Генетические детерминанты целостности генома льна

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Последние достижения в области методов высокопроизводительного секвенирования позволили разработать инновационный подход к оценке стабильности и целостности генома. Глубина сигнала покрытия в определенной точке генома может указывать на потерю целостности ДНК в регионе. В данной работе мы превратили ранее разработанную метрику локальной целостности генома, оценивающую равномерность сигнала покрытия, в количественный признак и провели поиск связанных с ним генетических вариантов в геноме льна. Другими словами, мы применили методологию x QTL (т.е. x Quantitiave Trait Loci, где x - обозначение произвольной количественной характеристики, связанной с определенным регионом генома, например, уровень экспрессии генов, степень покрытия рибосомами и т.д.) для выявления геномных регионов, вероятно способствующих потере целостности генома и, возможно, участвующих в поддержании стабильности генома. Анализ, проведённый с использованием данных полногеномного секвенирования 100 образцов льна, позволил идентифицировать гены, вероятно, принимающие участие в поддержании стабильности генома у льна и, возможно, в целом у растений, a также обозначить новые процессы, связанные с данным процессом.

Об авторах

А. А Канапин

Санкт-Петербургскии государственный университет

Санкт-Петербург, Россия

А. А Самсонова

Санкт-Петербургскии государственный университет

Email: a.samsonova@spbu.ru
Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. Z. N. Lye, M. D. Purugganan, Trends Plant Sci., 24, 352 (2019).
  2. Y. Yuan, P. E. Bayer, J. Batley, and D. Edwards, Plant Biotechnol. J., 19, 2153 (2021).
  3. S. Nik-Zainal, Genome Med., 11, 1 (2019).
  4. A. Janssen, S. U. Colmenares, and G. H. Karpen, Annu. Rev. Cell Dev. Biol., 34, 265 (2018).
  5. S. S. Ho, A. E. Urban, and R. E. Mills, Nat. Rev. Genet., 1 (2019).
  6. E. M. Kass, M. E. Moynahan, and M. Jasin, MOL-CEL, 62, 777 (2016).
  7. N. Andor, C. C. Maley, and H. P. Ji, Cancer Res., 77, 2179 (2017).
  8. A. Dolatabadian, D. A. Patel, D. Edwards, and J. Batley, Theor. Appl. Genet., 130, 2479 (2017).
  9. A. Abyzov, A. E. Urban, M. Snyder, and M. Gerstein, Genome Res., 21, 974 (2011).
  10. V. Boeva, et al., Bioinformatics, 28, 423 (2011).
  11. A. Samsonova, et al., Int. J. Mol. Sci., 22, 2665 (2021).
  12. D. Arends, et al., Bioinformatics, 28, 1042 (2012).
  13. B. Ng, et al., Nat. Neurosci., 20, 1 (2017).
  14. Y. Ma, H. Klein, and P. L. D. Jager, Brain Pathol., 30, 984 (2020).
  15. М. А. Дук, А. А. Канапин, А. А. Самсонова и др., Биофизика, 67, 234 (2022).
  16. H. Li and R. Durbin, Bioinformatics, 26, 589 (2010).
  17. D. Tello, et al., Bioinformatics, 35, 4716 (2019).
  18. O. Stegle, L. Parts, M. Piipari, et al., Nat. Protoc., 7, 500 (2012).
  19. H. Ongen, et al., Nat.Commun., 8, 1 (2017).
  20. H. Fang, B. Knezevic, K. L. Burnham, and J. C. Knight, Genome Med., 8, 1 (2016).
  21. J. Mistry, et al., Nucl. Acids Res., 49, gkaa913 (2020).
  22. J.-M. Zhou and Y. Zhang, Cell, 181, 978 (2020).
  23. D. Lapin, O. Johanndrees, Z. Wu, et al., Plant Cell, 34, 1479 (2022).
  24. S. J. Riedl, W. Li, Y. Chao, et al., Nature, 434, 926 (2005).
  25. N. Boes, K. Schreiber, E. Hartig, et al., J. Bacteriol., 188, 6529 (2006).
  26. D. D. Leipe, Y. I. Wolf, E. V. Koonin, and L. Aravind, J. Mol. Biol., 317, 41 (2002).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023