水稻重要品種與參考基因組存在廣泛差異

　　我是生物資訊學專業，研究對象是小麥，小麥是異源六倍體作物，基因組多達17Gb，是水稻基因組的40倍，大約85%是重複序列。至今，小麥基因組仍然沒有一個較好的參考基因組，好在，國際小麥測序組織已經公布了一個相對較好的reference，但是對應的基因組注釋沒有公布。我實在仍不住吐槽，很多工作放到水稻上1個月可以解決的東西，放到小麥上需要至少1年多，當然還不一定解決。我們沒有自己測序的資料，加上小麥基因組資訊的不完整，對生物資訊專業來講實在蛋疼啊。隻能利用公共資料做分析，分析中用到啥都要自己做，有時候感覺寸步難行。不過，回頭想想，除了基因組組裝沒接觸過之外，像基因組注釋，轉錄組分析，小RNA分析倒也是都做過，基因功能注釋也多少接觸過。看着同學發測序文章，真是羨慕嫉妒額。

　　吐槽完這些，接着說說彙報的事情，我們每周都要工作彙報，整個實驗室分成兩個組彙報，幾乎每個組都需要一個下午，坐整整一個下午也挺累，彙報完幹啥都覺着沒勁，好像被掏空了，隻好來這裡撒撒野；說到這裡，還是很佩服老闆，每周要花兩個下午聽彙報，而且這些彙報多數時候可能不是好消息。花了一個下午彙報，其實要準備的充分點，基本上也需要花一個上午的時間，大約3個半小時，再加上周日的seminar，一周大約就有一天半不能工作，細細算起來，一年大約有70天（隻少不多），再除掉15天年假，還有每周可能還會偷懶半天，一年算下來也隻有2/3的時間在從事研究。如果在算上工作時注意力不集中，偶爾出去接個電話，找戰友（實驗室同學）聊會天，剩下的時間也就不多了。說到這，真有點汗顔，每天花的時間也不少，就是結果出的慢，一來課題比較。。（不知道用啥詞了，反正不是難，就是你必須花時間，看序列等等比較枯燥，要是做水稻估計很早就完工了），二來效率不高。看來提升效率是關鍵。

　　吐槽完上面，接下來“吐糟”下張啟發院士發表在PNAS上的文章，文章題目是”Extensive sequence divergence between the reference genomes of two elite indica rice varieties Zhenshan 97 and Minghui 63”。就是 de novo 組裝了水稻兩個品種Minghui63和Zhenshan97的基因組，然後與日本晴基因組放到一起比較。比較發現，水稻重要的品種與參考基因組存在廣泛差異。隻有42%的蛋白編碼基因是完全保守的，并且約10%的基因在品種間是唯一的，即Zhenshan97有，而Minghui 63沒有；或者Minghui 63有，而Zhenshan97沒有。這也太低了，突破我的想象了，兩個品種間差異這麼多，原以為品種間也就幾個或幾十個基因不同。換到小麥裡，是不是也存在廣泛的差異呢？看來解析一個基因組還是不夠的。這也可能是為啥育種工作比較難的原因之一，差異很多，後代随機組合，然後眼光獨到和擁有豐富經驗的育種家點石成金，選擇出一個株系發揚光大。

　　最後我要放文章裡的一張”裝逼”圖，資訊量很大的一張圖。