Bioinformatics Analysis of Microarray Data to Reveal Novel Genes Related to Cold-Resistance of Maize


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Low temperature has become a major abiotic stress factor that can reduce maize yield and cause a number of economic loss. This study was designed to identify key genes and pathways associated with coldresistance of maize. The gene expression profile GSE46704, including 4 control temperature treated plants and 4 low temperature treated plants, was downloaded from the Gene Expression Omnibus database. Differentially-expressed genes (DEGs) were identified by limma package. Then, protein-protein interaction (PPI) network and module selection were constructed using Cytoscape. Moreover, the DEGs were re-matched based on the Zea mays L. gene ID and symbol data from PlantRegMap. Finally, the re-matched DEGs were performed functional and pathway enrichment analyses by the DAVID online tool. A total of 750 DEGs were screened (including 387 up-regulated and 363 down-regulated genes) In the PPI network, GRMZM2G070837_P01 and GRMZM2G114578_P01 had higher degrees. Besides, carbohydrate metabolic process, starch and sucrose metabolism and biosynthesis of secondary metabolites were significantly enriched in functional and pathway enrichment analysis. GRMZM2G070837_P01 and GRMZM2G114578_P01 might play a critical role in cold-resistance of maize. Meanwhile, carbohydrate metabolic process, starch and sucrose metabolism and biosynthesis of secondary metabolites might function in cold-resistance of maize.

Об авторах

Y. Ma

Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences Postdoctoral Programme; Institute of Pratacultural Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: mukou68yibei@163.com
Китай, Harbin, Heilongjiang, 150086; Harbin, Heilongjiang, 150086

S. Li

Institute of Pratacultural Sciences

Email: mukou68yibei@163.com
Китай, Harbin, Heilongjiang, 150086

H. Lin

Institute of Pratacultural Sciences

Email: mukou68yibei@163.com
Китай, Harbin, Heilongjiang, 150086

L. Pan

Institute of Pratacultural Sciences

Email: mukou68yibei@163.com
Китай, Harbin, Heilongjiang, 150086

G. Yang

Institute of Pratacultural Sciences

Email: mukou68yibei@163.com
Китай, Harbin, Heilongjiang, 150086

Y. Lai

Heilongjiang Agriculture Development Design Institute

Email: mukou68yibei@163.com
Китай, Harbin, Heilongjiang, 150040

D. Sun

Institute of Pratacultural Sciences

Email: mukou68yibei@163.com
Китай, Harbin, Heilongjiang, 150086

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».