代谢，淀粉和蔗糖代谢等途径中显着富集了75只次数（表S.5.）.OSCML4.[30.[富含丝裂原毒性蛋白激酶（MAPK）信号传导途径途径的]已被证明通过除去活性氧物质并以独立于ABA存活率的形式诱导其他应力相关基因来改善水分耐受性。这表明DEGS基因中存在基因，可以响应高温胁迫进行随后的研究。此外，我们确定了loc_os01g09450.那LOC_Os03g59040和loc_os12g42980.在GWAS候选区间qSR_ind1-1, qSR_ind3-9,qSR_ind12-7,分别。这3个基因分别位于植物激素信号转导途径、代谢途径、半胱氨酸和蛋氨酸代谢途径的KEGG通路上，并表达LOC_Os03g59040被证实与水稻气孔导度有关[31.]．我们得出这样的结论:loc_os01g09450.那LOC_Os03g59040和loc_os12g42980.可以用作米幼苗的候选基因，以应对高温胁迫。基于基因本体学（GO）富集分析，大多数基因富含氧化还原，氧化还原酶活性，跨膜运输等（图。6.b）。我们专注于富含氧化还原和氧化活性活动的44个基因。在鉴定的44个基因中，存在10个下调基因和22个上调基因（图。6.d, f).与这些基因和GWAS中获得的间隔进行比较后发现loc_os02g12890.位于qSR_ind2-1为了生存率。有人建议loc_os02g12890.可以是可能对水稻幼苗阶段的高温胁迫进行抗衡的候选基因，直接影响水稻幼苗的耐热性。

根据转录组数据和富集结果，我们随机选取10个基因进行实时荧光定量PCR (qRT-PCR)检测。在不同组的差异基因分析中，10个基因的FPKM和qRT-PCR结果具有相同的趋势(图)。7.和s5.）证明转录组测序结果是准确的。

综上所述，共有23个候选基因通过两种或两种以上的方法进行了共定位，其中包括连锁分析和GWAS共定位的19个基因，以及GWAS和转录组分析共定位的4个相关通路的基因。8 .基因如loc_os06g10790.那LOC_Os06g10860那loc_os07g30330.那LOC_Os06g10810那loc_os01g09450.那LOC_Os03g59040那loc_os12g42980.那loc_os02g12890.由于同源分析或在后续植物热胁迫反应研究中有重点报道，已经有报道与植物热胁迫反应有关。

联系，关联分析和转录组的组合为靶基因采矿提供了有效信息

基于RIL和基于自然人群的关联分析的联系分析是揭示候选遗传变异的两个互补方法，导致感兴趣的特征。GWAS分析可以评估许多等位基因具有更高映射分辨率的多样化效果，这可以弥补QTL分析的自然分析数量的劣势。研究人员使用了联系分析或关联分析来鉴定预先米米的耐热基因[9.那10.那11.那12.那32.那33.那34.]．在其他农艺性状中，还证实了联动和关联分析的合并应用可以获得更准确的候选间隔[18.]．在我们的研究中，GWA检测了总共116个基因座，并且只通过联系分析检测到20个基因座。在本研究中，两个共同局部区域，间隔200 KBQFW6.和qFW_ind6,还有200 kb的间隔qDW7和qDW_ind7，采用连锁分析和关联分析检测。这两个可靠区间应该包含了水稻苗期耐热性的重要候选基因。对这些基因的进一步功能验证将揭示其潜在的遗传和分子机制。

转录组分析是与给定特征相关的采矿基因的有效方法。在我们的研究中，我们测序了两个耐热品种和两个热敏品种的转录组，与GWA相比，并获得了四种候选基因。这些结果表明，连杆，关联分析和转录组的组合是对负责水稻耐热负责的靶基因的强大方法。

因此，在该实验研究中，我们不仅使用连锁和关联分析来缩小该实验的候选间隔，而且还引入并整合了极端性能组的转录组分析结果。除了通过连杆分析和关联分析共同定位的两种间隔中包含的19个候选间隔，我们还发现了4种富含相关途径的差异基因表达。

水稻幼苗高温相关基因的探索

异常高的温度会影响大米的生长和发展．目前，部分地区的温度已达到水稻生长最适温度的临界值，温度升高会导致水稻产量下降[35.]．因此，探索水稻耐热性的遗传机制是培育耐热水稻适应全球变暖环境的关键。水稻高温胁迫的研究主要集中在水稻生长发育的后期，生殖生长过程中的异常高温直接影响水稻产量[6.那36.那37.]．然而，先前的实验还证明了热处理影响水稻幼苗生物量，高于40℃或长期热处理的高温会影响水稻的存活率[3.那4.那6.那7.那11.那38.]．特别是，李等人。完成了耐热基因的克隆TT1.2015年[11.]，大大促进了后期耐热和耐热分子的繁殖。值得一提的是TT1.该基因在野生非洲水稻中被鉴定，本实验未鉴定出该基因。本实验未使用野生稻材料分析，推测这是本实验未发现该基因的原因。然而，发现TT1.进一步证实了研究候选基因的可行性和必要性，这些候选基因应对幼苗阶段的高温胁迫。

实验表明，幼苗阶段的各种生物质性状可显示在不同品种的幼苗中的不同反应到高温。在热处理后，三个特征，SL，FW和DW，在RIL和天然水稻种群中发生变化（图。1和表年代1）.同时，遗传力的计算也可以证明环境温度的变化对水稻幼苗有影响。

之后，利用群体的不同特征和自然群体，进行联动分析和关联分析并获得多种候选间隔。在我们获得的23个候选基因中，在幼苗阶段的高温下获得的候选基因中，也确定了8个基因的同源基因鉴定拟南芥这与高温响应有关。虽然这一发现证明了结果是正确的，但它还证实了高温会影响水稻幼苗。

另外，在这8个基因中，组合FPKM和QRT-PCR的结果（图。7.)，就不难看出这三个基因loc_os01g09450.那LOC_Os03g59040那loc_os12g42980.对高温应力的反应有明显差异。苗期经历高温后，loc_os01g09450.和LOC_Os03g59040在热敏性品种中表达显著下调，而loc_os12g42980.是差异。水稻幼苗应对高温的调控机制比较复杂，这些相关基因需要深入研究和分析。

鉴定Ugp1有利的单倍体基因型

为了获得米饭的理想高温耐受性，我们还确定了已知基因的有利单倍体基因型Ugp1[24.]在GWAS结果中确定．通过测定不同单倍体基因型间高温胁迫幼苗的成活率，证实了单倍体基因型变化对水稻成活率的影响。单倍体基因型分析结果表明，单位点编码序列中非同义SNPs构成的主要单倍体基因型代表了大多数品种的单倍体基因型．同时，单醇类基因型分析Ugp1[24.]证实，单倍体基因型分析可以鉴定靶基因的关键位点和有利等位基因，为鉴定后续基因提供研究方向．该发现还促进了随后育种的最佳单倍体基因型的选择。

本研究采用连锁分析、关联分析和转录组分析三种方法进行互补和验证。探索水稻幼苗对异常高温响应的新基因，并选择两种或多种方法鉴定的基因作为候选基因。最后，根据同源分析和已知基因信息，确定8个候选基因可以在后续研究中重点研究。这些结果为水稻耐热基因的克隆和分子育种提供了参考。

植物材料

利用水稻品种93-11、PA64s及其124条ril进行连锁分析[20.]．由来自3000个水稻项目的255个遗传多样性高的亚洲栽培水稻品种组成的自然种群[23.]进行关联分析(表S3.）.所有材料都是从国际大米研究所（IRRI）和中国农业科学院作物科学研究所（ICS·CAAS）提供。

幼苗培养和高温应激处理

选择RIL和自然种群的完整种子，在去离子水中浸泡1晚，然后转移到32孔充满营养液的托盘中。营养液是国际水稻研究所的常规营养液配置[39.]．营养液的pH值在5.5和6之间调节，每三天营养溶液再次替换一次。在第15天，将ril的幼苗和将热处理的天然群体置于45℃的培养箱中52小时[10.]．在第20天，测量并记录了生物量特征，包括植物高度，干重，新重量和幼苗生存率，有或没有热应激处理的天然群体，并记录。

数据统计分析

我们总共进行了三次重复实验。每次试验随机从每种材料中选取5株进行统计。用R × 64 3统计分析了有无热胁迫处理的表型数据。4.2.

连锁分析

根据先前研究中构建的遗传图谱进行联动分析[20.通过对124个ril的基因型分析和表型分析。采用复合区间作图法(CIM)分析RIL的QTL [40使用Windows QTL Cartographer V2.5软件(http://statgen.ncsu.edu/qtlcarl/wqtlcart.htm.，2008）。对于存在QTL的存在，将数量的阈值设定为2.5，并且根据高密度SNP标记的重组仓映射确定所获得的QTL的物理位置[20.]．参考McCouch提出的方法对检测到的qtl进行命名[41.]．

关联分析

利用高效混合模型关联eXpedited (EMMAx)进行基因型和表型关联分析[42.]．基因型数据参考了3 k水稻数据库发布的测序信息[23.]．滤除缺失率大于40%且最小等位基因频率(MAF)小于5%的SNP位点设置。当场地达到一个显著水平时，P. < 10^{- 5}，它被认为与特性有关，用于随后的分析。随后的分析中的相关附图由R×64 3的相应绘图包装完成.4。确定和命​​名GWAS候选间隔的方法是指该方法[43.]．

转录组分析

根据热处理后自然群体的最高存活率和最低存活率分别选择2个品种，共4个品种进行转录组分析。用TRIzol试剂按照厂家的说明书提取叶片的RNA，每个品种测定2个生物重复。为保证RNA测序库具有高质量的RNA，采用琼脂糖凝胶电泳、分光光度法检测RNA浓度和纯度。提取8个样品(4个品种2个热处理后的生物复制)的RNA，用于RNA测序(RNA-seq)文库构建。根据制造商指南，使用TruSeq RNA文库制备试剂盒版本2 (Illumina，美国)，使用配对端法构建每个插入大小为300 bp的文库。利用150 bp对端Nova-PE150测序平台对文库进行测序。我们为16个库生成350,454,582个已清理的读取，每个库的读取量从22.28万到5196万(表S6.）.TOPhat2软件(44.用于将清理数据对准参考基因组^[25]使用Cufflinks, FPKM对基因表达进行量化[44.]默认参数。我们使用nipponbare（MSU v7.0 [25.]）作为参考基因组。调整的基因P.小于e的值^{- 5}而log fold change (FC)绝对值高于0.58则被认为是差异表达基因(DEGs) [23.]．最后，利用在线工具agriGO [45.[GO术语分配给GO类生物过程（BP），分子功能（MF）和细胞组分（CC）。选择FDR < 0.05的阈值来确定显著富集的氧化石墨烯项。

QRT-PCR.

使用Trizol试剂（Invitrogen）从处理的幼苗的叶子中提取总RNA。用DNA酶I处理后，使用Hiscrip III RT SuperMix合成大约2μg的总RNA，用于用QPCR（+ GDNA擦拭器）（Vazyme）作为底漆作为底漆。在循环仪设备（Bio-rad CFX96）上进行Chamq通用SYBR QPCR Master（Vazyme）标记的QPCR反应。通过2-DCT方法分析数据。米肌动蛋白被用作内部控制。QPCR引物列于表S中7.．包括两个生物学重复。

目前研究期间使用的数据集可从PRJNA610667获得。

BP：

生物过程

答:

细胞成分

CD：

编码序列

CIM：

复合区间映射

可见：

差异表达基因

DW：

干重

emmax：

高效混合模型关联加速

舰队指挥官:

折叠变化

FPKM：

碎片每千碱基百万

弗兰克-威廉姆斯:

鲜重

去：

基因本体论

GWAS：

全基因组关联分析

HS：

热敏

人力资源：

耐热

ICS·中国农科院的:

中国农业科学院作物科学研究所

IRRI：

国际大米研究所

Kegg：

Kyoto基因和基因组的百科全书

LD：

连锁不平衡

LOD:

对数的赔率

加:

最小等位基因频率

MAPK:

促丝糖型活化蛋白激酶

MF：

分子功能

QRT-PCR：

定量实时聚合酶链反应

QTL:

定量特质基因座

RNA_SEQ：

核糖核酸测序

瑞来斯:

重组自交系

SL:

拍摄长度

SNP:

单核苷酸多态性

SR：

存活率

这项工作得到了深圳基因组学研究所，中国农业科学院及山东农业大学。谢谢钱倩教授，凌朗岗教授和梁光博士的技术支持。

农业科技创新计划项目;深圳市科技计划项目(批准号:深圳市大鹏新区科技创新与产业发展专项资金资助项目(批准号:KQTD2016113010482651);广东省基础与应用基础研究基金资助项目(No. 2019A1515110557)，中国博士后科学基金资助项目(No. 2020 M672903)。

作者指出

1. 魏昭然、袁巧玲、林海对这部作品贡献相当。

隶属关系

1. 中国农业科学院深圳农业基因组研究所，农业部基因组分析实验室，广东省岭南现代农业实验室深圳分院

   Zhaoran Wei，Qiaoling元，海琳，晓霞李，陈章，洪盛高，斌张，慧英河，天拔刘，张杰，徐高，山岗石，博王，钱谦襄煌尚

2. 山东农业大学农学院，作物生物学国家重点实验室，山东泰安271018

   魏昭然，孔令让

3. 中国农业科学院中国水稻研究所水稻生物学国家重点实验室，杭州310006

   振宇高倩倩

贡献

L.S.，L.K.。和Q.Q.设计了研究，Z.W.，Q.Y.和H.L.进行大部分实验并分析数据。B.Z.，H.H.，S.，S.，H.G.，B.W.，有助于表征表型;X.L.，C.Z.，T.L.，J.Z.，X.G，帮助转录组分析;L.S.，Z.W.和Z.G.构思了实验并写了稿件。所有作者都阅读并批准了最终的手稿。

相应的作者

对应到钱谦要么Lianguang商．

伦理批准和同意参与

不适用。

同意出版物

不适用。

利益争夺

两位作者宣称他们没有相互竞争的利益。

出版商的注意

Springer Nature在发表地图和机构附属机构中的司法管辖权索赔方面仍然是中立的。

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