【作者】 傅明川； 李浩； 陈义珍； 柳展基； 王立国； 刘任重；

【机构】 山东棉花研究中心/农业部黄淮海棉花遗传改良与栽培生理重点实验室；

【摘要】 黄萎病（Verticillium wilt）作为土壤传播的维管束系统性病害,是棉花（Gossypium spp.）生产中最严重的病害之一。由于缺乏有效的防治药剂,选育和种植抗病棉花品种是目前最经济有效、绿色环保的防治措施。但抗病基因资源缺乏、抗病机制不明,导致棉花抗黄萎病育种工作进展缓慢。因此,挖掘棉花抗病基因,探究其抗病机制,对于棉花抗病育种工作具有重要意义。加权基因共表达网络分析（Weighted Gene Co-expression Network Analysis,WGCNA）以芯片或RNA-seq表达数据为基础,通过幂指数加权构建无尺度拓扑重叠矩阵,用以描述基因之间的相互关系,并依此将表达模式相近的基因划分到同一基因表达模块中。WGCNA作为一种典型的系统生物学方法,多用来研究协同表达的基因模块与目标性状之间的生物学相关性,探索基因共表达网络中的核心基因。本研究以黄萎病菌侵染不同时间点的海岛棉幼苗根尖RNA-seq数据为基础（共21个样本）,分析了不同侵染时间点的差异表达基因,并选取在不同样本之间表达水平变异较大的前25%基因进行WGCNA分析。结果表明,在黄萎病菌侵染条件下,共有22 850个基因出现差异表达（|log₂FC|> 1,错误发现率（False discovery rate,FDR）<0.001）,其中4 685个为所有侵染时间点下的共有基因。通过WGCNA分析,可将基因分为15个模块,其中plum2、darkseagreen3、skyblue4、darkolivegreen4、mediumpurple3等模块与黄萎病菌侵染高度相关（R²>0.70,P<0.001）。通过计算连接度KME值发现,Gbar_D09G000250、Gbar_A12G010720、Gbar_A04G007280、Gbar_D02G022210、Gbar_A12G013260为这些模块中的核心基因。下一步通过基因本体（GO）分析和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）富集分析可进一步了解各模块中基因的功能和参与的代谢通路,从而有助于从基因水平探索棉花抗黄萎病的分子机制。更多还原