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基因表达水平调控植物的各种表型，然而自然选择如何影响基因表达，以及它们在适应性进化中的作用，仍然未知。Nature 杂志在线发表了来自 美国纽约大学 Michael D. Purugganan 课题组 题为“The strength and pattern of natural selection on gene expression in rice”的研究论文。该研究通过 RNAseq 方法测量1320株生长在干旱和水分充足的水稻叶片，全方位地分析水稻基因表达和表型，评估了自然选择对水稻基因表达的类型和强度的变化。
植物在动态且不适宜的环境中不断调整新陈代谢和发育。气候变化加剧了植物生长环境的严重性和不可预测性，包括水和温度的极端情况
为了研究自然选择对水稻基因表达的类型和强度的变化，该研究评估了两个水稻群体的转录组变异，其中一组包括136个分布不同的籼稻品种，另一种包括84个分布不同的粳稻品种（见下图a）。然后将两组水稻群体分别种植在干旱和水分充足的实验田里，每个品种种植三重复植株（如下图b）。在播种后50天（相当于在旱地停水17天后）使用了mRNA-Seq方法测序共计1320株植物叶片的mRNA水平，随后使用表型选择分析在干旱和湿润条件下15635个基因转录水平的选择类型和强度变化。
该研究表明，在水分充足的田野条件下，大多数转录本的变化（几乎）是中性的，表明水稻处在相对较弱的选择条件下。但是在干旱条件下，水稻受到的选择强度更强。同时，研究进一步表明，选择强度与顺式元件的调控水平和表达网络连接性呈弱的负相关性，这与之前报道是相似的。
之后，该研究利用多变量分析表明，选择压力会作用于光合作用相关基因的表达，但在干旱条件下，选择的效果会受到遗传的限制。同时，由于开花时间是干旱条件下最强选择的性状，研究表明干旱条件下，促进开花的MADS转录因子OsMADS18表达的增加与早开花紧密相关，表明OsMADS18是一个重要的干旱逃逸基因。
综上所述，该研究使用表型选择分析的方法，可以测量整个基因组中单个基因正在进行选择的强度和类型，为以后通过调节基因表达来驱动适应性进化的内在和外在因素提供了可能性。
iPlants评：
近期有多篇高水平的文章通过大量群体的全基因重测序或者RNAseq方法得到重要的结论，其中文章算法复杂难懂，但思路简单，观点很新颖。因此，在我们的科研中，同样的测序数据，换个思路和角度，其研究的意义也许就不同。
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