全 文 ：·技术与方法· 2011年第12期
生物技术通报
BIOTECHNOLOGY BULLETIN
收稿日期 ：2011-06-16
基金项目 ：国家自然科学基金项目 (30771502)
作者简介 ：殷朝敏，男，硕士研究生，研究方向：真菌分子生物学；E-mail：yinchaomin@yahoo.com.cn
通讯作者 ：马爱民，男，教授，博士生导师，研究方向：真菌分子生物学；E-mail：maaimin@yahoo.com.cn
基因表达系列分析技术在真菌功能基因组学中的应用
殷朝敏 雷靖行 陈叶叶 马爱民
（华中农业大学食品科技学院，武汉 430070）
摘 要: 基因表达系列分析（SAGE）是一种在 mRNA 水平上高通量、快速、灵敏分析细胞或组织基因表达信息，并在基因
组学研究中广泛应用的技术。该技术不仅能够全面地分析特定组织或细胞表达的基因，比较不同时空条件下基因表达的差异，还
可以在全基因组范围内获得基因的表达谱，从而发现新基因。综述基因表达系列分析技术在材料用量、标签长度、技术流程和标
签测序等方面的研究进展及该技术在病原真菌、工业真菌和食用真菌功能基因组学中的应用。
关键词: 基因表达序列分析 真菌 差异表达基因 基因表达谱 功能基因组学
Serial Analysis of Gene Expression and Its Application in
Functional Genomics of Fungi
Yin Chaomin Lei Jinghang Chen Yeye Ma Aimin
（College of Food Science and Technology, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070）
Abstract: Serial analysis of gene expression (SAGE) is a high-throughput, rapid, sensitive method for analyzing gene expression in cells
or tissues on mRNA level and widely used in genomics research. This technology not only comprehensively analyzes gene expression in special
tissues or cells, compares the differences of gene expression under the different spatio-temporal conditions, but also gains the spectrum of gene
expression in the range of global genome to discover novel genes. This paper reviewed the development of serial analysis of gene expression in the
material consumption, length of tags, procedure and tag sequencing as well as its application in functional genomics of pathogenic, industrial and
edible fungi.
Key words: SAGE Fungi Differential expression gene Gene expression profile Functional genomics
随着人类基因组测序计划的完成，以转录组
学 (transcriptomics) 和 蛋 白 质 组 学 (proteomics) 为 核
心内容的后基因组学，即功能基因组学（functional
genomics) 成为本世纪的研究重点。基因的差异表
达作为功能基因组学研究的一个重要部分，在调控
生物体发育、分化、衰老和抗逆等生命现象过程中
起着重要的作用。传统研究基因差异表达的技术
有 Northern 杂交、反转录 PCR（reverse transcription
PCR，RT-PCR）、mRNA 差异显示 PCR（mRNA dif-
ferential display PCR，DD-PCR）、 抑 制 性 消 减 杂 交
（suppressive subtractive hybridization，SSH） 及 表 达
序列标签（expressed sequence tags，EST）等，这些
技术存在无法得到全基因表达谱、无法检测低丰度
基因或无法发现未知基因的局限。基因表达系列分
析 (serial analysis of gene expression，SAGE) 是一种能
够定量研究差异基因表达的技术，它不仅能快速全
面地分析特定组织或细胞表达的基因，比较不同时
空条件下基因表达的差异，还可以在未知目的基因
的前提下，分析来自一个细胞的全部转录本信息，
具有假阳性低、可重复性强、试验周期相对较短、
大量数据可用于多重比较等诸多优点 [1-3]。
真菌相对于动物与植物而言是一类结构简单的
真核生物，且种类繁多。据估计，全世界约有真菌
150 多万种，已被描述的约 8 万种 [4]，其中许多种类
生物技术通报 Biotechnology Bulletin 2011年第12期52
与人类的关系十分密切 [5]。研究真菌的基因表达谱
及差异表达基因的功能，将有助于人类更好的认识
真菌和利用真菌。
1 SAGE 技术的原理与操作方法
SAGE 是 Velculescu 等 [6] 在 1995 年建立的一
种高通量、高效、快速分析基因表达谱的开放性差
异基因表达技术。该技术主要理论依据有两个 [6-8] ：
（1）在一个转录体系中，可以用来源于转录本的特
异的固定长度寡核苷酸序列（9-14 bp）来代表每
种转录本，这些短序列被称为 SAGE 标签（SAGE
tag）；（2）来源于转录本特定位置的标签被串联成
一定长度的串联体 (concatemer) 并进行克隆和测序
后，再对测序结果进行生物信息学分析，将标签与
现有的数据库进行对比，可确认标签所代表的基因
种类 ；根据标签出现的频率，可得到相应转录本的
表达丰度。
SAGE 技术的操作方法 ：（1）提取细胞或组织
的 mRNA，以生物素酰化的寡聚糖核苷酸 oligo(dT)
为引物，经逆转录得到双链 cDNA，随后被锚定酶 (AE)
切割，并用链霉亲和素磁珠回收双链 cDNA 的 3 端；
（2）将所得的 cDNA 等分为两部分，分别与含标签
酶 (TE) 位点的接头 A 和接头 B 连接，随后用标签酶
处理样品，释放带有接头的 SAGE 标签 (9-13 bp) ；
（3）带有接头的 SAGE 标签经 DNA 聚合酶 (Klenow)
补平黏性末端，并由连接酶产生带有两个接头的双
标签 (ditag) 序列 ；（4）利用 PCR 扩增双标签序列，
经锚定酶切除接头，得到尾尾相连的 SAGE 双标
签，双标签的两端为锚定酶酶切后形成的黏性末端；
（5）去除接头的双标签通过彼此的黏性末端连接形
成长短不一的串联体，电泳分离后回收大小适中的
片段克隆到质粒载体，由此组成 SAGE 库 ；（6）随
机挑选 SAGE 文库中的片段进行测序，并用专门的
SAGE 软件对标签进行分类和计数，并与 NCBI 的
SAGEmap、GenBank 及 dEST 等公用数据库进行比对，
比较分析标签的类型及丰度。
2 SAGE 技术的发展
SAGE 技术最大的优势是在较短时间内检测细
胞内几乎所有的 mRNA，得到其拷贝数，并可发现
潜在的未知基因。但是，SAGE 技术同时也面临着
流程复杂、工作量大、价格昂贵及标签确定困难等
缺陷。经过 10 多年的不断发展与完善，目前 SAGE
技术已日趋成熟与完美，主要体现在如下几个方面：
2.1 降低起始材料用量
最 初 的 SAGE 方 法 对 mRNA 的 量 要 求 比 较
高，需要 2.5-5.0 μg[6]。1999 年，Datson 等 [9] 建立了
microSAGE 技术，其 mRNA 使用量只有 1.0-5.0 ng。
同年，Peters 等 [10] 建立了 SAGE-lite 技术，只用了
小 于 100 ng 的 总 RNA 获 得 了 理 想 的 SAGE 文 库。
2000 年，Ye 等 [11] 建 立 了 miniSAGE 技 术， 用 1 μg
的总 RNA，即常规 SAGE 技术起始材料使用量的
1/500-1/250 的量，就可得到 SAGE 文库。2004 年，
Heidenblut 等 [12] 建立起了 aRNA-LongSAGE 技术，该
技术只需要 40 ng 的总 RNA 就足以构建一个 aRNA-
LongSAGE 文库，它能从较少的材料如微切割细胞中
得到 SAGE 文库。
2.2 增加标签长度
2002 年，Saha 等 [13] 提 出 了 LongSAGE 技 术，
它用 Mme I 进行酶切，产生长度为 17-21 bp 的标
签来代表一个转录本，克服了 SAGE 技术得到标签
长度太短、不便于进行基因确认的缺陷。由于标签
长度的增加，同时也增加了测序量，同样研究成本
下获得的短 SAGE 标签数量接近于长标签数量的 1
倍 [14]。2003 年，Matsumura 等 [15,16] 通过用现已报道
的识别位点和消化位点间距离最长的 EcoP15I 作为
标签酶，建立了 SuperSAGE 技术，得到标签长度达
到 26 bp。目前，SuperSAGE 标签已被直接用于基因
芯片并与各种 cDNA 样本成功杂交 [17]。近年来的研
究表明，细胞表达的一个数据化的标签并不能完全
代表一个基因的整个转录物，有例子显示有 2 个或
多个基因拥有同样的标签，或 1 个基因拥有多个标
签的现象存在 [18]。除了上述增加标签长度能够增加
标签的特异性进而减少多重匹配外，对于 SAGE 技
术中确定未知标签问题的局限性，Chen 等 [19] 创立
了利用 SAGE 标签获得较长 cDNA 片段来识别基因
的新方法 (GLGI)。将 SAGE 中得到的 10 bp 的标签
经过 PCR 转化成数百碱基对的 3 EST 序列，充分利
用那些没有和 GenBank 数据库匹配的标签，大大增
加了标签的特异性。
2011年第12期 53殷朝敏等 ：基因表达系列分析技术在真菌功能基因组学中的应用
2.3 减少试验操作环节
2004 年，Gowda 等 [20] 提出了 RobustLongSAGE-
(RL-SAGE) 技术。在 RL-SAGE 中，只需要 50 ng 的
mRNA 作为起始材料 ；20 个 PCR 反应就足以建立一
个文库 ；串联体在克隆至载体之前被部分酶切 ；串
联体克隆效率和克隆片段的长度都明显增加 ；RL-
SAGE 中的克隆是随机挑选进行测序的，而事先不
经过菌落 PCR 的筛选。每个 RL-SAGE 文库中都可
以得到大于 15 万个克隆子（相当于 4 50 万个标签）。
RL-SAGE 可以让我们更深入地分析任何组织中的转
录组，有效克服了串联体的克隆效率低，串联体长
度太小，高水平的假阳性克隆等问题。
2.4 与高通量测序技术进行结合
SAGE 技 术 虽 然 高 效， 但 其 测 序 成 本 很 高。
Nielsen 等 [21] 将 SAGE 技术与一种新的基于焦磷酸超
高通量 DNA 测序技术 [22] 相结合称作 DeepSAGE。该
技术的亮点在于用磁珠和 PCR 来进行连接和 DNA
片段的同源扩增，避免了串联体的形成和克隆，也
避免了在仅使用 LongSAGE 技术时所必需的令人
厌烦的挑取和准备细菌克隆序列模板的过程。与
LongSAGE 得到 5 万个标签相比，DeepSAGE 可以用
更少的工作量和成本来检测超过 30 万个标签。
3 SAGE 技术在真菌功能基因组学中的应用
SAGE 技术由于其灵敏高效、可定性定量、易
于发现新基因的优点，在各个领域，尤其是在各种
疾病、细胞代谢途径和组织的分化发育等基因功能
研究中都得到了广泛应用，其在真菌功能基因组学
方面的应用如下。
3.1 病原真菌
3.1.1 动物病原真菌 真菌中的大部分对高等动物
（如人类等）直接或间接有益，但也有少数属种有害，
引起各种疾病。许多病原真菌在不同环境下会表现
为不同的形态，通常是在酵母型和菌丝型之间转变，
这种菌相的转换往往和致病性有关。基于 SAGE 技
术获得的两相差异表达基因和相关基因的调控信息，
既揭示了相关致病菌的致病机理又为高效药物的开
发提供新的方向。
白念珠菌（Candida albicans）在形成菌丝型细
胞后才入侵寄主，如果不能形成菌丝，其致病能力
会降低或消失。2006 年，周村建等 [23] 成功构建了白
念珠菌酵母相和菌丝相细胞的 LongSAGE 标签文库，
获得了白念珠菌不同相细胞差异基因表达谱及其丰
度的量化信息，进一步的研究发现白念珠菌菌丝相
细胞的高表达基因主要是细胞表面分子、代谢酶类
和结构基因等，这些高表达基因可能在白念珠菌侵
染寄主时发挥重要作用。
新型隐球菌（Cryptococcus neoformans）也是一
种常见的动物病原真菌，它起初会感染哺乳动物肺
部，然后扩散到脑部。Hu 等 [24] 构建了不同时段的
感染老鼠肺部的新型隐球菌 SAGE 标签文库，经过
标签比对和相关分析发现 ：如果编码乙酰辅酶 A 合
成酶的高表达基因 acs1 发生缺失，则其需要大量乙
酸盐来增加致病性 ；而控制碳代谢和应激反应的蛋
白激酶基因 snf1 的缺失，对感染肺部的新型隐球菌
相关基因的表达影响不显著。这表明新型隐球菌在
肺部感染过程中有特异的代谢路径，如何阻断这一
途径成为了高效药物的开发方向。
3.1.2 植物病原真菌 在常见的植物病害中，由真
菌引起的病害数量最多。已记载的病原真菌达 8 000
种以上，能引起 3 万余种植物病害。植物四大病害
即黑粉病、白粉病、锈病和霜霉病都是由真菌引起
的 [25]。自从 2002 年 Thomas 等 [26] 首次将 SAGE 技术
应用到白粉菌（Blumeria graminis）未萌发孢子、萌
发的孢子和成熟附着器三者基因表达差异的研究以
来，先后在稻瘟病菌（Magnaporthe oryzae）、玉米瘤
黑粉菌（Ustilago maydis）等植物病原菌方面取得较
大成功 [27,28]，这些研究可为经济作物的病虫害防治
提供理论依据。
白粉病是一种真菌病害，主要危害麦类植物叶
片，目前有不少科学家致力于白粉病菌致病机理的
研究。Thomas 等 [26] 分别构建白粉病菌未萌发孢子、
萌发孢子和成熟附着胞 3 个 SAGE 文库，从上述文
库中分别取出大约 2 万个标签进行序列分析，确定
有 18 691 个不同的标签，其中特异标签有 6 336 个 ；
进一步分析发现未萌发孢子期到萌发孢子期有 106
个标签表现上调作用，82 个有下调作用 ；而萌发孢
子期到成熟附着胞期有 94 个标签有上调作用，105
个有下调作用 ；经与 EST 数据库比对发现整个过程
中有 186 个基因高表达，其中包括 57 个新基因。这
生物技术通报 Biotechnology Bulletin 2011年第12期54
为研究宿主和病原微生物的相互关系及一些病害的
发生机制提供了一个新的途径。
玉米瘤黑粉病是由瘤黑粉菌引起，是造成玉米
减产的一种真菌病害。瘤黑粉菌的菌丝态生长和毒
性的大小由丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）和依赖
环磷酸腺苷（cAMP）的蛋白激酶 A（PKA）信号级
联通路来调控，其中 cAMP 通过调控 PKA 的活性间
接调节瘤黑粉菌的形态变化 [29]。Larraya 等 [30] 利用
SAGE 技术检测野生型菌株与突变型（缺乏 PKA 调
节亚基或缺乏 PKA 催化亚基）基因转录组的不同来
揭示 PKA 在瘤黑粉菌感染玉米株的作用。结果显示，
突变株编码核糖体蛋白基因，b 交配型蛋白基因和
功能代谢基因在转录水平与野生型相比有很大变化。
缺乏 PKA 调节亚基的突变体编码利用和储存磷酸
盐的基因表达水平较高，而细胞内磷酸盐水平的高
低与 cAMP 循环和磷酸盐代谢具有重大关联；缺乏
PKA 催化亚基的突变体在瘤黑粉菌感染玉米过程中
没有表现明显差异。
3.2 工业真菌
3.2.1 食品发酵 食品发酵离不开各种真菌，除了
作为模式生物的酵母菌外，食品工业中常用的真菌
还有米曲霉、黑曲霉、红曲霉和毛霉等。如何利用
SAGE 等分子生物学技术在细胞代谢途径和产物合
成通路等方面进行研究来获得更大的商业价值已经
成为研究热点。
Velculescu 等 [31] 建立了 SAGE 技术后，很快将
其应用于酵母转录组的研究。利用酵母的基因表达
信息与基因组图谱相融合，成功绘制酵母染色体表
达图谱。随后 Varela 等 [32] 利用 SAGE 技术对啤酒
酵 母（Saccharomyces cerevisiae） 发 酵 过 程 中 指 数
期、稳定期和衰亡期 3 个阶段的差异基因表达进行
了分析，分别得到 4 881 个、3 483 个和 4 327 个，
共 12 691 个标签。经标签比对发现 3 种序列，即
与 ORF 相似的序列、与间隔序列相似的序列及与已
公布的酵母基因组不相匹配的序列。这些序列中约
10％与 ORF 不相匹配的序列能与酵母基因组中未注
释的新基因相匹配，高达 22％的基因可能是潜在的
新基因，此外高效表达的基因大多与产能反应、应
激反应有关。
Xiong 等 [33] 用 microSAGE 方法构建了橙色红曲
霉（Monascus aurantiacus）SAGE 文库，在获得成功
的 89 个克隆子中得到 901 个标签，其中 686 个是
特异表达。此外，还发现其中有 6 个特异标签属于
高度表达基因，143 个特异标签属于中度表达基因，
这为后续橙色红曲霉代谢途径及桔霉素合成的调节
机制研究奠定了理论基础。
3.2.2 环境保护 白腐真菌通过木质素过氧化物酶、
锰过氧化物酶和漆酶等关键酶催化自由基链式反应，
对环境中难降解有机污染物具有高效、广谱的降解
功能 [34]。目前有学者开始利用 SAGE 技术对白腐真
菌所产各种酶相关基因的生化功能及代谢调控进行
了研究。
Minami 等 [35] 构建了两个培养 3 d 的黄孢原毛
平 革 菌（Phanerochaete chrysosporium）LongSAGE 库
（其中一个培养 2 d 后加入黎芦醇和除氧剂继续培养
24 h），其中添加抑制物文库有 13 666 个标签，包括
6 945 个特异标签 ；未添加抑制物文库共有 12 402
标签，包括 6 396 个特异标签。经标签比对发现 ：
有 38 个特异性表达基因，其中包括过氧化物酶（MnP）
的基因（mnp2，mnp3）和木质素降解酶（LIP）h8
基因，能促进过氧化物酶（MnP）和木质素降解酶
（LIP）的表达 ；有 43 个特异表达基因，其功能作用
相反。
Minami 等 [36] 构建了 3 个黄孢原毛平革菌 Long
SAGE 文库，分别为培养 2 d（未产生木质素降解
酶）、加入阿托品（抑制木质素降解酶）并培养 3 d
和未加入阿托品并培养 3 d 的 LongSAGE 文库，其中
加入阿托品的文库包含 13 108 标签和 6 783 特异标
签。经标签比对，发现未加入阿托品并培养 3 d 的
LongSAGE 文库中有 595 个基因特异高表达。采用聚
类分析技术对 595 个基因间的关系进行了分析，发
现有 164 个基因与 4 个木质素降解酶基因表达模式
类似，这 164 个基因可能涉及木质素降解、脂质代谢、
异物降解和应激反应或信号传导通路等。
3.3 食用真菌
近代科学研究证实了食用真菌作为美味佳肴当
之无愧，它们不但味道鲜美，而且营养丰富，并极
具保健食疗功能，因此食用真菌得到国内外许多消
2011年第12期 55
费者的青睐。研究食用真菌子实体分化发育阶段基
因表达的差异，可以为人类探索其分化发育的分子
机理以及进化历程提供依据。
Chum 等 [37] 通过 SAGE 技术从香菇（Lentinula
edodes）双核菌丝和原基文库中分别得到 3 278 个和
3 085 个，共 6 363 个标签，其中 164 个特异的标签
能够与相应的数据库相匹配。该香菇的双核菌丝及
原基基因表达谱的差异表明香菇子实体发育过程中
需要一些特定的基因来使香菇从菌丝相分化发育为
原基，为进一步了解香菇子实体发育机理奠定了基
础。2011 年 Chum 等 [38] 在 大 规 模 cDNA 焦 磷 酸 测
序法得到香菇相关基因的基础上，通过 LongSAGE
技术分析香菇成熟子实体在产孢子前和产孢子后两
个阶段相关基因表达水平的差异，差异表达结果用
实时荧光定量 PCR 得到验证。该研究结合大规模
cDNA 焦磷酸测序和 LongSAGE 为香菇子实体的形成
机制提供了重要的信息，这为如何提高商业化种植
香菇的产量提供了一个新的视角。
本 实 验 室 [39] 从 糙 皮 侧 耳（Pleurotus ostreatus）
双核菌丝体和子实体原基的 LongSAGE 文库中分别
得到 2 871 个和 3 026 个独特标签，经 LongSAGE 标
签分析比对，发现仅在菌丝体中表达的特异标签为
327 个，仅在子实体原基中表达的特异标签为 482 个，
在两个阶段均表达的标签为 2 544 个。将这些标签
同 GenBank 上公布的部分糙皮侧耳表达序列标签
（EST）进行比对，只有少数标签得到了匹配，而未
匹配的标签有可能对应新基因。通过 SAGE 技术对
菌丝体阶段和子实体原基阶段的基因表达谱进行比
较，可以发现与糙皮侧耳发育相关的特定基因。
4 小结
SAGE 所带来的差异基因表达分析的方法是革
命性的，它使之前仅对单个或有限基因的研究转向
整个基因组的研究，特别是在病理和不同生理发育
状态下的细胞基因表达差异的研究中，可以发现多
种相关基因表达间的相互联系。经过对传统 SAGE
技术多方面的改进，不仅拓宽了应用范围，也使构
建 SAGE 文库后对标签的生物信息学分析更加便捷。
众所周知，基因的差异表达归根结底是其对不
同发育阶段生命现象的一种复杂调控，如何对这种
调控进行相关的解读是目前面临的一个亟需解答的
问题。近来，真菌的分子生物学研究较活跃，SAGE
技术已经广泛应用到真菌发育生物学、转录组学、
比较基因组学和结构基因组学等方面的研究。随着
下一代测序技术的成熟及生物信息学的迅速崛起，
SAGE 技术必将成为基因表达定量和定性研究的一
种有效工具，在揭示真菌基因组所包含的信息、了
解真菌生物学特征及发育机理、获得不同诱导或抗
性处理后的表达图谱等方面必将发挥重大作用。我
们有理由相信以 SAGE 为核心的一系列技术将为真
菌后基因组学的研究开辟一片新天地。
参 考 文 献
［1］ 包文斌，陈国宏，束婧婷，等 . 基因表达系列分析（SAGE）
及其在生命科学中的应用 . 中国兽医学报，2008，28（11）:
106-110.
［2］ 张振乾，谭太龙，肖钢，等 . 基因表达系列分析法（SAGE）
的改进及其在植物功能基因组研究中的应用 . 基因组学与应用
生物学，2009，28（6）: 1204-1210.
［3］ 梁光萍，苏踊跃，罗向东 . 基因表达系列分析的原理、进展
及在肿瘤研究中的应用 . 现代生物医学进展，2009，9（17）:
3340-3342.
［4］ Kirk PM，Cannon PF，David JC，et al. Dictionary of the Fungi（9th
ed）. CAB International，Wallingford，UK，2001: 1-655.
［5］ Schmit JP，Mueller GM. An estimate of the lower limit of global
fungal diversity. Biodivers Conserv，2007，16（1）: 99-111.
［6］ Velculescu VE，Zhang L，Vogelstein B，et al. Serial analysis of
gene expression. Science，1995，270（5235）: 484-487.
［7］ Stollberg J，Urschitz J，Urban Z，et al. A quantitative evaluation
of SAGE. Genome Res，2000，10（8）: 1241-1248.
［8］ Yamamoto M，Wakatsuki T，Hada A，et al. Use of serial analysis
of gene expression（SAGE）technology. J Immuno Methods，
2001，250（1-2）: 45-66.
［9］ Datson NA，van der Perk-de Jong J，van den Berg MP, et al. MicroSA
GE: a modified procedure for serial analysis of gene expression in
limited amounts of tissue. Nucleic Acids Res，1999，27（5）:
1300-1307.
［10］ Peters DG，Kassam AB，Yonas H，et al. Comprehensive
transcript analysis in small quantities of mRNA by SAGE- lite.
Nucleic Acids Res，1999，27（24）: e39.
殷朝敏等 ：基因表达系列分析技术在真菌功能基因组学中的应用
生物技术通报 Biotechnology Bulletin 2011年第12期56
［11］ Ye SQ，Zhang LQ，Zheng F，et al. MiniSAGE: gene expression
profiling using serial analysis of gene expression from 1μg total
RNA. Anal Biochem，2000，287（1）: 144-152.
［12］ Heidenblut AM，Lüttges J，Buchholz M，et al. aRNA-longSAGE:
a new approach to generate SAGE libraries from microdissected
cells. Nucleic Acids Res，2004，32（16）: e131.
［13］ Saha S，Sparks AB，Rago C，et al. Using the transcriptome to
annotate the genome. Nat Biotechnol，2002，20（5）: 508-512.
［14］ Lu J，Lal A，Merriman B，et al. A comparison of gene expression
profiles produced by SAGE，long SAGE，and oligonucleotide
chips. Genomics，2004，84（4）: 631-636.
［15］ Matsumura H，Reich S，Ito A，et al. Gene expression analysis of
plant host-pathogen interactions by SuperSAGE. Proc Natl Acad Sci
USA，2003，100（26）: 15718-15723.
［16］ Matsumura H，Ito A，Saitoh H，et al. SuperSAGE. Cell
Microbiol，2005，7（1）: 11-18.
［17］ Matsumura H，Bin Nasir KH，Yoshida K，et al. SuperSAGE
array: the direct use of 26-base-pair transcript tags in oligonucleotide
arrays. Nat Methods，2006，3（6）: 469-474.
［18］ Matsumura H，Nirasawa S，Terachi R. Transcript profiling in rice
（Oryza sativa L.）seedlings using serial analysis of gene expression
（SAGE）. Plant J，1999，20（6）: 719-726.
［19］ Chen J，Lee S，Zhou G，et al. High-throughput GLGI procedure
for converting a large number of serial analysis of gene expression
tag sequences into 3 complementary DNAs. Genes Chromosomes
Cancer，2002，33（3）: 252-261.
［20］ Gowda M，Jantasuriyarat C，Dean R，et al. Robust-LongSAGE
（RL-SAGE）: a substantially improved LongSAGE method for gene
discovery and transcriptome analysis. Plant Physiol，2004，134（3）:
890-897.
［21］ Nielsen KL，Hφgh AL，Emmersen J. DeepSAGE-digital
transcriptomics with high sensitivity，simple experimental protocol
and multiplexing of samples. Nucleic Acids Res，2006，34（19）:
e133.
［22］ Margulies M，Egholm M，Altman WE，et al. Genome sequencing
in microfabricated high-density picolitre reactors. Nature，2005，
437（7057）: 376-380.
［23］ 周村建，郝飞，邓永键，等 . 以 LongSAGE 方法寻找不同菌相
生长白念珠菌细胞差异表达基因 . 中华微生物学和免疫学杂
志，2006，26（6）: 564-566.
［24］ Hu G，Cheng PY，Sham A，et al. Metabolic adaptation in
Cryptococcus neoformans during early murine pulmonary infection.
Mol Microbiol，2008，69（6）: 1456-1475.
［25］ 宗兆锋 . 植物病理学原理 [M]. 北京 : 中国农业出版社，2002:
20-22.
［26］ Thomas SW，Glaring MA，Rasmussen SW，et al. Transcript
proflling in the barley mildew pathogen Blumeria graminis by serial
analysis of gene expression（SAGE）. Mol Plant Microbe Interact，
2002，15（8）: 847-856.
［27］ Tan KC，Ipcho SV，Trengove RD，et al. Assessing the impact
of transcriptomics，proteomics and metabolomics on fungal
phytopathology. Mol Plant Pathol，2009，10（5）: 703-715.
［28］ Bhadauria V，Popescu L，Zhao WS，et al. Fungal transcriptomics.
Microbiol Res，2007，162（4）: 285-298.
［29］ Martinez-Espinoza AD，Garcia-Pedrajas MD，Gold SE. The
Ustilaginales as plant pests and model systems. Fungal Genet Biol，
2002，35（1）: 1-20.
［30］ Larraya LM，Boyce KJ，So A，et al. Serial analysis of gene
expression reveals conserved links between protein kinase A，
ribosome biogenesis，and phosphate metabolism in Ustilago
maydis. Eukaryot Cell，2005，4（12）: 2029-2043.
［31］ Velculescu VE，Zhang L，Zhou W，et al. Characterization of the
yeast transcriptome. Cell，1997，88（2）: 243-251.
［32］ Varela C，Cárdenas J，Melo F，et al. Quantitative analysis of
wine yeast gene expression profiles under winemaking conditions.
Yeast，2005，22（5）: 369-383.
［33］ Xiong YH，Xu Y，Lai WH，et al. Serial analysis of gene
expression in Monascus aurantiacus producing citrinin. Biomed
Environ Sci，2005，18（1）: 9-14.
［34］ 吴林林，阮宇鹰，武琳慧，等 . 白腐真菌在环境保护中研究与
应用进展 . 上海化工，2006，31（1） : 8-10.
［35］ Minami M，Kureha O，Mori M，et al. Long serial analysis of
gene expression for transcriptome profiling during the initiation of
ligninolytic enzymes production in Phanerochaete chrysosporium.
Appl Microbiol Biotechnol，2007，75（3）: 609-618.
［36］ Minami M，Suzuki K，Shimizu A，et al. Changes in the gene
expression of the white rot fungus Phanerochaete chrysosporium due
to the addition of atropine. Biosci Biotechnol Biochem，2009，73（8） :
1722-1731.
（下转第 87 页）
2011年第12期 87肖啸等 ：不同葡萄品种 CBF1 基因的克隆及序列分析
that stimulates transcription in response to low temperature and
water deficit. Proc Natl Acad Sci USA，1997，94:1035-1040.
［2］ Gilmour SJ，Zarka DG，Stockinger EJ，et al. Low temperature
regulation of the Arabidopsis CBF family of AP2 transcriptional
activators as an early step in cold-induced COR gene expression.
Plant J，1998，16（4）: 433-442.
［3］ Liu Q，Kasuga M，Sakuma Y，et al. Two transcription factors
DREB1 and DREB2 with an EREBP/AP2 DNA binding domain
separate two cellular signal transduction pathways in drought-
and low-temperature-responsive gene expression，respectively in
Arabidopsis. Plant Cell，1998，10（8）: 1391-1406.
［4］ Medina J，Bargues M，Terol J，et al. The Arabidopsis CBF gene
family is composed of three genes encoding AP2 domain-containing
proteins whose expression is regulated by low temperature but not
by abscisic acid or dehydration. Plant Physiol，1999，119（2）:
463-470.
［5］ Zhou N，Wu G，Gao YP，et al. Molecular cloning of a cDNA
encoding dehydration responsive element（DRE）binding protein
in Brassica napus. NCBI GenBank accession number AF084185，
（http://www. ncbi . nlm. nih. gov）.
［6］ Jaglo KR，Kleff S，Amundsen KL，et al. Components of the
Arabidopsis C-repeat/dehydration responsive element binding factor
cold-response pathway are conserved in Brassica napus and other
plant species. Plant Physiol，2001，127（3）: 910-917.
［7］ 吴关庭，胡张华，郎春秀 . 高羊茅 CBF1 转录因子基因片段的克隆 .
核农学报，2005，18（5）: 353-356.
［8］ 张微微，车代弟，张兴 . CBF1 转录因子基因的克隆及两种启
动子调控下的植物表达载体的构建 . 分子植物育种，2005，3
（4）:493-497.
［9］ Gilmour SJ，Sebolt AM，Salazar MP，et al. Overexpression of
the Arabidopsis CBF3 transcriptional activator mimics multiple
biochemical changes associated with cold acclimation. Plant Physiol，
2000，124（4）:1854-1865.
［10］ 王关林，方宏筠 . 植物基因工程原理与技术［M］. 北京 : 科
学出版社，1998 ：598-599.
［11］ 张杰，汤浩茹，罗娅 . 枳壳 CBF 转录激活因子基因片段的克隆 .
生物技术通报，2008（2）:23-26.
［12］ Okamuro JK，Caster B，Villarroel R，et al. The AP2 domain of
APETALA2 defines a large new family of DNA binding proteins in
Arabidopsis. Proc Natl Acad Sci USA，1997，94:7076-7081.
［13］ 张晗，信月芝，郭惠明 . CBF 转录因子及其在植物抗冷反应
中的作用 . 核农学报，2006，20（5）:406-409.
［14］ 车代弟，张微微，王金刚 . 马蔺 CBF 转录因子的克隆及序列
分析 . 园艺学报，2009，36（6）:861-866.
［15］ 张晗 . 棉花 CBF 调控因子在逆境条件下的表达调控及沙冬青
CBF 基因的克隆 ［D］ . 北京 : 中国农业科学院，2007.
［16］ 王法微 . 月季 CBF 转录因子基因的克隆及其向烟草中的转
化［D］. 长春 ：吉林农业大学，2007.
［17］ 刘洋 . 山葡萄转录因子 CBF1 基因的克隆及转化研究［D］. 长春：
吉林农业大学，2006.
［18］ 陶建军 . 柑橘 CBF 类似基因的克隆与分析 ［D］. 武汉 ：华中农
业大学，2006.
［19］ Xiao H，Siddiqua M，Braybrook S，et al. Three grape CBF/
DREB1 genes respond to low temperature，drought and abscisic
acid. Plant Cell Envrion，2006，29（7）:1410-1421.
［20］ 王军，葛玉香，包怡红 . 东北山葡萄品种特性比较 . 东北林业
大学学报，2004，32（1）:29-31.
（责任编辑 李楠）
［37］ Chum WW，Ng KT，Shih RS，et al. Gene expression studies of
the dikaryotic mycelium and primordium of Lentinula edodes by
serial analysis of gene expression. Mycol Res，2008，112（8）:
950-964.
［38］ Chum WW， Kwan HS， Au CH， et al. Cataloging and profiling
genes expressed in Lentinula edodes fruiting body by massive cDNA
pyrosequencing and LongSAGE. Fungal Genet Biol，2011，48（4）:
359-369.
［39］ 雷靖行 . 糙皮侧耳菌丝体与子实体原基 LongSAGE 文库的构
建［D］. 武汉 ：华中农业大学，2010.
（责任编辑 狄艳红）
（上接第 56 页）