基于全基因组测序的禾谷炭疽菌中碳水化合物酶类蛋白预测

摘要：

禾谷炭疽菌侵染玉米、小麦等农作物引起的炭疽病,给各国农业生产造成了巨大经济损失.基于前期研究结果,以630个分泌蛋白为基础序列,利用CAT预测程序,对上述蛋白进行碳水化合物酶类蛋白(CAZymes)的找寻,明确该菌中CAZymes含有267个,分为主要类别和复合类别两大类,前者包括89个GHs、53个CBMs以及41个AAs、28个CEs、11个PLs、2个GTs;后者则包括30个GHs/CBMs、10个AAs/CBMs、1个CEs/CBMs等.该研究为深入开展该病菌侵染植物的作用机制提供重要的理论基础.

Colletotrichum graminicolacan infect corn, wheat and other food crops, which can cause tremendous eco- nomic losses in agricultural production in many countries Based on preliminary 630 secreted proteins sequence in C graminicola, 267 Carbohydrate-Active Enzymes （CAZymes） proteins were obtained with CAT prediction algorithm, which were divided into two categories including main category and composite category. The former category includes 89 GHs, 53 CBMs and 41 AAs, 28 CEs, 11 PLs, 2 GTs; the latter includes 30 GH/CBMs, 10 AA/CBMs, 1 CE/CBMs and so on. The study provides an important theoretical basis for the further conduct of the action mechanism of plant pathogen infection.

作者：

韩长志

机构地区：

西南林业大学林学院

出处：

《betway官方app 学报：自然科学版》 CAS 北大核心 2016年第4期118-124,共7页

基金：

国家自然科学基金(31560211) 云南省森林灾害预警与控制重点实验室开放基金项目(ZK150004) 云南省优势特色重点学科生物学一级学科建设项目(50097505) 云南省高校林下生物资源保护及利用科技创新团队(2014015)

关键词：

全基因组测序 禾谷炭疽菌 碳水化合物酶类蛋白

Colletotrichum graminicola CAZymes prediction algorithm

分类号：

S435.1 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]

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