Abstracto

Selección de genes de referencia para la comparación de la biosíntesis de flavoides de L. confusa y L. japonica

Qiao-cheng MO, Mu-xiu TAN, Dan-na HUANG, Feng-hua SHI*

Se evaluó la estabilidad de 8 genes de referencia candidatos en 4 tejidos de L. confusa y L. japonica utilizando cuatro algoritmos para evaluar la validez de los genes de referencia para su uso en la normalización precisa de los datos de qRTPCR. Los 8 genes de referencia candidatos son β-TUB, eIF-4a, ACT11, eEF-1α, GAPDH, UBQ10, 18S y 25S, y los 4 tejidos fueron hojas, brotes verdes, brotes blancos y flores blancas. Los resultados mostraron que los genes más estables seleccionados por los cuatro algoritmos de estos 8 genes son ligeramente diferentes para estos tejidos, pero los genes menos estables fueron los mismos en cada caso. ACT11, eIF-4a y β-TUB son los tres genes más estables seleccionados por geNorm, β-TUB es el más estable según Delta CT y Normfinder, y GAPDH según Bestkeeper. 18S y 25S fueron los dos genes menos estables según los cuatro algoritmos. Para verificar la validez de estos genes seleccionados por los cuatro métodos, se normalizó con ellos el nivel de expresión comparativo del gen FSⅡ en estos 8 tejidos. Se observaron perfiles de expresión similares de FSⅡ con los genes más estables seleccionados por los cuatro métodos y el más alto se encontró en las hojas y el más bajo en las flores de L. confusa. Pero son aparentemente diferentes de los perfiles cuando se someten a normalización por los dos genes menos estables: 18S y 25S. Esto demostró que los genes de referencia estimativos son indispensables para los ensayos de perfil genético, y estos genes recomendados por los cuatro algoritmos son todos confiables. Este es el primer informe sobre la selección de genes de referencia candidatos en especies de Lonicera y proporcionará una comparación más precisa de la expresión genética en la vía de biosíntesis de flavoides entre L. confuse y L. japonica.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.

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