| 1 | Mapping theArabidopsis Metabolic Landscape by Untargeted Metabolomics at Different Environmental Conditions显示文摘新陈代谢的染色体宽的协会研究(mGWAS ) ,因此,代谢物层次被认为是特点,帮助能解开新陈代谢的网络的基因基础。309 Arabidopsis 就职的一个总数在二个独立环境条件(控制和应力) 下面被种并且使遭到到介绍的 untargeted LC-MS-based metabolomic;获得的吸水的代谢物的层次在 GWAS 被使用。我们为超过 3000 半极的代谢物的 two-condition-based GWAS 导致了 123 高度解决的代谢物的察觉量的特点 loci ?(p 1.0E-08 ) 。有趣地,不同地,从在 Arabidopsis 主要代谢物,趋于被很多小效果的 loci 控制,的自然变化,我们在发现几个学生大效果的 loci 控制第二等的代谢物的变化的小效果的 loci 的一个广阔数字。two-condition-based GWAS 被集成用一个时间功课压力实验与导出网络的代谢物抄本关联跟随。通过这条综合途径,我们选择了在结构的基因和代谢物之间的 70 个关键候选人协会,并且试验性地验证了八个新奇协会,他们中的二个在二环境的出现微分基因规定学习了。我们表明联合有 time-course-derived 网络的基于 metabolomics 的 GWAS 两个都为识别代谢物基因协会在不同不能生活的环境下面执行了的大规模 untargeted 的力量,提供进 Arabidopsis 的新陈代谢的风景的新奇全球卓见。 | Si Wu Takayuki Tohge Alvaro Cuadros-lnostroza Hao Tong Hezi Tenenboim Rik Kooke Michael Meret Joost B. Keurentjes Zoran Nikoloski Alisdair R. Fernie Lothar Willmitzer Yariv Brotman | 2018 | Molecular Plant2018，11，1： | 3 |
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