当前位置:首页 期刊杂志

楸树叶绿体基因组密码子偏性分析

时间:2024-05-25

李凤 辛静 辛雅萱 肖遥 屈亚亚 王军辉 麻文俊 辛培尧

摘要:【目的】分析楸樹叶绿体基因组密码子使用偏性,为楸树乃至梓属植物叶绿体基因组学、物种进化特征及遗传多样性分析等研究提供理论依据。【方法】利用Codon W 1.4.2及EMBOSS expiorer的cusp和chips软件对51个楸树叶绿体基因的编码区(CDS)序列进行密码子相关参数、中性绘图、ENC-plot和PR2-plot等分析,并通过构建高、低表达偏性基因库,以ENC值和RSCU值为参考标准,最终筛选最优密码子。【结果】51个基因密码子的平均GCall含量为38.48%,密码子不同位置GC含量为:GC1(47.03%)>GC2(39.93%)>GC3(28.09%),说明第3位的GC并非均匀分布;ENC为34.93~56.50,平均为46.87。GC2与GC1呈极显著正相关(P<0.01),而GC3与GC1和GC2无显著正相关(P>0.05);ENC与GCall、GC1、GC3和N均呈显著正相关(P<0.05,下同);密码子数(N)与GC3和ENC呈显著正相关。RSCU>1的密码子共有30个,其中,以A或U结尾的密码子有29个。中性绘图分析结果显示,GC3与GC12相关系数为0.0188,二者无显著相关性,回归系数为0.143。ENC-plot分析结果显示,大部分基因偏离了ENC预期标准曲线,少数分布在预期曲线附近;有7个密码子分布在GC3含量-0.05~0.15区间,其余区间共有44个密码子,而这44个基因离ENC标准曲线较远。PR2-plot分析结果显示,落在中线上的基因较少,平面图右下方的基因分布较多,表明在各碱基使用频率方面存在偏性,即T>A,G>C。各碱基使用频率存在偏性(T>A,G>C),说明基因组密码子的偏性更多受选择效应的影响。最终筛选出7个为最优密码子UUU、CUU、CCU、AAA、GAU、CGA和GGU。【结论】楸树叶绿体基因组密码子偏性较弱,偏好使用A或U结尾的密码子,主要受选择压力的影响,受突变等其他因素影响较小。

关键词: 楸树;叶绿体基因组;密码子偏好性;最优密码子

中图分类号:S792.99                            文献标志码: A 文章编号:2095-1191(2021)10-2735-09

Abstract:【Objective】Analyzed the codon usage bias of Catalpa bungei C. A. Mey. chloroplast genome to provide theoretical basis for the research of C. bungei and even Catalpa chloroplast genomics,species evolution characteristics and genetic diversity analysis. 【Method】Codon correlation parameters,neutral plots,ENC-plot and PR2-plot were analyzed for 51 chloroplast gene coding regions (CDS) sequences of C. bungei by Codon W 1.4.2 and cusp and chips of EMBOSS expiorer. And through the constitutive high and low expression-biased gene library, ENC value and RSCU value were used as reference criteria to screen the optimal codon. 【Result】The average GCall content of 51 gene codons was 38.48%,and GC content at different positions of codons was as follows: GC1(47.03%)>GC2(39.93%)>GC3(28.09%),indicating that GC at the third position was not evenly distributed. ENC ranged from 34.93 to 56.50,with an average of 46.87. GC2 was extremely significantly positively correlated with GC1 (P<0.01),while GC3 was not significantly positively correlated with GC1 and GC2 (P>0.05).  ENC was significantly positively correlated with GCall,GC1,GC3 and N (P<0.05,the same below).  The codon number (N) was positively correlated with GC3 and ENC. There were 30 codons with RSCU>1,among which 29 codons ended in A or U. Neutral plot analysis results showed that the correlation coefficient between GC3 and GC12 was 0.0188,and there was no significant correlation between them,and the regression coefficient was 0.143. ENC-plot analysis showed that most of the genes deviated from the ENC expected standard curve,and a few were distri-buted near the expected curve. There were 7 codons distributed in the range of GC3 content from -0.05 to 0.15,and there were 44 codons in the other regions,which were far from the ENC standard curve. PR2-plot analysis results showed that fewer genes fell on the middle line,and more genes were distributed in the lower right part of the graph,indicating that there was a bias in the use frequency of each base,namely T>A,G>C.There was bias (T>A,G>C) in the use frequency of each base,indicating that the bias of the genome codon was more influenced by the selection effect. Finally,7 optimal codons were selected as UUU,CUU,CCU,AAA,GAU,CGA and GGU. 【Conclusion】The chloroplast genomes of C. bungei show weak codon bias,preferring to use codons ending in A or U,which is mainly affected by selection pressure and less affected by mutation and other factors.

Key words:Catalpa bungei C. A. Mey.; chloroplast genome; codon bias; optimal codons

Foundation item: Fundamental Research Funds for the Central Public Welfare Research Institutes(CAFYBB2017 ZA001-8)

0 引言

【研究意义】楸树(Catalpa bungei C. A. Mey.)是紫葳科(Bignoniaceae)梓属(Catalpa Scop)落叶乔木,原产我国,分布范围较广,主产地为黄河流域和长江流域,素有“木王”之美称,其材质不翘不裂,用途广泛,树体高大挺拔,树姿优美,集用材、观赏、环保和医用价值等优点于一身,是我国特有的优质、药用和园林观赏树种(吴丽华等,2010)。叶绿体基因组不同于细胞核中的基因组DNA,通常是双链环状结构,不与蛋白质结合,拥有一套完整的复制、转录和翻译系统(辛雅萱等,2020),其结构保守,并包含了长、短单拷贝区(LSC和SSC)和2个反向重复区(IR)共4个大片段,这些特性有利于分析叶绿体基因组。目前叶绿体基因组已广泛用于分子进化、生物多样性分析、DNA条形码、系统发育和遗传表达等研究领域(倪梁红等,2015;范李强等,2018)。研究表明,同义密码子在无任何自然选择和基因突变等压力影响的情况下以同样的概率出现,但如果受到影响则会导致同义密码子的偏性使用,被称为密码子使用偏性(Codon usage bias,CUB),该现象广泛存在于生物中(吴宪明等,2007;吴妙丽等,2019;王艳等,2021)。研究叶绿体密码子偏性可为叶绿体基因工程相关研究打下基础(季凯凯等,2020)。因此,分析楸树叶绿体基因组密码子使用偏性,确定密码子的使用模式及其形成因素,对楸树乃至梓属植物叶绿体基因组学、物种进化特征及遗传多样性分析等研究具有重要意义。【前人研究进展】大量研究证实,不同物种的叶绿体基因组密码子偏性因物种而不同(原晓龙等,2021),但相同物种或者亲缘关系较近的物种之间的密码子使用偏性相似(王英等,2020)。叶绿体基因组密码子使用偏性影响的因素除了受选择压力和自然压力外,tRNA丰度(Moriyama and Powell,1997)、mRNA二级结构(Gu et al.,2004)、外源基因碱基突变(Hershberg and Petrov,2008)及在寄主中的表达水平(武立伟等,2020)、蛋白表达效率和准确性(Lee et al.,2009;Brandls and Hughes,2016)等均会影响密码子使用偏性的产生。目前分析密码子的使用偏性、筛选最优密码子及通过优化密码子来提高外源基因在宿主中的表达水平方面的研究较多(Stephen et al.,2013;Deng et al.,2020),如余桂容等(2015)通过密码子优化提高苏云金芽胞杆菌(Bt)cry1Ah基因在转基因玉米中的表达水平;王超等(2020)对朝仓花椒(Zanthoxylum piperi-tum DC.var. inerme Makino)基因的密码子使用偏性进行分析,确定花椒基因使用偏性较高的密码子,通过优化密码子的方式提高花椒基因在物种内的表达水平;柳燕杰等(2020)通过分析美国红梣(Fraxinus pennsylvanica Marsh)叶绿体基因组密码子使用模式及影响密码子使用偏性的因素,确定其密码子偏性和最优密码子,从而预测基因的表达水平,确定未知基因的位置和改良外源基因。随着叶绿体的基因工程在优良品种繁育和种质资源保护中的作用日益凸显,且大量物种的叶绿体基因组序列相继公布,对不同物种的叶绿体基因组的研究日益增多(梁璇等,2021)。近年来,对叶绿体基因组密码子偏性已在酸枣(Ziziphus jujuba)(胡晓艳等,2019)、巴山木竹(Arundinaria fargesii)(吴妙丽等,2019)、印度簕竹(Bambusa bambos)(吴妙丽等,2019)、杜梨(Pyrus betulifolia)(辛雅萱等,2020)等多种植物中进行研究。【本研究切入点】我国楸树在优良新品系的选择(麻文俊等,2012)、抗旱胁迫的评价(董蕾等,2014)及规模化繁育(孟路等,2020)等方面的研究已较成熟。虽然楸树叶绿体基因组的测序现已完成,但未见有关楸树密码子偏性的研究报道。【拟解决的关键问题】利用Codon W 1.4.2及EMBOSS expiorer的cusp和chips软件对楸树叶绿体基因组密码子的使用偏性进行相关分析,从而确定最优密码子及密码子偏性的主要影响因素,旨在为楸树的遗传变异及基因组学的研究提供强有力的分子理论依据。

1 材料和方法

1. 1 序列的获取和筛选

从NCBI数据库(http//www.ncbi.nlm.gov/)中下载楸树叶绿体基因组序列(GenBank登录号为MT610898,序列全长158238 bp),经筛选共获得84个基因的编码区(CDS)序列。为了降低因序列较短而造成的误差,从84个基因序列中去除重复序列、长度小于300 bp的序列及内部含有终止密码子和不完整的序列,最终获得起始密码子为ATG,终止密码子为TAA、TGA和TAG的51个基因序列,用于后續序列分析。

1. 2 密码子相关参数计算

通过Codon W 1.4.2分析51个基因序列,并获取其相对同义密码子使用度(RSCU)(即某一特定密码子所编码氨基酸时的所有密码子相对使用次数),把RSCU作为判断密码子是否存在偏性的标准:当RSCU=1时,证明该密码子使用上无偏性;RSCU>1时,则表明其使用频率相对较高,存在偏性(牛元等,2018;胡振民等,2020)。利用EMBOSS expiorer中的cusp软件分析不同基因序列的GC1、GC2、GC3(分别代表密码子第1位、第2位和第3位的GC含量)和GCall(密码子总GC含量)含量;并用EMBOSS expiorer中的chips软件分析有效密码子数(ENC)(即密码子非均衡使用的偏好程度),ENC的取值范围为20~61(冯瑞云等,2019)。最后,使用SPSS 21.0作相关分析。

1. 3 中性绘图分析

根据不同基因密码子的GC3含量和GC12含量[即GC12=(GC1+GC2)/2]进行中性绘图,从而分析判断影响密码子偏性形成的因素(王鹏良等,2018)。若GC3与GC12相关性强,则说明突变压力对密码子3个位置的碱基的使用影响较大;若GC1、GC2与GC3相关性弱,则表明选择压力对密码子使用影响较大(秦政等,2018;惠小涵等,2020)。

1. 4 ENC-plot绘图分析

根据不同基因密码子的GC含量和ENC,利用ENC-plot制作散点图,并计算ENC的标准曲线,公式为:ENC=[29GC32+(1−GC3)2]+GC3+2,从而分析突变压力在密码子使用过程中的作用(尹为治等,2020)。如果各基因分布在ENC预期曲线的周围,说明叶绿体基因组密码子的使用偏性受突变压力的影响较大,而如果各基因分布在ENC预期曲线的下方或偏离预期曲线,则表明叶绿体基因组密码子的偏性受到选择压力的影响较大(王鹏良等,2018)。

1. 5 PR2-plot绘图分析

为了探究不同基因密码子第3位碱基的嘌呤与嘧啶之间的突变压力是否平衡,即A、T与G、C之间均衡分布的情况,对由同义密码子编码的氨基酸第3位上A、T、C、G 4種碱基组成情况进行PR2-plot绘图分析(金刚,2019),以确定楸树叶绿体基因组密码子偏性的影响因素。其中,以G3/(G3+C3)、A3/(A3+T3)分别为横、纵坐标,PR2偏倚图的中心(0.5,0.5)表示A=T且C=G(宋辉等,2015)。其余点由中心点向该点发出的矢量表明基因的偏倚程度及方向(陆奇丰等,2020)。

1. 6 最优密码子分析

为了选出楸树叶绿体基因组中的最优密码子,利用Codon W 1.4.2计算每个密码子的RSCU,把RSCU>1的密码子定义为高频密码子。以5个基因的ENC作为偏性标准,对其进行从小到大排序,取前后两端10%基因(前后各5个基因)构建高、低表达偏性基因库。两组间的差值ΔRSCU≥0.08(ΔRSCU=RSCU高表达- RSCU低表达)的密码子作为高表达优越密码子,最终将同时满足RSCU>1和ΔRSCU≥0.08的密码子作为楸树叶绿体基因组的最优密码子(胡莎莎等,2016)。

2 结果与分析

2. 1 密码子碱基组成及偏好性分析

由表1可知,51个基因密码子的平均GCall含量为38.48%,平均GC1、GC2和GC3含量分别为47.03%、39.93%和28.09%,即GC3含量明显低于GC1和GC2含量,说明第3位的GC并非均匀分布,分布趋势为GC1>GC2>GC3。可见,密码子第3位以A或U(T)结尾的频率高于以G或C结尾的频率。51个基因的ENC为34.93~56.50,平均为46.87,说明楸树叶绿体基因组的密码子偏性较弱。

对楸树叶绿体基因的密码子数量(N)、ENC和各密码子的GC含量进行相关分析,结果如表2所示。GC2与GC1呈极显著正相关(P<0.01,下同),而GC3与GC1和GC2无显著正相关(P>0.05,下同),说明密码子的第1位与第2位的碱基相似度较高,但二者与第3位的碱基相似度较低;GCall与GC1和GC3均呈极显著正相关,与GC2呈显著正相关(P<0.05,下同);ENC除了与GC2无显著负相关外,与GCall、GC1、GC3和N均呈显著正相关,说明密码子3个位置的碱基组成对ENC的影响有所不同,其中,第1位和第3位碱基组成对密码子的偏性有影响。密码子数(N)除了与GC3和ENC呈显著正相关外,与其他数值均无显著相关。

由表3可知,RSCU>1的密码子共有30个,其中,以U(16个)或A(13个)结尾的密码子数量明显多于以G(1个)结尾的密码子,说明以A或U结尾的密码子是楸树叶绿体基因组偏好的密码子。

2. 2 中性绘图分析结果

由图1可知,GC12含量为0.20~0.37;GC3含量为0.35~0.55,二者的相关系数和回归系数分别为0.0188和0.143,表明在密码子的第1、2位碱基与第3位碱基组成相关性较弱,楸树叶绿体基因组编码基因保守性较高,密码子偏好性受选择压力的影响较大。

2. 3 ENC-plot绘图分析结果

由图2可知,在51个基因中,大部分基因偏离了ENC预期标准曲线,少数分布在预期曲线附近,说明楸树叶绿体基因组的偏性受选择压力的影响较大,受基因突变压力的影响较小;位于标准曲线上方的基因密码子偏性较弱,而位于标准曲线下方的基因密码子偏性较强。由不同GC3含量区间分布的密码子数量(表4)可知,有7个密码子分布在-0.05~0.15区间,其余区间共有44个密码子,而这44个基因距离ENC标准曲线较远(图2),表明楸树叶绿体基因组密码子的使用偏性主要受选择压力的影响较大,而受其他因素(如碱基突变等)的影响相对较小。

2. 4 PR2-plot绘图分析结果

由图3可知,51个基因在PR2平面图的4个部分并非均匀分布,且落在中线上的基因较少,平面图右下方的基因分布较多,表明各碱基使用频率存在偏性,即T>A,G>C,说明选择压力不是影响楸树叶绿体基因组密码子偏性的唯一因素,突变等其他因素也对楸树叶绿体基因组的密码子偏性产生一定的影响。

2. 5 最优密码子的筛选

从51个楸树叶绿体基因选取中5个高表达基因(petA、ndhC、rps2、atpE和rps4)和5个低表达基因(cemA、atpF、psbA、rps18和rps14),然后利用Codon W 1.4.2计算出两组基因同义密码子的RSCU,再计算出ΔRSCU,结果(表5)表明,高频密码子有24个(RSCU≥1),高表达优越密码子有12个(ΔRSCU≥0.08,用*表示),ΔRSCU≥0.30(用**表示)的密码子有10个,ΔRSCU≥0.50(用***表示)密码子有4个。同时满足高频(ΔRSCU≥0.08)和高表达(RSCU≥1)的密码子有7个,确定为最优密码子,分别是UUU、CUU、CCU、AAA、GAU、CGA和GGU,其中5个以U结尾,2个以A结尾。

3 讨论

GC3是密码子偏性的一个重要判断指标。本研究对楸树叶绿体基因密码子3个位置的GC含量进行分析,结果表明,GC1和GC2含量显著高于GC3含量,说明楸树叶绿体基因组偏好使用U或A结尾的密码子,RSCU分析结果也证实该结论。在糜子(Panicum miliaceum L.)(刘慧等,2017)、普通油茶(Camellia oleifera Abel)(王鹏良等,2018)和西南桦(Betula alnoides Hamilton)(原晓龙等,2020b)等植物的叶绿体基因组偏性的研究也发现,这些植物偏好使用A或U结尾的密码子。本研究最终筛选出的7个最优密码子,均以U或A结尾,与杜梨(Pyrus betulifolia Bge.)(辛雅萱等,2020)的最优密码子研究结果一致。

选择压力是引起密码子使用偏性的主要因素,突变等其他方面的因素也发挥一定作用(赵森等,2020)。本研究发现,楸树叶绿体基因的ENC为34.93~56.50,平均为46.87,说明楸树叶绿体基因密码子偏性较弱,与大花香水月季(Rosa odorata var. gigantean Rehd. & Wils)(牛元等,2018)、酸棗[Zizi-phus jujube var. spinosa(Bunge) Hu ex H. F. Chow](胡晓艳等,2019)、灰毛浆果楝[Cipadessa cinerascens(Pellegr.) H. -M.](原晓龙等,2020c)等植物的叶绿体密码子使用偏性研究结果一致,由此推测叶绿体基因组结构的保守性是导致密码子使用偏性的主要因素之一。结合相关分析和中性绘图分析结果发现,碱基突变也是影响楸树叶绿体基因组偏性的主要因素之一,与罗火林等(2016)研究结论一致。本研究的PR2-plot和ENC-plot分析结果均表明,楸树叶绿体基因组密码子的使用偏性主要受选择压力的影响较大,而受其他因素(如碱基突变等)的影响相对较小,与云南蓝果树(Nyssa yunnanensis W. C. Yin)(原晓龙等,2020a)、灰毛浆果楝(C. cinerascens (Pellegr.) H. -M.)(原晓龙等,2020b)和西南桦(Betula alnoides Hamilton)(原晓龙等,2020c)等研究结果一致,但与水稻(Oryza sativa Linn.)(刘庆坡和薛庆中,2004)研究结果不一致。结论存在差异可能因为基因表达程度和密码子碱基组成不同所引起。由此可知,物种的叶绿体基因组密码子使用偏性的影响因素众多,且不同物种的影响因素各不相同(傅建敏等,2017)。今后应基于本研究结果对楸树叶绿体功能基因的进化产生是否受选择压力影响进行深入研究。

4 结论

楸树叶绿体基因组密码子偏性较弱,偏好使用A或U结尾的密码子,主要受选择压力的影响,受突变等其他因素影响较弱。

参考文献:

董蕾,陈博,李吉跃,王军辉,谢堃. 2014. 5个楸树无性系抗旱性的综合评价[J]. 中南林业科技大学学报,34(4):30-35. [Dong L,Chen B,Li J Y,Wang J H,Xie K. 2014. Drought resistance evaluation of 5 Catalpa bungei clones[J]. Journal of Central South University of Forestry & Technology,34(4):30-35.] doi:10.3969/j.issn.1673-923X. 2014.04.007.

范李强,胡欢,郑洪蕾,王田静,王亚玲,马涛,毛康珊. 2018. 响叶杨(杨属)叶绿体基因组测序与比较分析[J]. 四川大学学报(自然科学版),55(1):165-171. [Fan L Q,Hu H,Zheng H L,Wang T J,Wang Y L,Ma T,Mao K S. 2018. Complete sequence and comparative analysis of the chloroplast genome of the Chinese aspen(Populus adenopoda,Salicaceae)[J]. Journal of Sichuan University(Naiural Seienee Edtion),55(1):165-171.] doi:10.3969/j.issn.0490-6756.2018.01.027.

冯瑞云,梅超,王慧杰,雷梦林,田翔,侯雅静. 2019. 籽粒苋叶绿体基因组密码子偏好性分析[J]. 中国草地学报,41(4):8-15. [Feng R Y,Mei C,Wang H J,Lei M L,Tian X,Hou Y J. 2019. Analysis of codon usage in the chloroplast genome of grain amaranth(Amaranthus hypochondriacus L.)[J]. Chinese Journal of Grassland,41(4):8-15.] doi:10.16742/j.zgcdxb.20180227.

傅建敏,索玉静,刘慧敏,谭晓风. 2017. 柿属植物叶绿体蛋白质编码基因密码子用法[J]. 经济林研究,35(2):38-44. [Fu J M,Suo Y J,Liu H M,Tan X F. 2017. Analysis on codon usage in the chloroplast protein-coding genes of Diospyros spp.[J]. Nonwood Forest Research,35(2):38-44.] doi:10.14067/j.cnki. 1003-8981.2017.02.006.

胡莎莎,罗洪,吴琦,姚慧鹏. 2016. 苦荞叶绿体基因组密码子偏爱性分析[J]. 分子植物育种,14(2):309-317. [Hu S S,Luo H,Wu Q,Yao H P. 2016. Analysis of codon bias of chloroplast genome of tartary buckwheat[J]. Molecular Plant Breeding,14(2):309-317.] doi:10.13271/j.mpb. 014.000309.

胡晓艳,许艳秋,韩有志,杜淑辉. 2019. 酸枣叶绿体基因组密码子使用偏性性分析[J]. 森林与环境学报,19(6):621-628. [Hu X Y,Xu Y Q,Han Y Z,Du S H. 2019. Codon usage bias analysis of the chloroplast genome of Ziziphus jujuba var. spinosa[J]. Journal of Forest and Environment,19(6):621-628.] doi: 10.13324/j.cnki.jfcf.2019.06.009.

胡振民,万青,李欢,李荣林,王枫,杨亦扬. 2019. 茶树CsNRT1.1基因密码子使用特性分析[J]. 江苏农业学报,35(4):896-903. [Hu Z M,Wan Q,Li H,Li R L,Wang F,Yang Y Y. 2019. Analysis of codon usage features of CsNRT1.1 gene in Camellia sinensis[J]. Jiangsu Journal of Agricultural Sciences,35(4):896-903.] doi:10.3969/j.issn. 1000-4440.2019.04.021.

惠小涵,程婷婷,柯卫东,郭宏波. 2020. 莲藕PPO基因密码子偏好性特征分析[J]. 江苏农业学报,36(2):438-446. [Hui X H,Cheng T T,Ke W D,Guo H B. 2020. Analysis on codon preference of PPO gene in lotus root[J]. Jiangsu Journal of Agricultural Sciences,36(2):438-446.] doi:10.3969 /j.issn.1000-4440.2020.02.026.

季凯凯,宋希强,陈春国,李革,谢尚浅. 2020. 木兰科叶绿体基因组的密码子使用特征分析[J]. 中国农业科技导报,22(11):52-62. [Ji K K,Song X Q,Chen C G,Li G,Xie S Q. 2020. Codon usage profiling of chloroplast genome in Magnoliaceae[J]. Journal of Agricultural Science and Technology,22(11):52-62.] doi:10.13304/j.nykjdb.2019. 0937.

金刚,王丽萍,龙凌云,吴凤,唐玉娟,覃剑锋,危丹妮,黄秋伟,苏文潘. 2019. 普通野生稻线粒体蛋白质编码基因密码子使用偏好性的分析[J]. 植物科学学报,37(2):188-197. [Jin G,Wang L P,Long L Y,Wu F,Tang Y J,Qin J F,Wei D N,Huang Q W,Su W P. 2019. Analysis of codon usage bias in the mitochondrial protein-coding genes of Oryza rufipogon[J]. Plant Science Journal,37(2):188-197.] doi:10.11913/PSJ.2095-0837.2019.20188.

梁璇,李鵬,许冬梅,贾小云,王文斌. 2021. 紫苏叶绿体全基因组特征分析[J]. 山西农业科学,49(3):265-272. [Liang X,Li P,Xu D M,Jia X Y,Wang W B. 2021. Characteristics analysis of whole chloroplast genome in Perilla frustescens[J]. Journal of Shanxi Agricultural Sciences,49(3):265-272.] doi:10.3969/j.issn.1002-2481. 2021.03.02.

刘慧,王梦醒,岳文杰,邢光伟,葛灵巧,聂小军,宋卫宁. 2017. 糜子叶绿体基因组密码子使用偏性的分析[J]. 植物科学学报,35(3):362-367. [Liu H,Wang M X,Yue W J,Xing G W,Ge L Q,Nie X J,Song W N. 2017. Analysis of codon usage in the chloroplast genome of broomcorn millet(Panicum miliaceum L.)[J]. Plant Scien-ce Journal,35(3):362-367.] doi:10.11913/PSJ.2095-0837.2017.30362.

刘庆坡,薛庆中. 2004. 粳稻叶绿体基因组的密码子用法[J]. 作物学报,30(12):1220-1224. [Liu Q P,Xue Q Z. 2004. Codon usage in the chloroplast genome of rice(Oryza sativa L ssp japonica)[J]. Acta Agronomica Sinica,30(12):1220-1224.] doi:10.3321/j.issn:0496-3490. 2004.12.008.

柳燕杰,田旭平,李倩. 2020. 美国红梣叶绿体基因组密码子偏好性分析[J]. 江苏农业科学,48(15):83-88. [Liu Y J,Tian X P,Li Q. 2020. Codon usage bias analysis of the chloroplast genome of Fraxinus pennsylvanica[J]. Jiangsu Agricultural Sciences,48(15):83-88.] doi:10. 15889/ j. issn. 1002 - 1302. 2020. 15.014.

陆奇丰,骆文华,黄至欢. 2020. 两种梧桐叶绿体基因组密码子使用偏性分析[J]. 广西植物,40(2):173-183. [Lu Q F,Luo W H,Huang Z H. 2020. Codon usage bias of chloroplast genome from two species of Firmiana Marsili[J]. Guihaia,40(2):173-183.] doi:10.11931/guihaia.gxzw 201811035.

罗火林,张亚楠,罗丽萍,熊冬金,杨柏云. 2016. 兰科植物FT基因的密码子偏性分析[J]. 分子植物育种,14(1):51-58. [Luo H L,Zhang Y N,Luo L P,Xiong D J,Yang B Y. 2016. The codon usage bias of FLOWERING LOCUS T gene(FT) in Orchidaceae[J]. Molecular Plant Bree-ding,14(1):51-58.] doi:10.13271/j.mpb.014.000051.

麻文俊,张守攻,王军辉,董菊兰. 2012. 楸树无性系苗期N素利用差异和高产无性系选择[J]. 林业科学,48(10):157-162. [Ma W J,Zhang S G,Wang J H,Dong J L. 2012. Variation of nitrogen utilization among Catalpa bungei clones at nursery stage and high-yield clones selection[J]. Scientia Silvae Sinicae,48(10):157-162.] doi:10.11707/ j.1001-7488.20121025.

孟路,刘勇,王小平,李进宇,贺国鑫,薛敦孟,邢丽霞,李世安. 2020. 4个楸树品种组培快繁能力的比较研究[J]. 中南林业科技大学学报,40(1):82-88. [Meng L,Liu Y,Wang X P,Li J Y,He G X,Xue D M,Xing L X,Li S A. 2020. Comparison study on rapid reproductive capacity of four cultivars of Catalpa bungei in tissue culture[J]. Journal of Central South University of Forestry & Technology,40(1):82-88.] doi:10.14067/j.cnki.1673-923x.2020. 01.010.

倪梁红,赵志礼,米玛. 2015. 药用植物叶绿体基因组研究進展[J].中药材,38(9):1990-1994. [Ni L H,Zhao Z L,Mi M.2015. Research progress on chloroplast genomes of medicinal plants[J]. Journal of Chinese Medicinal Materials,38(9):1990-1994.] doi:10.13863/j.issn1001-4454. 2015.09.046.

牛元,徐琼,王嵛德,戴立兰,庄健,赵亚兰. 2018. 大花香水月季叶绿体基因组密码子使用偏性分析[J]. 西北林学院学报,33(3):123-130. [Niu Y,Xu Q,Wang Y D,Dai L L,Zhuang J,Zhao Y L. 2018. An analysis on codon usage bias of chloroplast genome of Rosa odorata var. gigantean[J]. Journal of Northwest Forestry University,33(3):123- 130.] doi:10.3969/j.issn.1001-7461.2018.03.19.

秦政,郑永杰,桂丽静,谢谷艾,伍艳芳. 2018. 樟树叶绿体基因组密码子偏好性分析[J]. 广西植物,38(10):1346-1355. [Qin Z,Zheng Y J,Gui L J,Xie G A,Wu Y F. 2018. Codon usage bias analysis of chloroplast genome of camphora tree(Cinnamomum camphora)[J]. Guihaia,38(10):1346-1355.] doi:10.11931/guihaia.gxzw201805 023.

宋辉,王鹏飞,马登超,夏晗,赵传志,张烨,赵术珍. 2015. 蒺藜苜蓿WRKY转录因子密码子使用偏好性分析[J]. 农业生物技术学报,23(2):203-212.[Song H,Wang P F,Ma D C,Xia H,Zhao C Z,Zhang Y,Zhao S Z. 2015. Analysis of codon usage bias of WRKY transcription factors in Medicago truncatula[J]. Journal of Agricultural Biotechnology,23(2):203-212.] doi:10.3969/j.issn.1674-7968.2015.02.007.

王超,赵懿琛,赵德刚. 2020. 朝仓花椒转录组密码子偏好性分析[J]. 分子植物育种,18(21):6989-6996. [Wang C,Zhao Y C,Zhao D G. 2020. Preference analysis of transcriptome codon in Zanthoxylum piperitum DC. var. inerme Makino[J]. Molecular Plant Breeding,18(21):6989-6996.] doi:10.1016/S0309.1740(99)00142-4.

王鹏良,杨利平,吴红英,农有良,吴双成,肖玉菲,覃子海,王华宇,刘海龙. 2018. 普通油茶叶绿体基因组密码子偏好性分析[J]. 广西植物,38(2):135-144. [Wang P L,Yang L P,Wu H Y,Nong Y L,Wu S C,Xiao Y F,Qin Z H,Wang H Y,Liu H L. 2018. Condon preference of chloroplast genome in Camellia oleifera[J]. Guihaia,38(2):135-144.] doi:10.11931/guihaia.gxzw201708001.

王艳,赵懿琛,赵德刚. 2021. 杜仲基因密码子使用模式分析[J]. 广西植物,41(2):274-282. [Wang Y,Zhao Y C,Zhao D G. 2021. Analysis of codon usage pattern of Eucommia ulmoides[J]. Guihaia,41(2):274-282.] doi:10. 11931/guihaia.gxzw201910008.

王英,张太奎,张孟伟,赵玉洁,袁伟程,刘翠玉,苑兆和. 2020. 石榴等陆生植物Actin1基因密码子偏向性与进化分析[J]. 分子植物育种,18(6):1799-1807. [Wang Y,Zhang T Q,Zhang M W,Zhao Y J,Yuan W C,Liu C Y,Yuan Z H. 2020. Codon usage bias and evolution analyses of Actin1 genes from Punica granatum and other land plants[J]. Molecular Plant Breecling,18(6):1799-1807.] doi:10. 13271/j.mpb.018.001799.

吳丽华,王军辉,林娟. 2010. 楸树植物资源的研究概况[J]. 上海交通大学学报(农业科学版),28(1):91-96. [Wu L H,Wang J H,Lin J. 2010. A survey of the studies on the resources of Catalpa bungei[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University(Agricultural Science),28(1):91-96.] doi:10.3969/j.issn.1671-9964.2010.01.0017.

吴妙丽,陈世品,陈辉. 2019. 竹亚科叶绿体基因组的密码子使用偏性分析[J]. 森林与环境学报,39(1):9-14. [Wu M L,Chen S P,Chen H. 2019. Condon preference of chloroplast genome of Bambusoideae[J]. Journal of Forest and Environment,39(1):9-14.] doi:10.13324/j.cnki.jfcf.2019.01.002.

吴宪明,吴松锋,任大明,朱云平,贺福初. 2007. 密码子偏性的分析方法及相关研究进展[J]. 遗传,(4):420-426. [Wu X M,Wu S F,Ren D M,Zhu Y P,He F C. 2007. The analysis method and progress in the study of codon bias[J]. Hereditas(Beijing),(4):420-426.] doi:10.3321/j.issn:0253-9772.2007.04.006.

武立伟,崔英贤,聂丽萍,徐志超,王瑀,宋经元,焦连魁,姚辉. 2020. 细茎石斛叶绿体全基因组序列特征及系统发育分析[J]. 药学学报,55(5):302-312. [Wu L W,Cui Y X,Nie L P,Xu Z C,Wang Y,Song J Y,Jiao L K,Yao H. 2020. The characteristics of complete chloroplast genome sequence and phylogenetic analysis of Dendrobium moniliforme[J]. Acta Pharmaceutica Sinica,55(5):302-312.] doi:10.16438/j.0513-4870.2019-0940.

辛雅萱,董章宏,瞿绍宏,刘成,叶鹏,辛培尧. 2020. 杜梨叶绿体基因组密码子偏性分析[J]. 河北农业大学学报,43(6):51-59. [Xin Y X,Dong Z H,Qu S H,Liu C,Ye P,Xin P Y. 2020. Analysis on codon usage bias of chloroplast genome in Pyrus betulifolia Bge[J]. Journal of Hebei Agricultural University,43(6):51-59.] doi:10.13320/j.cnki.jauh.2020.0112.

尹为治,方正,黄良鸿,龙文兴,李佳灵. 2020. 海南2种龙脑香科植物叶绿体基因组密码子偏好性分析[J].林业调查规划,45(6):19-26. [Yin W Z,Fang Z,Huang L H,Long W X,Li J L. 2020. Codon usage bias in chloroplast genomes of two species of Dipterocarpaceae in Hainan[J]. Forest Inventory and Planning,45(6):19-26.] doi:10. 3969/j.issn.1671-3168.2020.06.005.

余桂容,曹颖,杜文平,宋军,陈谦,徐利远. 2015. 抗虫耐草甘膦双价基因表达载体的构建及玉米转化[J]. 西南农业学报,28(2):475-479. [Yu G R,Cao Y,Du W P,Song J,Chen Q,Xu L Y. 2015. Construction of binary vector obtaining insect & herbicide resistance genes and transformation of maize[J]. Southwest China Journal of Agricultural Sciences,28(2):475-479.] doi:10.16213/j.cnki.scjas.2015.02.006.

原晓龙,康洪梅,王毅. 2020a. 云南蓝果树叶绿体基因组密码子偏好性分析[J]. 西北林学院学报,35(4):26-31. [Yuan X L,Kang H M,Wang Y. 2020a. Codon usage bias analysis of chloroplast genome in Nyssa yunnanensis[J]. Journal of Northwest Forestry University,35(4):26-31.] doi:10.3969/j.issn.1001-7461.2020.04.05.

原晓龙,李云琴,王毅,张劲峰. 2020b. 西南桦叶绿体基因组密码子偏好性分析[J]. 基因组学与应用生物学,39(12):5758-5764. [Yuan X L,Li Y Q,Wang Y,Zhang J F. 2020b. Analysis of codon usage in the chloroplast genome of Betula alnoides[J]. Genomics and Applied Bio-logy,39(12):5758-5764.] doi:10.13417/j.gab.039.005758.

原晓龙,王毅,张劲峰. 2020c. 灰毛浆果楝叶绿体基因组密码子使用特征分析[J]. 福建林学院学报,40(2):195-202. [Yuan X L,Wang Y,Zhang J F. 2020c. Characterization of codon usage in Cipadessa cinerascens chloroplast genome[J]. Journal of Fujian College of Forestry,40(2):195-202.] doi:10.13324/j.cnki.jfcf.2020.02.013.

原曉龙,刘音,康洪梅,陈中华,李云琴,王毅. 2021. 蒜头果叶绿体基因组密码子偏好性分析[J]. 西南林业大学学报(自然科学),41(3):15-22. [Yuan X L,Liu Y,Kang H M,Chen Z H,Li Y Q,Wang Y. 2021. Analysis of codon usage bias in chloroplast genome of Malania oleifera[J]. Journal of Southwest Forestry University,41(3):15-22.] doi:10.11929/j.swfu.202001047.

赵森,邓力华,陈芬. 2020. 秋茄叶绿体基因组密码子使用偏好性分析[J]. 森林与环境学报,40(5):534-541. [Zhao S,Deng L H,Chen F. 2020. Codon usage bias of chloroplast genome in Kandelia obovata[J]. Journal of Forest and Environment,40(5):534-541.] doi:10.13324/j.cnki.jfcf.2020.05.011.

Brandls G,Hughes D. 2016. The selective advantage of synonymous codon usage bias in Salmonella[J]. PLoS Genetics,12(3):e1005926. doi:10.1371/journal.pgen.10059 26.

Deng Y,Hedayioglu F L,Kalfon J,Chu D,Haar T. 2020. Hidden patterns of codon usage bias across kingdoms[J]. Journal of the Royal Society Interface,17(163):20190819.] doi:10.1098/rsif.2019.0819.

Gu W J,Zhou T,Ma J M,Sun X, Lu Z H. 2004. The relationship between synonymous codon usage and protein structure in Escherichia coli and Homo sapiens[J]. Biosystems,73(2):89-97. doi:10.1016/j.biosystems.2003. 10.001.

Hershberg R,Petrov D A. 2008. Selection on codon bias[J]. Annual Review of Genetics,42(1):287-299. doi:10.1021/ cm0010349.

Lee S F,Li Y J,Halperin S A. 2009. Overcoming codon-usage bias in heterologous protein expression in Streptococcus gordonii[J]. Microbiology,155(11):3581-3588. doi:10.1099/mic.0.030064-0.

Moriyama E N,Powell J R. 1997. Codon usage bias and tRNA abundance in Drosophila[J]. Journal of Molecular Evolution,45(5):514-523. doi:10.1007/PL00006256.

Stephen J S,Jeremy D V,Robert M,Li F L,John M,Laszlo Z. 2013. Expression of chicken parvovirus VP2 in chicken embryo fibroblasts requires codon optimization for production of naked DNA and vectored Meleagrid herpesvirus type 1 vaccines[J]. Virus Genes,47(2):259-267. doi:10.1007/s11262-013-0944-9.

(责任编辑 陈 燕)

免责声明

我们致力于保护作者版权,注重分享,被刊用文章因无法核实真实出处,未能及时与作者取得联系,或有版权异议的,请联系管理员,我们会立即处理! 部分文章是来自各大过期杂志,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!