Differential Gene Expression in Sugarcane in Response to Challenge by Fungal Pathogen Ustilago scita
‘金湘玉’黄桃果实糖与类黄酮代谢及转录组测序分析
7--生物技术•遗传育种 引用格式：陈为峰，王春发，黄 佳，等.‘金湘玉’黄桃果实糖与类黄酮代谢及转录组测序分析[J]. 湖南农业科学，2023（12）：7-12. DOI:DOI:10.16498/ki.hnnykx.2023.012.002果实的甜酸风味主要由糖和有机酸的含量及比例决定，是影响水果感官特性的重要因素[1-2]。
黄酮醇类化合物是重要的次生代谢物质，不仅能影响植物的生长发育，在植株抗菌防病方面也发挥了重要作用[3]。
近年来，随着分子生物技术和生物信息学的发展，转录组学的应用越来越广泛，对果实品质的研究也已进入转录水平阶段[4-5]。
例如：李文彬[6]在‘红阳’猕猴桃果实中发现与蔗糖相关的基因SPS 、SPP 以及与代谢相关的基因AI 、NI 、SuSy 、FK 和HK ，这些基因的表达水平都随着果实糖含量的增加而升高。
Zhang 等[7]从桃果实中克隆出蔗糖代谢酶及碳水化合物变化相关基因CINV1、CWINV1、CINV2、SUS1、SUT1及SPS1。
周兰[8]的研究表明，CHI 、F3H 、P AL 、FLS 等基因在类黄酮化合物合成中起作用，但果实不同部位这些基因的表达量不同，在栽培型苹果的果肉中，类黄酮物质的含量远远低于果皮。
这些与生物代谢相关的研究‘金湘玉’黄桃果实糖与类黄酮代谢及转录组测序分析陈为峰1,3，王春发2,3，黄 佳1，李 杜1，张良波1（1.湖南省园艺研究所，湖南 长沙 410125；2.衡阳市农业科学院，湖南 衡阳 421100；3.衡南鸿祥种养专业合作社，湖南 衡阳 421125）摘 要：采用高效液相色谱法、RNA-seq 转录组测序等方法研究了‘金湘玉’黄桃（Prunus persica 'Jinxiangyu'）果实不同发育时期（花后20~90 d ）可溶性糖组分及类黄酮物质的含量变化，筛选出调控果实可溶性糖与类黄酮化合物形成的关键基因。
qpcr数据分析结果
qpcr数据分析结果导言qPCR（定量聚合酶链反应）是一种常用的基因表达分析技术，能够对给定的基因在样本中的表达进行定量分析。
在生物医学研究中，qPCR数据的分析和解读是非常重要的环节。
本文将针对qPCR数据的分析结果进行解读和讨论。
数据分析结果根据实验设计和操作规程，我们成功地进行了qPCR实验，获得了一系列的数据。
在数据分析过程中，我们首先对数据进行了计算和标准化，然后进行了差异表达分析和功能分析。
数据计算和标准化为了得到准确的表达量数据，我们对原始的实时荧光定量数据进行了计算和标准化处理。
首先，我们根据标准曲线测定了每个样本的实际拷贝数。
然后，我们使用内参基因对不同样本之间的扩增效率进行了标准化，以消除扩增效率的差异对结果的影响。
最后，我们计算得到了每个样本中目标基因的表达量。
差异表达分析为了寻找在不同样本之间的基因表达差异，我们对标准化后的表达量数据进行了差异表达分析。
我们使用了统计学方法来确定哪些基因在样本之间存在显著差异的表达水平。
通过设定一定的差异倍数和显著性水平的阈值，我们筛选出了差异表达的基因。
功能分析为了进一步理解差异表达基因的功能和相关生物学过程，我们进行了功能分析。
我们使用了多种公共数据库和生物信息学工具，对差异表达基因进行了注释和富集分析。
通过比较基因表达谱与已知的功能数据库，我们能够了解基因在不同生物学过程中所扮演的角色，并确定潜在的生物学通路和相关的调控因子。
结论和讨论通过对qPCR数据的分析，我们得到了基因在样本中的表达量数据，并发现了一些差异表达的基因。
进一步的功能分析结果表明，这些差异表达基因可能与特定的生物学过程和通路相关联。
这些结果为我们进一步的研究提供了重要的线索和方向。
在未来的研究中，我们可以进一步验证这些差异表达基因的生物学意义，并探索它们在疾病发展和治疗中的潜在作用。
此外，结合其他的实验和数据分析技术，我们可以建立更加全面和准确的基因表达模型，以更好地理解基因的调控网络。
生物信息学中的基因表达数据分析方法比较
生物信息学中的基因表达数据分析方法比较随着高通量测序技术的快速发展，大量的生物信息学数据被积累下来，其中基因表达数据是其中一类最为重要的数据类型。
基因表达数据可以帮助我们了解基因在细胞或组织中的活动水平，进而洞察基因调控网络的运作机制。
在生物信息学研究中，比较不同的基因表达数据分析方法对于揭示生物学过程的关键因素、特定基因的表达模式以及发现新的生物学知识至关重要。
本文将会介绍几种常见的基因表达数据分析方法，并比较它们之间的优缺点。
1. 基因差异分析（Differential Gene Expression Analysis）基因差异分析是一种常见的基因表达数据分析方法，它用于比较两个或多个实验组之间的基因表达水平的差异。
通过基因差异分析，我们可以识别出在不同情况下表达量显著变化的基因。
这些基因可能与生物学过程的调节、疾病的发生等密切相关。
在基因差异分析中，常用的方法包括：差异表达基因分析（Differential gene expression analysis）和差异表达基因富集分析（Differential gene expression enrichment analysis）。
差异表达基因分析使用统计学方法来比较基因在两个或多个组之间的表达量差异，并验证这些差异是否显著。
而差异表达基因富集分析则通过对差异表达基因进行功能富集分析来发现差异表达基因在特定生物学过程中的富集情况。
2. 基因聚类分析（Gene Clustering Analysis）基因聚类分析是一种将基因根据它们的表达模式进行分组的方法。
通过基因聚类分析，我们可以发现具有相似表达模式的基因群，从而推测它们在生物学过程中可能具有相似的功能或相互作用。
基因聚类分析有多种方法，包括层次聚类分析（Hierarchical clustering analysis）、k-均值聚类分析（k-means clustering analysis）、模糊C-均值聚类分析（Fuzzy C-means clustering analysis）等。
细胞生物学答案
细胞生物学答案(共15页) -本页仅作为预览文档封面，使用时请删除本页-微体(microbody) 细胞连接(intercellular junctions) 基粒类囊体(granum thylakold) 胞质杂种(Cybrid) 密码子(Codon) 放射自显影(Autoradiography) 核型分析（Karyotype Analysis）交叉（Chiasma）中心法则(Central dogma) 扫描隧道显微镜（scanning tunneling microscope）糖萼（glycocalyx）核层（nuclear lamina）受体介导内吞（receptr-mediated endocytosis）检查点（checkpionts）信号对答（crosstalking）P53基因（P53gene）细胞编程性死亡（或凋亡）（programmed cell death or apoptosis）差别基因表达（differential gene expression）39.原位杂交（hybridization in situ）40.激光扫描共焦显微镜（Laser scanning confocal microscope）41.细胞质基质（Cytoplasmic matrix or Cytomatrix）42.促成熟因子（maturation promoting factor,MPF）43.转化细胞（transformed cell）44.类囊体（thylakoid）45.光合磷酸化（photophosphorylation）46.核孔复合体（nuclear pore complex）47.端粒（telomere）48.酵母人工染色体（yeast artificial chromosome,YAC）隐蔽mRNA （Masked mRNA）52.血影（Ghost）53.通道蛋白（Porin）54.信号识别颗粒I 超敏感位点56.兼性异染色质（Facultative heterochromation）57.全能性（Totipotency）58.剪接（Splicing）59.胞质溶胶（cytosol）60.缩时显微电影技术（time lapse microcinematography）61.内膜系统（internal membrane system）62.核纤层（nuclear lamina）63.微粒体（microsome）64.管家基因（house keeping gene）65.纤维冠（fibrous corona）66.端粒和端粒酶（telomere and telomerase）67.半自主细胞器（semiautonomous organelle）68.受体（receptor）69.细胞培养（cell culture）70.信号传导（signal transduction）71.细胞学说（cell theory）72.应力纤维（stress fiber）73.磷脂转换蛋白（phospholipid exchange proteins）细胞75.嵌合体（chimera）76.交叉（chiasma）界限（Hayflick limitation）1 Acrosome / 顶体2 Active transport / 主动运输3 Alternative splicing / 交替剪接4 Annulate lamellae / 环状片层5 Antioncogenes / 抑癌基因6 Apoptosis / 细胞凋亡7 Autophagic lysosome / 自噬溶酶体8 Cadherin / 钙粘蛋白9 calmodulin / 钙调蛋白（钙调素）10 Cancer / 癌11 Carrier protein / 载体蛋白(透性酶)12 Caspase / 切冬酶（胱冬肽酶）13 Cell / 细胞14 Cell coat / 细胞外被(糖萼: glycocalyx)15 Cell cycle / 细胞周期16 Cell determination / 细胞决定17 Cell differentiation / 细胞分化18 Cell theory / 细胞学说19 Channel protein / 通道蛋白20 channel-forming ionophore / 通道形成离子载体21 Chromosome scaffold / 染色体骨架22 Coated vesicle / 有被小泡23 Contact inhibition / 接触抑制24 Continuous secretion / 连续分泌25 Cotransport / 协同运输26 Cytoplasmic ring / 胞质分裂环27 Dedifferentiation / 脱(去)分化28 Differential gene expression / 差别基因表达29 Determinants / 决定子30 Dictyosome / 分散高尔基体31 Discontinuous secretion / 不连续分泌32 Electron transporter / 电子传递体33 Embryonic induction / 胚胎诱导34 Embryonic stem cells / 胚胎干细胞35 Endomembrane system / 内膜系统36 Endomitosis / 核内有丝分裂37 Endoplasmic reticulum / 内质网38 F0-F1 coupling factor / F0-F1偶联因子39 Gap junction / 间隙连接40 Gated channel / 门通道41 Gene amplification / 基因扩增42 general transcription factors / 通用转录因子43 Germ plasm / 生殖质44 Glycosylation / 糖基化45 G-protein / G蛋白46 Heterophagic lysosome / 异噬溶酶体47 House-keeping gene / 持家基因48 Informasomes / 信息体49 Integrin / 整联蛋白50 Intermediate filaments / 中间丝51 Ion channel / 离子通道52 ionophores (离子载体)53 Kinetochore / 动粒54 Lampbrush chromosome / 灯刷染色体55 Ligand-gated channel / 配体门通道56 Luxury genes / 奢侈基因57 Lysosomal membrane glycoprotein / 溶酶体膜糖蛋白58 Mechanically gated channel / 机械门通道59 Membrane differentiation / 膜分化60 Microfilaments / 微丝（or 肌动蛋白丝 / actin filaments）61 Microtubule / 微管62 Mitochondrial permeability transit pore / 线粒体通透性转变孔63 Mitotic spindle / 有丝分裂器64 mobile ion carrier (可动离子载体)65 Molecular chaperone / 分子伴侣66 Myeloid body / 髓样小体67 N-linked oligosaccharides / N-连接寡糖68 Nuclear import signal / 核输入信号69 Nuclear lamina / 核纤层70 Nuclear pore complex / 核孔复合体71 O-linked oligosaccharides / O-连接寡糖72 Oncogene / 癌基因73 Oncoprotein / 癌蛋白74 Peroxisome / 过氧化物酶体75 Phospholipid exchange proteins / 磷脂交换蛋白76 Plasmodesmata / 胞间连丝77 Polysome / 多核糖体78 Polytene chromsome / 多线染色体79 Porin / 孔蛋白80 Primary lysosome / 初级溶酶体81 Prion / 蛋白质感染因子82 Proto-oncogenes / 原癌基因83 Recombination nodule / 重组小结84 Residual body / 残余小体85 Resolution / 分辨力86 Reticulo-plasmin / 网质蛋白87 Ribozyme / RNA催化剂(核酶)88 Sarcoplasmic reticulum / 肌质网89 second messengers / 第二信使 (or细胞内介导物: intracellular mediators)90 Semi-autonomous organelle / 半自主性细胞器91 Signal patch / 信号斑92 Signal peptide / 信号肽93 Signal transduction / 信号转导94 Spliceosome / 剪接体95 Stem cells / 干细胞96 Stress fiber / 应力纤维97 Synaptonemal complex / 联会复合体98 Target cells / 靶细胞99 Telomerase / 端粒酶100 Thick filaments / 粗丝101 Trigger protein / 触发蛋白102 Tyrosine kinase / 酪氨酸激酶103 Voltage-gated channel / 电位门通道1. 细胞2. 细胞生物学3. theory 细胞学说4. . 原核细胞5. 真核细胞6. light 光学显微镜7. 显微结构8. 电子显微镜9. 超微结构10. 克隆11. . 核酸12. 原生质13. ，RNA. 核糖核酸14. ，. 脱氧核糖核酸15. RNA.，mRNA. 信使RNA.16. RNA.，tRNA. 转运RNA.17. RNA.，rRNA. 核糖体RNA.18. 氨基酸19. protein 蛋白质20. . 质膜21. 生物膜22. protein 内在蛋白23. protein 外周蛋白24. protein 跨膜蛋白25. unit 单位膜26. fluid. . 流动镶嵌模型27. 被动运输28. 主动运输29. 外排（胞吐）30. 内吞31. 胞饮作用32. 吞噬作用33. 受体34. . 配体35. low lipoprotein, 低密度脂蛋白36. 细胞表面37. 细胞核38. envelope 核被膜39. pore 核孔复合体40. . 核纤层41. 染色质42. 染色体43. histone 组蛋白44. 核小体45. loop 袢环46. 着丝粒47. 着丝点48. region, NOR 核仁组织中心49. 核基质50. 核仁51. . 中心法则52. genetic. 遗传密码53. 细胞骨架54. 微丝55. 肌动蛋白56. 微管57. 微管蛋白58. 微管组织中心59. 中间纤维60. 线粒体61. 呼吸链62. 酶复合体63. 氧化磷酸化64. 内膜65. system 内膜系统66. , ER 内质网67. 核糖体68. rough ER, rER 粗面内质网69. smooth ER, sER 滑面内质网70. 信号肽71. SRP 信号识别颗粒72. hypothesis 信号假说73. Golgi 高尔基复合体74. lysosome 溶酶体75. lysosome 初级溶酶体76. lysosome 次级溶酶体77. 内体78. peroxisome 过氧化物酶体79. 信号转导80. 受体81. . 配体82. G protein G蛋白83. 癌基因84. 无丝分裂85. mitosis 有丝分裂86. meiosis 减数分裂87. 中心体88. 纺锤体89. 细胞周期90. 细胞周期蛋白（周期素）91. promoting 成熟促进因子92. 细胞分化93. 细胞全能性94. 细胞决定95. 细胞衰老96. 坏死97. . 程序性细胞死亡98. 细胞凋亡99. stem 干细胞stem 胚胎干细胞7、细胞连接都有哪些类型各有何结构特点细胞连接按其功能分为：紧密连接，锚定连接，通讯连接。
_四种全瓷修复材料的透光度比较
材料
1． 2 1． 2． 1
测试方法 透光度测试
图 6 为透光度测试示意图， 将试样放置于色度机 （ 图 7 ） 之测试台面， 于光源为 CIE D65 亮度之下， 测量试样背景为黑色与白色时 其明亮度 （ Y 值 ） 之变化量即为透光度。 无试样存 在时， 亮度值全白为 100 ， 全黑为 0 ； 定背景黑色时试
口腔材料器械 2010 年第 19 卷第 4 期
· 183·
四种全瓷修复材料的透光度比较
周国兴 陈亚明
*
（ 南京医科大学口腔医学研究所， 江苏 210029 ）
【摘 据。方法 要】 目的 采用全瓷试样， 对四种全瓷材料进行透光度测试， 为全瓷修复的临床应用提供参考依
VITA InCeram AIumina、 VITA InCeram Zirconia 及 Cercon 选择四种全瓷材料： IPS Empress 2 、 InA 0． 5mm（ 0． 94 ） 、 InZ 0． 5mm （ 1． 0 ） 、 Cer 0． 5mm 透光度由高至低依序为 Em2 0． 5mm（ 0． 78 ） 、 IPS Empress 2 为透光性最佳， Ceram Alumina 透光度 适用于高度美观需求之前牙。 VITA In透光度 全瓷系统制作
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1． 1． 2
VITA InCeram Alumina （ Vita Zanhfabrik，
图4
VITA InCeram Alumina
口腔材料器械 2010 年第 19 卷第 4 期
· 185·
2
2． 1
结果
透光度测试结果 透光度由高至低依序 表 1 为透光度测试结果，
InA 0． 5 mm（ 0． 94 为 Em2 0． 5 mm（ 0． 78 ± 0． 026 ） 、 ± 0． 008 ） 、 InZ 0． 5 mm（ 1． 00 ± 0． 004 ） 、 Cer 0． 5mm （ 1． 0 ± 0． 005） ， 经单向变异系数分析法与 Tukey's 多 Em2 0． 5 mm 最为透光， 重比较， 与其它各组有显著
differential gene expression
A theory of optimaldifferential gene expression Wolfram Liebermeister lieberme@molgen.mpg.deMax Planck Institute for Molecular Genetics,Ihnestr.73,14195Berlin.www.molgen.mpg.de/∼ag klipp BCB-Berlin Center for Genome Based BioinformaticsKinetic GroupIntroductionThe large-scale structure of gene regulation hasbeen intensely studiedby measuring geneexpression ongenomic scale.Cluster analyses and linear models of gene expression data have revealed groups of coregulatedgenes that often share biological functions.Conversely,expression data have been used for annotatinggenes and reconstructing metabolic pathways[2],but in a purely heuristical way.Here we derive a relationbetween expression and function from a principle of optimal regulation[5].The proposed model predicts arelation between optimal differential expression(after external perturbations),function(quantified by responsecoefficients),and the regulatory mechanism,as it is found in operons.As a consequence,optimal geneexpression profiles and regulatory networksmay portraythe topology of the metabolic network.The modelyFModel quantities•x:regulatory variables(gene expression,..)•y(x,α):“output”variables(metabolites,fluxes,..)•F(x,y):fitness function(reproduction rate,..)•α:perturbation parameters(nutrients,temperature,..)The regulators x always adapt themselves to the perturbation in order to maximize afitness function F.Optimal response to perturbationsαααG(x, )=F(x,y(x, ))Local description by derivatives:•Response coefficients:R y x=∂y/∂x,R yα=∂y/∂α•Fitness derivatives:F x=∂F/∂x,F y=∂F/∂y,F xx=∂2F/∂x2,F yy=∂2F/∂y2•Define regulatoryfitness G(x,α)=F(x,y(x,α))•Initially,the system is in a locally optimal state whereG x=F x+(R y x)T F y=0G xx=F xx+(R y x)T F yy R y x has negative eigenvalues•Small perturbation(of y,x,F y,...)•Find response d¯x to reach a new optimal state•Condition:G x=0before and after perturbationDifferent kinds of perturbationsAchieving afixed change d y=R y x d¯x d¯x=F−1xx(Ryx)T(Ryx F−1xx(Ryx)T)−1d yThe scaled expression profile F xx d¯x is a linear combination of regulatory profiles.Single value x i perturbed:A single component x ibecomes constrained to afixed value x i+dˆx id¯x=1(G−1xx)iiG−1xx dˆxPerturbations dˆαof y d¯x=−G−1xx((R y x)T F yy dˆy+(dˆR y x)T F y)Superposed response to the perturbation of variables and response coefficients.Reciprocal response in knock-out experiments•Knock-out experiment→expression data matrix M(columns:genes knocked out,rows:the same genes,measured,log-values)•Model prediction:M=D G−1xx where D is diagonal and G−1xxis symmetric.If perturbing gene i affects the expression of gene j,the op-posite should also hold.•The predicted compensation should also appear in phylogeneticgeneprofiles.GAL2GAL1GAL7GAL10GAL4GAL80GAL3−1−0.8−0.6−0.4−0.20.20.40.60.81Optimal linear feedbackyFThe optimality postulate for perturbations dαcan be implemented by a linear feedback.R x y=−F−1xx(Ryx)T Fyy•The resulting reaction d x=(1−R x y R y x)−1R x y R yαdαis optimal•The feedback connections are related to the response coefficients(≈functions of a regulators)•Nonlinear systems(signalling pathways etc.)may locally implement the linear response.Metabolic systemsA metabolic system is characterized by•Stoichiometric matrix N and the kernel matrix K of stationaryfluxes,fulfilling NK=0•Elasticities L:linear influences of independent metabolites on isolated reactionsMetabolic response coefficients describe the(linearised)systemic response to parameter perturbations.•The control coefficients C Jik,C S ik describe the linear influence offlux change of reaction kon global stationaryflux J i or concentration S i•Theorems of metabolic control theory[3]→constraints on control coefficients C S,C JThe summation and connectivity theorems C J L=0and C S K=0yieldgeneral properties of optimal regulation patterns d¯x=−F−1xx(p)T(C Y)T MAssume thatfitness curvature matrix F xx and parameter-elasticities p are diagonal:•Iffitness depends only on Fluxes:Theorem d˜x T L=0→Regulation profiles for n adjacent reactions(sharing a metabolite)are confined to a(n−1)-dimensional subspace.•Iffitness depends only on Concentrations:Theorem d˜x T K=0→regulation values over any stationaryflux mode sum to zero.Example:a simple metabolic networkRelating expression to control coefficientsDiscussion•The approach is limited to-Small perturbations-Physiological conditions(optimal behaviour is based“training conditions”during evolution)•The approach is general:Only requirement:Metabolic response coefficients must be defined•Time-dependent perturbations of a stationary state can be treated analogously.•Quantitative tests are difficult,because-Relatively few response coefficients can be measured(but some properties are known)-Fitness function is not known•Results suggest to use sparse linear models(e.g.,ICA)for microarray data analysis.Acknowledgement:This work was funded by the European commission,grant No.503269References[1]A.P.Gasch et al.Genomic expression programs in the response of yeast cells to environmental changes.Molecular Biology of the Cell,11:4241–4257,2000.[2]D.Hanisch,A.Zien,R.Zimmer,and T.Lengauer.Co-clustering of biological networks and gene expression data.Bioinformatics,18(90001):145S–154,2002.[3]R.Heinrich and S.Schuster.The regulation of cellular systems.Chapman&Hall,1996.[4]T.Ideker et al.Integrated genomic and proteomic analyses of a systematically perturbed metabolic network.Science,292:929–934,2001.[5]W.Liebermeister,E.Klipp,S.Schuster,and R.Heinrich.A theory of optimal differential gene expression.BioSystems,76:261–278,2004.。
酵母发酵机制与代谢组学
酵母发酵机制与代谢组学酵母是一种普遍存在于自然界中的单细胞真菌，广泛应用于制酒、烘焙、发酵食品等领域。
酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)是研究最为深入并应用最广泛的酵母之一，其独特的代谢特性被广泛应用于实际生产中。
酵母发酵分为两个主要阶段：氧化阶段和乳酸发酵阶段。
氧化阶段是指酿酒酵母在富氧条件下生长并合成生物质，同时合成多种代谢酶和生物活性物质。
乳酸发酵阶段是在缺氧情况下进行的，此时酿酒酵母会通过糖酵解途径将葡萄糖转化为乙醇和二氧化碳，并“回路反应”生成乳酸和苹果酸。
这一发酵过程产生的乙醇和香气物质是酿造传统酒类等饮品的主要来源。
酵母的代谢组学研究是对酵母发酵机制深入理解的必要途径。
代谢组学是研究生物体代谢谱的一种高通量方法，能够同时检测生物体内代谢产物的种类、数量和变化趋势等信息。
利用代谢组学手段，可以揭示酿酒酵母在发酵过程中的代谢关系、代谢通路、代谢酶的催化效率以及产物之间的相互作用等信息，这为酵母的进一步优化改良提供了重要的理论依据。
近年来，代谢组学技术的应用范围不断扩大，并成为研究酵母发酵机制的重要手段。
以质谱（Mass Spectrometry, MS）为中心的代谢组学技术不仅可以大规模地获取代谢产物信息，同时还可以提供代谢产物的结构信息和分子化学结构，从而进一步揭示代谢产物之间的相互关系和代谢途径的完整性。
除了MS，核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance, NMR）技术也是代谢组学中常用的手段之一。
NMR可以提供代谢物的化学结构信息，同时还可以通过1H-13C关联谱技术分析代谢物的产生和消耗，并进一步推断出酿酒酵母代谢通路的功能模式。
通过代谢组学的方法，可以揭示酿酒酵母发酵过程中的代谢关系、代谢通路、代谢酶的催化效率以及产物之间的相互作用等信息。
同时，在研究酵母发酵机制的过程中，也可以在代谢组学分析的基础上进行基因差异性表达（Differential Gene Expression）分析，寻找影响代谢变化的关键因素和机制。
differentialgenetest函数
differentialgenetest函数差分基因测试（differential gene expression analysis）是一种用于研究在不同生物状态下基因表达差异的方法。
这种方法可以用于揭示与特定生物过程或疾病相关的基因，并进一步理解这些基因在生物学功能中的作用。
差分基因测试通常涉及从不同样本（例如疾病组和对照组）中提取RNA，然后使用高通量测序技术来确定基因在不同样本中的表达水平。
本文将详细介绍差分基因测试的原理、方法以及在生物学和医学研究中的应用。
差分基因测试的原理基于一个假设，即在不同的生物状态下，一些基因的表达水平会发生改变。
通过比较不同样本中的基因表达情况，可以鉴定出这些差异表达的基因，进而了解这些基因与特定生物过程或疾病的关联性。
差分基因测试通常涉及以下几个主要步骤：1.样本收集和样本准备：差分基因测试的第一步是收集样本并准备RNA。
常见的样本来源包括组织样本、细胞样本以及临床样本（例如血液或尿液）。
收集样本后，需要通过离心等方法提取RNA，并使用RNA纯化试剂进行纯化和富集。
2. RNA测序：提取的RNA样本可以通过高通量测序技术（例如RNA-Seq）进行测序。
RNA-Seq是一种广泛应用的测序方法，可以快速检测和定量基因的整个转录组。
该方法生成的测序数据可以提供基因表达水平的定量信息。
3.数据预处理：在进行差分基因测试之前，需要对测序数据进行预处理。
这包括数据质量控制、去除低质量的测序读取和去除rRNA等非编码RNA。
4.差异表达分析：差异表达分析是差分基因测试的关键步骤。
在这一步骤中，首先需要根据样本之间的差异计算基因表达的差异。
常用的差异表达分析方法包括DESeq2、edgeR和limma等。
这些方法基于统计模型，考虑了测量误差和样本之间的差异，并计算出每个基因的差异表达水平。
5.数据解读和功能注释：在鉴定出差异表达的基因后，需要对这些基因进行数据解读和功能注释。
基因差异表达(Differential Gene Expression)
The denominator in T becomes really small
Constantly expressed genes show up on top of the list
Correction: Add a constant fudge factor s0
Regularized T-score
Therefore: Invest money in repeated experiments!
A
B
Standard Deviation and Standard Error
Standard Deviation (SD): Variability of the measurement Standard Error (SE): Variability of the mean of several measurements
->Limma
->SAM
->Twilight
More Scores:
- Wilcoxon Score (robust)
- PAUc Score (separation)
- paired t-Score (paired Data)
- F-Score (more then 2 conditions)
- Correlation to a reference gene - etc etc
answer is yes, by up to 500% then
the answer is no.
A cost efficient (cheap) experiment II:
Is a three-fold induced gene more
trust worthy than a two-fold
生物工程专业英语单词
生物工程专业英语单词嗜常温的Mesophilic 生源说Biogenesis 氢hydrogen 需氧的Aerobic 疫苗vaccine 碳carbon 厌氧的Anaerobic 培养cultivation 氮nitrogen 内生孢子Endospore 无菌的aseptic 氧oxygen 耐高渗Halotolerant 毒力virulence 氯chlorine 病原微生物pathogen 稀释attenuation 钠sodium 肠道的entero 消毒sterilization 分裂fission DNA Deoxyribonucleic acid RNA Ribonucleic acid 硫酸Sulfuric acid TCA Tricarboxylic acid PCR Polymerase chain reaction cfu Colony forming unit 黑曲霉Aspergillus niger 沙门氏菌Salmonella typhi大肠杆菌Escherichia coli 巴氏杀菌pesteurization HIV human immunodeficiency virus 革兰氏阳/阴性Gram positive/negative 试管Tube 烧杯Beaker 鞭毛flagella 漏斗Funnel 属genus 纤毛pili 培养皿Petri dishes 命名法nomenclature 荚膜capsule 移液枪Pipette 球菌coccus 细胞膜plasma membrane 枪头Tip 链球菌streptoccus 原生质体cytoplasm 微生物Microbe(s) 杆菌bacillus 细胞壁cell wall Microorganism 弧菌vibrio 染色体chromosome 肉眼Unaided eye 螺旋杆菌spirillum 核糖体ribosome生态系统ecosystem 新陈代谢metabolism 叶绿体chloroplast相互作用interaction 三联密码triplet 酿brewing子核苷酸碱基nucleotide bases 内质网endoplasmic reticulumA Adenine 氨基酸amino acid 杂种muleT Thymine 简并性degenerate 小麦wheatG Guanine 调控regulate 大麦barleyC Cytocine 神经元neuron 玉米maze/cornU Uracil 成纤维细fibroblast 大豆soybean胞链strand 肌肉细胞muscle cell 高粱sorghum 定位orientation 源于；得自derive 谷物cereal 引物primer 表明；指出indicate 豆类legume 互补complementary 分离isolate 穗panicle 序列sequence 扩增amplification 生理盐水saline 单倍体hyploid 载体vector 胆固醇chloesterol 双倍体diploid 质粒plasmid 白灵药panacea 常染色体autosomal chromosomes 性染色体sex chromosome 红细胞red blood cell 生殖细胞germ cell端粒telomere 转化transformatio插入addingn精子sperm 提取extract 敲除removing 卵子egg 组织tissue 克隆clone 基因组genome 器官organ 花粉pollencDNA complementary DNA 探针probe 干预intervention 生物技术biotechnology 纯化purify 症状indication 生物学的biological 重组recombinant 前体物precursor 裂解性噬菌体lytic cycle 机制，机理mechanism 膳食纤维dietary fiberbiodiversity 溶源性噬菌体lysogenic cycle 传统的conventional 生物多样性衣壳capsid 合成，混合compound 耕种tillage 成熟maturation 标识，标签label 造假adulteration 基因差异表达differential gene expression 副作用adverse/side effect 计划生育birth control 水土流失soil erosion 胚胎embryo 改善，改良amelioration 过敏原allergen非天然添加剂artificial ingredient 液态深层发酵罐submerged fermentor 饮料beverage 接种inoculation 麦汁wort 啤酒花hop 不足的deficient 探针probe 酸acid 碱alkali 糖化mashing液态发酵LSF liquid-state fermentation 固态发酵SSF solid-state fermentation 生物反应器fermentorbioreactor作业甘油三酯triglycerides 乳糖lactose 希拉细胞Hela cellmRNA messengerRNA 蔗糖sucrose 蛋白质protein rRNA ribosomal RNA 核糖ribose 糖sugar tRNA transferRNA 酶enzyme 溶酶体lysosome R基R-Group 细胞核nucleus 生物体organism 胰腺pancreas 小分子micromolecule 专业的；特化specialized 有机物organic 大分子macromolecule 细胞器organelle 细胞cell 细胞学cytology 合成synthesis 组织tissue 亲水的hydrophilic 子单位subunit 器官organ 疏水的hydrophobic 基团group 多糖polysaccharide 聚合物polymer 羧基carboxyl 缠绕intertwine 分子molecule 调节，控制regulate 细胞的cellular 功能function 细胞系cell line 脂质lipid 二糖disaccharide 由...组成compose of 葡萄糖glucose 半乳糖galactose 果糖fructose分泌secrete 碳水化合物carbohydrate 消化液digestivefluids上皮的epithelial 转换conversion 指令instruction 折叠fold 多肽polypeptide 催化catalyze 核苷,核苷酸nucleotide 围绕enclose。
胚胎学相关英语词汇（1）
胚胎学相关英语词汇(1)胚胎学 embryology人体胚胎学 human embryology医用胚胎学 medical embryology描述胚胎学 descriptive embryology比较胚胎学 comparative embryology实验胚胎学 experimental embryology化学胚胎学 chemical embryology分子胚胎学 molecular embryology发育生物学 developmental biology胚胎发生embryogenesis 从受精卵的形成至足月胎儿的发育过程。
个体发生ontogenesis,ontogeny 从胚胎发生经出生后的生长发育直至衰老死亡的全过程。
种系发生 phylogenesis,phylogeny重演律 recapitulation law后成论postformation theory, epigenesis theory 又称“渐成论”。
先成论 preformation theory 又称“预成论”。
套装论 encasement theory种质germ plasm,idioplasm 又称“生殖质”、“胚质”。
指繁衍后代的生殖细胞或世代交替的遗传基因。
体质somatoplasm 体细胞或构成机体种质以外的原生质的总称。
性周期 sexual cycle 周期性排卵的动物两次排卵之间的时间,如人的性周期约为 28 天。
生殖周期 reproductive cycle 完成一次生殖过程所需要的时间,如人的生殖周期约为266天。
生殖 reproduction有性生殖 sexual reproduction无性生殖 asexual reproduction孤雌生殖 parthenogenesis形态发生 morphogenesis器官发生 organogenesis器官形成区 organ forming area组织发生 histogenesis分化 differentiation去分化 dedifferentiation再分化 redifferentiation非依赖性分化 independent differentiation,self-differentiation 又称“自主分化”。
中科院生物信息学复习题
1.什么是生物信息学，如何理解其含义？答：生物信息学有三个方面的含义：1)生物信息学是一个学科领域，包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面。
2)生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，特别是非编码区的实质；同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测；其本质是识别基因信号。
3)生物信息学的研究目标是揭示“基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律”。
它是当今自然科学和技术科学领域中“基因组、“信息结构”和“复杂性”这三个重大科学问题的有机结合。
怎样理解生物信息学：生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区；同时阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA 序列中的遗传语言规律：在此基础上，归纳、整理与基因组遗传信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白谱数据，从而认识代谢、发育、分化、进化的规律。
其还利用基因组中编码区信息进行蛋白空间结构模拟和蛋白功能预测，并将此类信息与生物体和生命过程中的生理生化信息结合，阐明其分子机制，最终进行蛋白、核酸分子设计、药物设计、个体化医疗保健设计。
2.如何利用数据库信息发现新基因，基本原理？答：利用数据库资源发现新基因，根据数据源不同，可分2种不同的查找方式：1)从大规模基因组测序得到的数据出发，经过基因识别发现新基因：利用大规模拼接好的基因组，使用不同数据方法，进行标识查找，并将找到的可能的新基因同数据库中已有的基因对比，从而确定是否为新基因。
可分为：①基于信号，如剪切位点、序列中的启动子与终止子等。
②基于组分，即基因家族、特殊序列间比较，Complexity analysis，Neural Network2)利用EST数据库发现新基因和新SNPs：数据来源于大量的序列小片段，EST较短，故关键在正确拼接。
方法有基因组序列比对、拼接、组装法等。
degs差异表达基因
degs差异表达基因
degs差异表达基因（DifferentialGeneExpression）是利用基
因组学技术研究的一种重要方法，是用来研究基因在不同的条件或状态下表达差异的一种研究方法。
本文重点介绍degs差异表达基因的
概念、原理和应用。
degs差异表达基因是一种研究基因在不同条件或状态下表达情
况的方法。
其核心思想是，当把基因表达分析分为两组、三组或更多组时，可以比较同一基因在不同组中的表达水平。
如果在比较中发现某种差异，可以认为这种差异是造成该组和另外组之间差异的重要原因，也就是所谓的“差异表达基因”。
degs差异表达基因的分析方法通常包括两个步骤：第一步是使
用统计分析软件对基因表达结果进行分析，以确定哪些基因在不同组中表达有显著性差异；第二步是分析这些差异表达基因，以及它们可能涉及的反应路径或疾病机制。
degs差异表达基因的应用主要在疾病的早期诊断、基因组分析、反应路径研究以及细胞或组织内代谢反应等。
例如，可以使用degs
差异表达基因分析研究，在比较健康个体和疾病患者的基因表达情况，从而发现可能与疾病发生有关的基因，有助于疾病的早期诊断；另外，可以利用degs差异表达基因研究，比较两个具有不同特性的细胞或
组织，揭示它们之间的分子机制。
结论：degs差异表达基因是一种利用基因组学的方法，主要用
于研究基因在不同环境下的表达差异，其应用广泛，在疾病早期诊断、
基因组分析、反应路径研究以及细胞或组织内代谢反应等方面都有重要用途。
differentialgenetest函数
differentialgenetest函数什么是differentialgenetest函数？DifferentialGenetest函数是一种用于进行差分表达分析的统计工具。
差分表达分析是一种用于比较基因在不同样本中的表达水平变化的方法，它可以帮助研究人员理解基因在不同条件下的功能和调控机制。
DifferentialGenetest函数能够根据输入的基因表达数据，计算出基因之间的差异显著性，并从中找出在不同样本中表达显著改变的基因。
DifferentialGenetest函数的使用方法如下：步骤1：数据预处理在使用DifferentialGenetest函数之前，需要先对基因表达数据进行预处理。
这包括数据清洗、标准化和正则化等步骤。
数据清洗的目的是删除掉低质量的数据点和异常值，以减少其对后续分析结果的影响。
标准化是将不同样本之间的表达值进行比较的一种方法，常用的标准化方法包括TMM、RPKM和TPM等。
正则化是通过减小样本之间的技术变异性，更好地揭示生物学变异性。
这些预处理步骤可以使用常用的基因表达数据分析软件（如R）来完成。
步骤2：确定差异阈值在进行差分表达分析之前，需要先确定一个差异阈值，用于判断一个基因是否在不同样本中呈现显著差异的表达水平。
差异阈值的选取通常基于直觉和经验，在实际操作中需要根据具体研究问题和样本特点进行调整。
常见的差异阈值包括-fold change（折叠差异）和P值等。
步骤3：运行DifferentialGenetest函数在完成数据预处理和差异阈值的确定之后，可以开始运行DifferentialGenetest函数进行差分表达分析了。
该函数会根据输入的基因表达数据和差异阈值，进行统计分析，找出在不同样本中表达显著改变的基因。
步骤4：结果解读和分析DifferentialGenetest函数会生成一个结果文件，其中包含了差异显著的基因列表以及它们的调控方向和显著性水平等信息。
生信筛选基因方法
生信筛选基因方法When it comes to screening genes in bioinformatics, one common method is to use differential gene expression analysis. This technique compares gene expression levels between different conditions or groups to identify genes that are significantly differentially expressed. By analyzing these differentially expressed genes, researchers can gain insights into the biological processes that are altered under specific conditions.在生物信息学中，一个常见的筛选基因的方法是利用差异基因表达分析。
这种技术比较不同条件或组之间的基因表达水平，以识别显著差异表达的基因。
通过分析这些差异表达的基因，研究人员可以获得关于在特定条件下受影响的生物过程的见解。
Another popular method for gene screening is pathway analysis. This approach involves mapping differentially expressed genes onto biological pathways and networks to understand how these genes interact within a cellular context. Pathway analysis can provide a more holistic view of the biological processes that are dysregulatedin a particular condition, helping researchers identify key signaling pathways or molecular mechanisms involved.另一种常用的基因筛选方法是通路分析。
22866231_SERPINE1在结直肠癌中的表达及其预后意义
㊃论 著㊃[收稿日期]2019-12-24;[修回日期]2020-12-15[作者简介]马靖宇(1993-),女,辽宁大连人,锦州医科大学附属第一医院医学硕士研究生,从事消化系统肿瘤诊治研究㊂S E R P I N E 1在结直肠癌中的表达及其预后意义马靖宇,朱玉峰,白 光(锦州医科大学附属第一医院普外科,辽宁锦州121000) [摘要] 目的通过生物信息学鉴定结直肠癌的差异表达基因,并研究候选基因在结直肠癌中表达情况以及其病理特征和预后意义㊂方法通过分析来自G E O 数据库的基因表达数据集来鉴定结直肠癌中的差异表达基因,构建蛋白互作网络,找到核心蛋白,进行基因集富集分析,明确蛋白作用通路,通过免疫组织化学检测结直肠癌组织及正常组织中核心蛋白表达水平,生存分析进一步明确核心基因与结直肠癌的预后关系㊂结果通过筛选标准鉴定出89个差异表达基因,构建蛋白互相作用网络筛选出核心基因S E R P I N E 1,基因富集分析表明S E R P I N E 1表达与炎症反应及血管生成有关㊂S E R P I N E 1的高表达与结直肠癌的浸润深度(P =0.012),淋巴结转移(P =0.025),远处转移(P =0.040)和T NM 分期(P =0.016)显著相关㊂生存分析显示S E R P I N E 1的高表达与结直肠癌的整体生存期较差有关(P =0.002)㊂结论S E R P I N E 1可能是结直肠癌发展过程中的致癌基因,S E R P I N E 1高表达是结直肠癌预后不良的因素㊂[关键词] 结直肠肿瘤;S E R P I N E 1;免疫组织化学;预后 d o i :10.3969/j .i s s n .1007-3205.2020.12.013 [中图分类号] R 735.34 [文献标志码] A [文章编号] 1007-3205(2020)12-1421-07E x p r e s s i o no f S E R P I N E 1a n d i t s p r o g n o s t i c s i gn i f i c a n c e i n c o l o r e c t a l c a n c e r MAJ i n g -y u ,Z HU Y u -f e n g ,B A IG u a n g(D e p a r t m e n t o f G e n e r a lS u r g e r y ,t h eF i r s tA f f i l i a t e d H o s p i t a l o f J i n z h o u M e d i c a lU n i v e r s i t y ,L i a o n i n g Pr o v i n c e ,J i n z h o u 121000,C h i n a )[A b s t r a c t ] O b je c t i v e T oi d e n t if y d i f f e r e n t i a l l y e x p r e s s e dg e n e si n c o l o r e c t a lc a n c e r th r o u g hbi o i n f o r m a t i c s ,a n dt os t u d y t h ee x p r e s s i o no f c a n d i d a t e g e n e s i nc o l o r e c t a l c a n c e r ,a s w e l la st h e i r p a t h o l o g i c a lc h a r a c t e r i s t i c sa n d p r o g n o s t i cs i g n i f i c a n c e .M e t h o d s D i f f e r e n t i a l l ye x p r e s s e d g e n e s i nc o l o r e c t a l c a n c e rw e r e i d e n t if i e db y a n a l y z i n gg e n ee x p r e s s i o nd a t as e t s f r o m th eG E Od a t a b a s e ,p r o t ei n i n t e r a c t i o nn e t w o r k sw a s c o n s t r u c t e d ,c o r e p r o t e i n sw e r e f o u n d ,g e n e s e te n r i c h m e n ta n a l y s i sw a s p e r f o r m e d ,a n d p r o t e i na c t i o n p a t h w a y sw e r ec l a r i f i e d ,t h e nc o r e p r o t e i ne x p r e s s i o n l e v e l sb e t w e e nc o l o r e c t a l c a n c e r t i s s u e sa n dn o r m a l t i s s u e sw a sc o m p a r e db yi mm u n o h i s t o c h e m i s t r y ,f i n a l l y t h e r e l a t i o n s h i p b e t w e e n c o r e g e n e s a n d t h e p r o g n o s i s o f c o l o r e c t a lc a n c e r w a s f u r t h e r c l a r i f i e d t h o u g h s u r v i v a l a n a l ys i s .R e s u l t s A t o t a l o f 89d i f f e r e n t i a l l y e x p r e s s e d g e n e sw e r e i d e n t i f i e db y s c r e e n i n g c r i t e r i a ,a n d t h e c o r e g e n eS E R P I N E 1w a s s c r e e n e d t h o u g hc o n s t r u c t i n gp r o t e i n i n t e r a c t i o nn e t w o r k .G e n e e n r i c h m e n t a n a l y s i s s h o w e d t h a t S E R P I N E 1e x p r e s s i o nw a s r e l a t e d t o i n f l a mm a t i o n a n d a n g i o g e n e s i s .T h e h i g h e x pr e s s i o no f S E R P I N E 1w a s s i g n i f i c a n t l y r e l a t e dt ot h e i n v a s i o nd e p t h (P =0.012),l y m phn o d e m e t a s t a s i s (P =0.025),d i s t a n tm e t a s t a s i s (P =0.040),a n dT NM s t a ge (P =0.016)of c o l o r e c t a l c a n c e r .S u r v i v a l a n a l y s i ss h o w e dt h a th ig he x pr e s s i o no fS E R P I N E 1w a sa s s o c i a t e d w i t h p o o ro v e r a l l s u r v i v a l o f c o l o r e c t a lc a n c e r (P =0.002).C o n c l u s i o n S E R P I N E 1m a y b ea no n c o g e n ei nt h e d e v e l o p m e n t o f c o l o r e c t a l c a n c e r ,a n dh i g he x p r e s s i o no fS E R P I N E 1i sa p o o r p r o gn o s t i c f a c t o r ㊃1241㊃第41卷第12期2020年12月河北医科大学学报J O U R N A L O F H E B E I M E D I C A L U N I V E R S I T YV o l .41 N o .12 D e c . 2020Copyright ©博看网. All Rights Reserved.f o r c o l o r e c t a l c a n c e r.[K e y w o r d s] C o l o r e c t a lN e o p l a s m s;S E R P I N E1;i mm u n o h i s t o c h e m i s t r y;p r o g n o s i s结直肠癌已成为近几十年来最常见的癌症之一㊂它已成为全球第四大致命癌症㊂由于生活方式和饮食行为的变化,结直肠癌的发病率在中国迅速增长,2012年全世界诊断出大肠癌136万例,中国确诊25.3万例(占18.6%),中国是世界上结直肠癌新病例最多的国家,大肠癌已成为中国居民健康的严重威胁[1]㊂手术是非转移性结直肠癌患者的主要治疗方法㊂尽管治疗取得了重大进展,但结直肠癌的病死率仍然很高,并且有40%~50%的患者最终因疾病而死亡[2]㊂结直肠癌的早期诊断尤为重要㊂但是,由于早期结直肠癌患者缺乏特定症状,而且大多数地区尚未完成对结直肠癌的筛查,因此很难及早诊断㊂发现时超过60%的结直肠癌病例已经发展到晚期,且大多已转移,存活率为8%~9%[3]㊂因此,开发无创且准确的筛查工具以促进结直肠癌的早期检测和精确分期非常重要㊂迄今为止,基因组学的生物标志物被认为是一种有前途的方法,可以发现潜在的生物标志物来监测肿瘤的发生㊁发展和预后,从而进一步确保所有患者都得到适当的治疗㊂这项研究利用生物信息学分析确定了一个具有潜在临床应用价值的靶基因,结合组织芯片和免疫组化技术,比较靶基因在结直肠癌组织和正常结直肠组织中的表达情况,并评估靶基因在结直肠癌患者中的预后意义㊂1资料与方法1.1一般资料本研究共选取了2015年1月1日 2019年1月31日期间在锦州医科大学附属一院普外科因原发性结直肠癌接受手术治疗的230例病例的结直肠癌组织和相邻的癌旁组织㊂所有患者术前未接受化疗和/或放疗,术后生存超过30d,且癌症是直接的死亡原因,均接受了门诊或电话随访,可获得完整的随访数据㊂中位随访时间为735.5d㊂根据第七版A J C CT NM分期系统对肿瘤分期进行分类㊂该研究得到了锦州医科大学伦理委员会的批准且所有患者均签署了知情同意书㊂使用福尔马林固定石蜡包埋的组织切片的供体组织块制备人结直肠癌组织微阵列㊂1.2方法1.2.1 G E O数据集的选择选择G E O数据库中的四个数据集(G S E113513,G S E32323,G S E75548和G S E25071)合并了134个样本的数据,并进行分析识别出总共89个差异表达基因(D E G s) (|l o g F o l d2c h a n g e|ȡ1且P<0.05)㊂本研究数据的筛选条件如下:①以人类与结直肠癌作为关键词;②数据集为全基因组R N A表达谱数据;③仅包括结直肠癌组织和配对的癌旁组织的全基因组微阵列,并且样本量均>10㊂④基因组微阵列仅使用细胞系,并分析了不同的组织学亚型,但不包括非癌性组织㊂1.2.2生物信息学分析蛋白互相作用(p r o t e i n-p r o t e i n i n t e r a c t i o n,P P I)网络分析是使用检索相互作用基因的搜索工具(S T R I N G)进行的,并根据官方指南通过C y t o s c a p e软件进行可视化[4]㊂使用O n c o l n c工具在线评估候选基因的表达与结直肠癌预后之间的相关性㊂从癌基因组图谱(T h eC a n c e r G e n o m eA t l a s,T C G A)中获得结直肠癌患者的临床资料并通过基因表达增强交互式分析(G E P I A)确定验证靶基因的表达水平㊂使用G S E A工具在基因本体论的生物学过程中进行了富集分析,选取靶基因显著相关通路,以阐明靶基因表达对结直肠癌生物学途径和过程的影响[5]㊂纳入标准为P<0.05和F D R q<0.05㊂1.2.3模具蜡块的制作在模具蜡块上打出间距为0.1mm,直径为0.6mm的小孔,样本蜡块根据H E染色观察选定并分别在H E染色切片和相应石蜡组织块标记取样组织位点,用内径0.6mm的不锈钢针进行穿刺,深度为2~3mm,然后将其固定于模具蜡块的小孔内,将模具蜡块以4μm厚度切片敷贴于载玻片上,制成组织微阵列㊂制备好的组织微阵列用于后续的免疫组织化学分析㊂1.2.4免疫组织化学免疫组织化学染色根据制造商提供的方法用含有10%正常血清和1%牛血清白蛋白(b o v i n e s e r u ma l b u m i n,B S A)的三乙醇胺缓冲盐水溶液(t r i s b u f f e r e d s a l i n e,T B S)溶液封闭2h 后,将组织微阵列与S E R P I N E1一抗(1ʒ200稀释, a b125687,A b c a m,中国)在4ħ孵育过夜,并进行第二次标记,抗体在室温下放置1h㊂液体D A B底物在室温下染色10m i n㊂在显微镜下观察标记细胞的信号,并由两名对研究的临床病理因素不知情的独立研究人员进行评估㊂根据视觉免疫反应评分(i mm u n o r e a c e t i v e,I R S)=染色强度(I S)乘以阳性面积(A P)来判断结果㊂I S分为:0(负),1(弱),2 (中)和3(强)㊂A P取决于阳性细胞的百分比:0㊃2241㊃河北医科大学学报第41卷第12期Copyright©博看网. All Rights Reserved.(0),1(<1/3),2(1/3~2/3),3(ȡ2/3)㊂I R S0~1为 - ,I R S2~3为 + ,I R S4~6为 ++ ,I R S 6~9为 +++ ㊂因此,S E R P I N E1的表达分为两类:高水平(I R S4~9)和低水平(I R S0~3)㊂1.3统计学方法应用S P S S22.0统计软件分析数据㊂通过P e a r s o n卡方检验评估S E R P I N E1的表达与临床病理参数之间的相关性㊂使用C o x风险回归模型通过单因素和多因素分析评估S E R P I N E1的表达在结直肠癌中的预后价值㊂通过K a p l a n-M e i e r方法估计存活率,并通过对数秩检验进行比较㊂P<0.05为差异有统计学意义㊂2结果2.1结直肠癌的生物信息学分析在G E O数据库中选择了四个合格数据集G S E113513,G S E32323, G S E75548和G S E25071,并在重叠部分中鉴定了89个差异表达基因,见图1㊂使用S T R I N G在线数据库分析D E G s的P P I网络,识别结直肠癌进展中的关键基因及其相互作用,并使用C y t o s c a p e软件将其可视化,该网络包含106个节点和466个边缘,见图2㊂选择MO C E插件来完成P P I网络的k核分析并将k-c o r e阈值设置为2,总共获得了A㊁B 和C三个模块,它们的节点数分别为15㊁16和9㊂在这三个模块中,节点度最高的五个基因是C C N B1㊁R F C2㊁E X O S C5㊁P2R Y14和S E R P I N E1㊂为了研究这五个候选基因是否与结直肠癌患者的生存相关,使用O n c o l n c工具在线分析了来自T C G A 数据库的结直肠癌患者的基因表达数据和临床数据㊂根据K a p l a n-M e i e r生存分析,见图3,高C C N B1水平与更好的总体生存率显著相关(l o g r a n k P= 0.0137),而低S E R P I N E1水平与更好的总体生存率显著相关(l o g r a n k P=0.0325),表明C C N B1和S E R P I N E1表达可能与结直肠癌的进展有关㊂但是在R F C2㊁E X O S C5和P2R Y14中没有发现类似的结果㊂选择癌基因数据库分析发现在结直肠癌组织中S E R P I N E1的表达增加,见图4㊂使用T C G A 进行了基因集富集分析(G S E A)鉴定S E R P I N E1基因的潜在功能㊂在G S E A分析中,与癌症相关的信号通路包括通过核转录因子κB的肿瘤坏死因子α信号(N E S=1.84)和WN TB E T A C A T E N I N信号(N E S=1.84)在S E R P I N E1的高表达水平样本中最常见(P<0.05,F D R q<0.05),并且S E R P I N E1表达较高的样本中血管生成(N E S=1.94)和炎症反应(N E S=2.10)的基因特征比S E R P I N E1表达较低的样本更活跃(P<0.05,F D R q<0.05),见图5㊂这表明S E R P I N E1可能通过参与结直肠癌患者的几种癌症相关信号通路来促进疾病进展㊂图1差异表达基因的维恩图F i g u r e1V e n nd i a g r a m s o f d i f f e r e n t i a l e x p r e s s e d g e n e s图2D E G s的P P I网络分析A.蛋白之间的相互作用图;B.模块A;C.模块B;D.模块C注:节点的大小取决于其与其他节点的交互次数,蛋白之间的相互作用包括模块A㊁B和C F i g u r e2P P I n e t w o r ka n a l y s i s o fD E G s ㊃3241㊃河北医科大学学报第41卷第12期Copyright©博看网. All Rights Reserved.图3 从O n c o l n c 数据库绘制候选基因的总体生存图A.C C N B 1总体生存图;B .E X O S C 5总体生存图;C .P 2R Y 14总体生存图;D.R F C 2总体生存图;E .S E R P I N E 1总体生存图F i g u r e 3 D r a wt h e o v e r a l l s u r v i v a lm a p of c a n d i d a t eg e n e s f r o m O n c o l n c d a t a b a s e 图4 S E R P I N E 1在大肠癌和正常组织中的表达差异F i g u r e 4 Th e di f f e r e n c e o f S E R P I N E 1e x p r e s s i o n i n c o l o r e c t a l c a n c e r a n dn o r m a l t i s s u e s2.2 S E R P I N E 1基因在结直肠癌中高表达 应用免疫组织化学技术分析了包括230例大肠癌组织在内的组织芯片来研究S E R P I N E 1在结直肠癌中的表达㊂S E R P I N E 1的阳性染色主要分布在结直肠癌组织的细胞质中㊂在结直肠癌组织和正常组织中S E R P I N E 1的代表性免疫组织化学染色㊂免疫组织化学结果显示,在230例大肠癌中,有134个(58.3%)结直肠癌组织中S E R P I N E 1的表达较高,而其他96例(41.7%)则较低㊂统计分析表明,S E R P I N E 1蛋白在结直肠癌组织中的表达水平明显高于癌旁正常组织㊂见图6㊂图5 基因集富集分析A.基因在炎症反应富集;B .基因在通过核转录因子κB 的肿瘤坏死因子α信号通路富集;C .基因在WN TB E T A C A T E N I N 信号通路富集;D.基因在血管生成富集F i g u r e 5 G e n e s e t e n r i c h m e n t a n a l y s is ㊃4241㊃河北医科大学学报 第41卷 第12期Copyright ©博看网. All Rights Reserved.图6在结直肠癌样品和相应正常组织中S E R P I N E1表达的代表性免疫组织化学图像(免疫酶标法ˑ200)A.正常组织-;B.正常组织+;C.正常组织++;D.正常组织+++;E.癌组织-;F.癌组织+;G.癌组织++;H.癌组织+++ F i g u r e6R e p r e s e n t a t i v e i m m u n o h i s t o c h e m i c a l i m a g e s o f S E R P I N E1e x p r e s s i o n i nC R Cs a m p l e s a n d c o r r e s p o n d i n g n o r m a l t i s s u e s(i m m u n o e n z y m eˑ200)2.3结直肠癌S E R P I N E1表达与临床病理参数的关系S E R P I N E1的表达在不同浸润深度㊁有无淋巴结转移㊁有无远处转移和不同T NM分期组间差异有统计学意义(P<0.05)㊂在性别㊁年龄㊁肿瘤大小㊁肿瘤部位㊁分化和组织学类型上差异无统计学意义(P>0.05),见表1㊂表1结直肠癌患者S E R P I N E1表达与临床参数的相关性T a b l e1C o r r e l a t i o n s b e t w e e nS E R P I N E1e x p r e s s i o na n dc l i n i c o p a t h o l o g i c p a r a m e t e r s i n p a t i e n t sw i t hC R C临床参数例数S E R P I N E1表达(例数,%)高低χ2值P值性别男性女性12310769(56.1)65(60.7)54(43.9)42(39.3)0.5090.476年龄(岁)<60 ȡ605117932(62.7)102(57.0)19(37.3)77(43.0)0.5420.462肿瘤部位右半结肠左半结肠10612462(58.5)72(58.1)44(41.5)52(41.9)0.0040.948肿瘤大小(c m) ɤ5 >512910175(58.1)59(58.4)54(41.9)42(41.6)0.0020.966组织学类型腺癌黏液腺癌19634113(57.7)21(61.8)83(42.3)13(38.2)0.2010.654分化程度好/中等差19634112(57.1)22(64.7)84(42.9)12(35.3)0.6820.409T分期 T1/T2 T3/T46816231(45.6)103(63.6)37(54.4)59(36.4)6.3760.012N分期 N0 N1/N21319968(51.9)66(66.7)63(48.1)33(33.3)5.0500.025M分期 M0 M120426114(55.9)20(76.9)90(44.1)6(23.1)4.1980.040T NM分期 Ⅰ~Ⅱ Ⅲ~Ⅳ1428874(52.1)60(68.2)68(47.9)28(31.8)5.7690.0162.4 S E R P I N E1的高表达预示结直肠癌患者的预后不良以大肠癌患者预后为因变量,以S E R P I N E1表达㊁性别㊁年龄㊁肿瘤大小㊁肿瘤位置㊁分化程度㊁组织学类型㊁T分期㊁N分期㊁M分期㊁T NM分期为自变量,采用单因素分析,结果显示浸润深度(P=0.035),淋巴结转移(P=0.001),远处转移(P=0.015),T NM分期(P=0.001)和S E R P I N E1表达(P=0.002)对整体生存有重大影响,见表2,3㊂以大肠癌患者预后为因变量,以S E R P I N E1表达㊁T分期㊁N分期㊁M分期㊁T NM分期为自变量,采用多因素分析,结果显示S E R P I N E1表达是结直肠癌患者的独立预后因素(P=0.020),见表2,4㊂通过K a p l a n-M e i e r生存分析评估总体生存率(o v e r a l l s u r v i v a,O S),并通过对数秩检验进行比较,显示S E R P I N E1表达高的患者比S E R P I N E1表达低的患者的O S差(P=0.002)㊂见图7㊂表2变量赋值表T a b l e2V a r i a b l e a s s i g n m e n t t a b l e因素变量赋值S E R P I N E1表达低=0,高=1性别女=0,男=1年龄<60岁=0,ȡ60岁=1肿瘤大小ɤ5c m=0,>5c m=1肿瘤位置右=0,左=1分化程度好/中等=0,差=1组织学类型腺癌=0,黏液腺癌=1T分期T1~T2=0,T3~T4=1N分期N0=0,N1~N2=1M分期M0=0,M1=1T NM分期Ⅰ~Ⅱ=0,Ⅲ~Ⅳ=1㊃5241㊃河北医科大学学报第41卷第12期Copyright©博看网. All Rights Reserved.表3 单因素C o x 回归分析结果T a b l e 3 R e s u l t s o f u n i v a r i a t eC o x r e g r e s s i o na n a l ys i s 因素回归系数标准误W a l d χ2值P 值H R 值95%C IS E R P I N E 1表达-0.8860.2919.2770.0020.4120.233~0.729性别-0.1320.2630.2540.6140.8760.523~1.466年龄-0.1750.3150.3070.5790.8400.453~1.557肿瘤大小0.0160.2640.0030.9531.0160.605~1.704肿瘤位置0.0020.2640.0000.9931.0020.597~1.682分化程度-0.1820.4030.2040.6510.8330.378~1.837组织学类型-0.1920.4030.2270.6340.8250.374~1.819T 分期0.7340.3484.4580.0352.0841.054~4.119N 分期0.8620.26910.3020.0012.3691.399~4.010M 分期0.7910.3245.9480.0152.2061.168~4.166T NM 分期0.8420.26410.1500.0012.3211.383~3.897表4 多因素C o x 回归分析结果T a b l e 4 R e s u l t s o fm u l t i v a r i a t eC o x r e g r e s s i o na n a l ys i s 因素回归系数标准误W a l d χ2值P 值H R 值95%C IS E R P I N E 1表达-0.6950.2995.3990.0200.4990.277~0.897T 分期0.3690.3681.0050.3161.4460.703~2.971N 分期0.5750.3432.8100.0941.7770.907~3.479M 分期0.3270.3620.8130.3671.3870.681~2.821T NM 分期0.1490.3730.1590.6901.1610.559~2.41图7 结直肠癌患者不同S E R P I N E 1表达的总体生存分析F i g u r e 7 O v e r a l l s u r v i v a l a n a l y s i s o f c o l o r e c t a l c a n c e r p a t i e n t sw i t hd i f f e r e n t S E R P I N E 1e x pr e s s i o n 3 讨 论利用生物信息学方法筛选出C C N B 1和S E R P I N E 1表达可能与结直肠癌的进展有关㊂已有研究表明,C C N B 1在结直肠癌发展的早期阶段过表达并促进细胞增殖,而且结直肠癌中C C N B 1的过表达与淋巴结转移㊁远处转移㊁T NM 分期和不良生存率呈负相关[6-7]㊂但尚未发现关于S E R P I N E 1表达在大肠癌中意义的研究㊂S e r pi n 家族E 成员1(S E R P I N E 1),也称为纤溶酶原激活物抑制剂1㊂许多研究表明,S E R P I N E 1在各种癌症的多步过程中起着至关重要的作用㊂此外,有几项基因表达研究已将S E R P I N E 1鉴定为与转移相关的重要基因㊂P a v o n 等[8]报道,在头颈癌中,S E R P I N E 1的过表达促进肿瘤细胞迁移和转移扩散,促进血管生成,保护细胞免受F a s /F a s -L 介导的细胞凋亡,并与不良预后相关㊂L i a o 等[9]证明胃癌组织中S E R P I N E 1明显上调,而且S E R P I N E 1高表达与不良生存相㊂W u 等[10]报道神经胶质瘤中过表达的S E R P I N E 1诱导了细胞凋亡,S E R P I N E 1的作用可能基于调节p53信号通路㊂S E R P I N E 1在多种肿瘤中起作用㊂然而,S E R P I N E 1在大肠癌中的异常表达及其临床意义尚未在大规模临床样品中得到证实㊂在这项研究中,我们通过生物信息学和免疫组织化学证实了S E R P I N E 1在大肠癌患者中的临床意义㊂与正常组织相比,S E R P I N E 1在结直肠癌患者中显著上调㊂另外,S E R P I N E 1的高表达与结直肠癌的浸润深度,淋巴结转移,远处转移和T NM 分期显著相关㊂K a p l a n -M e i e r 生存分析表明,S E R P I N E 1高表达的患者比低表达的患者的生存时间明显缩短㊂C o x 多因素分析表明,S E R P I N E 1的高表达是结直肠癌患者预后的独立危险因素㊂因此,可确定S E R P I N E 1的高表达增加了转移的风险,并且为预后不良的标志㊂S E R P I N E 1是尿激酶和组织型纤溶酶原激活剂的关键调节剂㊂尿激酶纤溶酶原激活物(u r o k i n a s e -t y p e p l a s m i n o ge na c t i v a t o r ,u P A )系统在肿瘤生长,血管生成,肿瘤细胞入侵,迁移和转移中起主要作用[11]㊂u P A 系统通过激活基质金属蛋白酶(m a t r i xm e t a l l o p r o t e i n a s e ,MM P )和潜在的生长因子来调节肿瘤血管生成和运动[12]㊂G S E A 分析表明,在S E R P I N E 1高表达的结直肠癌样本中,㊃6241㊃河北医科大学学报 第41卷 第12期Copyright ©博看网. All Rights Reserved.血管生成尤其显著,这表明S E R P I N E1基因可能通过调节u P A来调节肿瘤血管生成,从而有助于癌症的发展㊂在结直肠癌中,β-c a t e n i n途径的激活有助于u P A的反式激活[13]㊂通过多种癌基因的转录激活,WN T/β-c a t e n i n途径被认为是癌症的关键调节因子[14]㊂同时,在此研究中,G S E A分析表明,在S E R P I N E1高表达的结直肠癌组织中,与W n t/β-c a t e n i n途径相关的基因丰富,这表明S E R P I N E1可能通过W n t/β-c a t e n i n途径参与结直肠癌的发生发展㊂结合免疫组织化学结果和生存分析,推测S E R P I N E1可能在结直肠癌的侵袭和转移中起重要作用㊂G S E A分析表明,结直肠癌患者中炎症反应与S E R P I N E1的高表达密切相关㊂炎症反应在肿瘤的发生,发展和转移中起关键作用[15]㊂炎症浸润产生的活性氧被认为是异常增生的原因,活性氧会导致细胞损伤,从而导致癌症[16]㊂肿瘤浸润的骨髓细胞和淋巴细胞产生炎性细胞因子,例如肿瘤坏死因子,它激活髓样细胞中的核转录因子κB并刺激肿瘤相关的炎症,肿瘤坏死因子激活转化后的结肠上皮细胞中的核转录因子κB信号传导并促进其存活和增殖[17]㊂同时,在该研究中,G S E A分析表明与核转录因子κB的肿瘤坏死因子α信号相关的基因在高表达S E R P I N E1的结直肠癌样本中富集㊂以上所有结果提示S E R P I N E1可能参与了结直肠癌的发生发展,并可能通过参与肿瘤坏死因子α信号通路和W n t信号通路而影响结直肠癌的预后㊂因此,深入研究结直肠癌中S E R P I N E1和S E R P I N E1途径之间的关系将有助于结直肠癌的研究㊂综上所述,本研究证实了S E R P I N E1在结直肠癌中的临床意义㊂免疫组化结果表明,S E R P I N E1在结直肠癌中表达上调,S E R P I N E1的高表达与肿瘤的侵袭性,疾病的进展和不良的预后密切相关㊂生物信息学分析也支持S E R P I N E1的高表达参与了结直肠癌的发病机制,且预后较差㊂本研究为S E R P I N E1用作人类结直肠癌有前景的治疗靶标和新的预后生物标志物提供了重要的新证据㊂[参考文献][1] Z h uJ,T a nZ,H o l l i s-H a n s e nK,e t a l.E p i d e m i o l o g i c a l t r e n d si n c o l o r e c t a l c a n c e r i nc h i n a:a ne c o l o g i c a l s t u d y[J].D i g D i sS c i,2017,62(1):235-243.[2] K u i p e r sE J,G r a d y WM,L i e b e r m a nD,e t a l.C o l o r e c t a l c a n c e r[J].N a tR e vD i sP r i m e r s,2015,1:15065.[3] Z h a n g F,Z h a n g Y,Z h a o W,e t a l.M e t a b o l o m i c s f o rb i o m a r k e r d i sc o v e r y i nt h ed i a g n o s i s,p r o g n o s i s,s u r v i v a l a n dr e c u r r e n c eo fc o l o r e c t a lc a n c e r:a s y s t e m a t i c r e v i e w[J].O n c o t a r g e t,2017,8(21):35460-35472.[4] H a nB,F e n g D,Y u X,e ta l.I d e n t i f i c a t i o na n di n t e r a c t i o na n a l y s i s o f m o l e c u l a r m a r k e r s i n c o l o r e c t a l c a n c e rb yi n t e g r a t e db i o i n f o r m a t i c sa n a l y s i s[J].M e dS c iM o n i t,2018,24:6059-6069.[5] P o w e r sR 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differential gene expression analysis
differential gene expression analysisDifferential gene expression analysis（差异基因表达分析）是一种研究基因表达模式在不同条件或不同组织样本之间差异的方法。
通过比较不同条件或组织样本的基因表达谱，可以发现哪些基因的表达水平发生了显著变化，从而了解这些基因在生物学过程或疾病发展中的作用。
在进行差异基因表达分析之前，通常需要对基因表达数据进行标准化处理，以确保不同样本之间的数据具有可比性。
然后，使用统计方法比较不同条件或组织样本的基因表达谱，筛选出表达差异显著的基因。
这些差异基因可能涉及不同的生物学过程、信号通路或疾病过程，具有重要的生物学意义。
差异基因表达分析在许多领域都有应用，如生物学、医学和农业等。
例如，在生物学研究中，差异基因表达分析可以用于研究生物生长发育过程中的基因表达变化；在医学研究中，差异基因表达分析可以用于研究疾病发生发展过程中的基因表达变化，从而发现潜在的治疗靶点或药物。
总之，差异基因表达分析是一种强大的工具，可以帮助我们深入了解基因表达模式的变化，揭示生物学过程和疾病机制，为药物研发和疾病治疗提供重要的线索和依据。
在差异基因表达分析中，数据标准化处理是非常重要的一步，其目的是消除不同样本或实验条件之间的系统误差，使数据具有可比性。
以下是一些常用的数据标准化处理方法：1.归一化：将每个样本的基因表达量转换为相对表达量，使不同样本之间具有可比性。
常见的归一化方法包括：•截尾值归一化：将表达量低于某一阈值的基因去除，或将其表达量设为0。
•最大值归一化：将每个样本的表达量除以该样本中表达量的最大值，使所有样本的表达量都在0-1之间。
•平均值归一化：将每个样本的表达量减去该样本表达量的平均值，使所有样本的表达量都为0。
1.批间归一化：由于实验过程中可能存在的批次效应，需要对不同批次的样本进行归一化处理，使它们之间具有可比性。
不同优势小麦正反杂交种子与亲本自交种子发育前期基因表达差异
3159 与京冬 6 号 、农大 3159 与原冬 8790 、农大 3159
与农大 3214 正反杂交组合 ,同时取花粉配制自交组
合 ,获得与杂交组合发育一致的亲本材料 。其中强
优势组合农大 3159 与京冬 6 号的产量优势为 20 %
左右 ,中优势组合农大 3159 与原冬 8790 的产量优
EDTA ,pH 810 ,011 %二甲苯青) ,混匀 ,经沸水变性
10 min ,取 6μL 加样 ,用 7 molΠL 脲变性的 4 %聚丙烯
211 不同优势正反杂交当代种子和亲本间在种子 发育前期的基因表达差异 取授粉后 2 d 、6 d 和 12 d 共 3 个时期的农大 3159 与京冬 6 号 、农大 3159 与原冬 8790 、农大 3159 与农大 3214 正反杂交组合以及亲本的种子 ,提取总 RNA ,经反转录合成 cDNA ,以 cDNA 为模板 ,利用 3 个 3′端锚定引物与 7 个随机引物共 21 个引物组合 进行 RT2PCR 扩增 ,扩增产物经变性聚丙烯酰胺凝 胶电泳展示出 mRNA 亚群的差异 (图 1) 。所用 21 个 引物组合 ,不同优势的 3 个正反杂交组合在 3 个时 期分别平均扩增出 2 729 、2 707 和 2 675 条带 (表 1) , 与其双亲自交种子相比分别有 1 410 (5117 %) 、1 413 (5216 %) 和 1 377 (5115 %) 条带表现差异 (表 1) ,每
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Key Lab of Sugarcane Genetic Improvement, Ministry of Agriculture, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, Fujian, China Correspondence should be addressed to Xu Li-Ping, xlpmail@ Received 4 March 2011; Revised 26 May 2011; Accepted 1 June 2011 Academic Editor: Sudhir Kumar Sopory Copyright © 2011 Que You-Xiong et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Differential gene expression in sugarcane during sugarcane-Ustilago scitaminea interaction was conducted in a smut-resistant genotype. Using cDNA-AFLP along with silver staining, a total of 136 transcript-derived fragments (TDFs) were found to be differentially expressed in response to challenge by U. scitaminea. Forty TDFs, 34 newly induced plus six with obvious upregulated expression after infection, were sequenced and validated by RT-PCR analysis. These results demonstrated that the expression of 37 out of these TDFs in RT-PCR analysis was consistent with that in cDNA-AFLP analysis. Based on BlastX in NCBI, 28 TDFs were assumed to function in sugarcane under U. scitaminea stress. Analysis of expression profile of three TDFs revealed that they responded differently after infection with U. scitaminea, and the transcription was significantly enhanced. The response of two TDFs, SUC06 and SUC09, occurred before that of SUC10. This study enriches our knowledge of the molecular basis for sugarcane response to U. scitaminea infection.
2 susceptibility occurs. A series of physiological and biochemical changes, together with the molecular response, occur during the period between the appearance of the stress on plant from the invasion of the pathogen and the subsequent plant-pathogen interaction. The smut-resistant mechanism of sugarcane is reflected at the morphological, physiological and molecular levels [7, 8]. Progress has been made in studies of the molecular basis of sugarcane smut resistance [9– 12]. Thokoane and Rutherford (2001) used cDNA-AFLP technique to detect differential gene action in smut resistant and susceptible sugarcane genotypes. Sequence homology analysis showed that a putative chitin receptor kinase, a Pto ser/thr protein kinase interactor, and an active gypsytype LTR retrotranspon expressed in the resistant variety in response to challenge by the smut organism. Orlando et al. (2005) applied cDNA-AFLP technique to identify sugarcane genes differentially expressed in disease-resistant and susceptible sugarcane somaclones in response to inoculation with U. scitaminea. Eleven differentially expressed transcriptderived fragments (TDFs) isolated from the smut-resistant somaclone showed significant homology with genes involved in defense and/or signal transduction, including a gene encoding an NBS-LRR-like protein. Using cDNA-AFLP analysis, Lao et al. (2008) conducted a differential expression study on the sugarcane-U. scitaminea interaction. A total of 64 TDFs was found to be differentially expressed, among which 67.2% were upregulated in the resistant cultivar. It also suggested a key role for genes involved in the oxidative burst and the lignin pathways in sugarcane defense against the U. scitaminea infection. Previously, our laboratory used DDRT-PCR technique to screen differentially expressed genes associated with smut resistance. Homology analysis revealed that seven TDFs obtained in this study shared high homology with genes encoding cytochrome C oxidase, ribosomal protein, NAD-dependent malic enzyme, aminotransferase, binding protein, RNA polymerase specific transcription initiation factor and retrotransposon [12]. Despite what we have already learned, more studies on the molecular interaction in this pathosystem are needed to discover the mechanisms of smut resistance. Identification of differentially expressed genes under various stresses can give clues as to what defense mechanisms and biochemical pathways are regulated during different types of stress [13]. To date, differentially expressed genes can be studied using a multitude of methods but mainly involving representational difference analysis of cDNA (RDA) [14], serial analysis of gene expression (SAGE) [15], suppression subtractive hybridization (SSH) [16], cDNA microarray analysis [17], and cDNA-amplified fragment length polymorphism (AFLP) [18]. Among them, cDNA-AFLP has proven to be an excellent tool to identify novel genes related to plant resistance to pathogens [19]. The cDNA-AFLP technique incorporates AFLP for the analysis of the differential expression of mRNA. Combining the advantages of both RTPCR and AFLP, the cDNA-AFLP technique is reliable and efficient [18, 19]. By using cDNA-AFLP analysis, we were able to survey transcriptional changes with no prior assumptions about which genes might be induced or repressed [19]. In addition, this technique only requires a small amount of