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为揭示露地菊生长发育及耐盐胁迫的应答机制和分子基础,本研究以盐胁迫处理的露地菊及其对照为材料,使用Illumina Hiseq2500高通量测序平台对转录组进行测序,分别获得了60370448和71415448条Clean reads,通过序列拼接组装得到45591条Unigene,平均长度724 bp。有37675条Unigene在七大数据库(COG,GO,KEGG,KOG,Pfam,Swiss-Prot,NR)中得到注释。通过比对露地菊盐胁迫处理组和对照组样品间Unigene的表达量及在各数据库中的注释情况,统计得到:有4143条差异表达基因获得注释;有2441条差异表达基因在GO数据库中获得功能注释;注释到COG数据库中的2281条差异表达基因依据功能可分为25类;有1062条差异基因映射到KEGGPathway数据库中,涉及了199个代谢通路,包括核糖体途径、植物激素信号传导途径、淀粉蔗糖代谢、碳代谢、氨基酸的生物合成等。本研究获得的转录组数据将有助于揭示露地菊生长发育及耐盐胁迫的应答机制和分子基础,及相关抗性基因的挖掘和分子辅助育种等方面的研究。 相似文献
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针对木质部交互统计误差大、效率低、重现性差、劳动强度高和传统图像处理算法精度不理想等问题,该文以狭叶锦鸡儿木质部切片图像为研究对象,根据木质部特点提出基于K均值聚类算法和环形结构提取算法相结合,实现木质部准确提取的方法。首先通过动态巴特沃斯同态滤波法对30幅供试图像进行光照不均校正,然后采用K均值聚类法对光照补偿后图像初分割,最后采用环形结构提取算法实现木质部提取计数。试验结果表明:采用K均值聚类算法对光照补偿后的木质部图像初分割分割误差R(section error, R)、过分割误差OR(over-segmentation error, OR)和欠分割误差UR(under-segmentation error, UR)均值分别为5.15%、1.48%和6.46%,优于未光照补偿和3R-G-B算法;该文提出的环形结构提取算法对初分割后木质部图像检测的平均相对误差为2.26%,比分水岭法低11.69个百分点,比凹点匹配法低4.93个百分点。从速度上看,该算法平均耗时3.17 s,比分水岭法快1.40 s,比凹点匹配法快4.88 s。该算法检测的均方根误差RMSE(root mean squared error, RMSE)为0.52%,约相当于分水岭法的1/3,约相当于凹点匹配法的1/2,该算法优于其他2种分割算法;在图像结构复杂、光照不均匀、内部分布不均等缺陷条件下,该文算法也能很好地实现木质部的分割和提取。该方法不仅能对狭叶锦鸡儿木质部自动分割和提取,也可为其他植物木质部分割提取提供参考。 相似文献
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