水稻重要品种与参考基因组存在广泛差异

　　我是生物信息学专业，研究对象是小麦，小麦是异源六倍体作物，基因组多达17Gb，是水稻基因组的40倍，大约85%是重复序列。至今，小麦基因组仍然没有一个较好的参考基因组，好在，国际小麦测序组织已经公布了一个相对较好的reference，但是对应的基因组注释没有公布。我实在仍不住吐槽，很多工作放到水稻上1个月可以解决的东西，放到小麦上需要至少1年多，当然还不一定解决。我们没有自己测序的数据，加上小麦基因组信息的不完整，对生物信息专业来讲实在蛋疼啊。只能利用公共数据做分析，分析中用到啥都要自己做，有时候感觉寸步难行。不过，回头想想，除了基因组组装没接触过之外，像基因组注释，转录组分析，小RNA分析倒也是都做过，基因功能注释也多少接触过。看着同学发测序文章，真是羡慕嫉妒额。
　　吐槽完这些，接着说说汇报的事情，我们每周都要工作汇报，整个实验室分成两个组汇报，几乎每个组都需要一个下午，坐整整一个下午也挺累，汇报完干啥都觉着没劲，好像被掏空了，只好来这里撒撒野；说到这里，还是很佩服老板，每周要花两个下午听汇报，而且这些汇报多数时候可能不是好消息。花了一个下午汇报，其实要准备的充分点，基本上也需要花一个上午的时间，大约3个半小时，再加上周日的seminar，一周大约就有一天半不能工作，细细算起来，一年大约有70天（只少不多），再除掉15天年假，还有每周可能还会偷懒半天，一年算下来也只有2/3的时间在从事研究。如果在算上工作时注意力不集中，偶尔出去接个电话，找战友（实验室同学）聊会天，剩下的时间也就不多了。说到这，真有点汗颜，每天花的时间也不少，就是结果出的慢，一来课题比较。。（不知道用啥词了，反正不是难，就是你必须花时间，看序列等等比较枯燥，要是做水稻估计很早就完工了），二来效率不高。看来提升效率是关键。
　　吐槽完上面，接下来“吐糟”下张启发院士发表在PNAS上的文章，文章题目是”Extensive sequence divergence between the reference genomes of two elite indica rice varieties Zhenshan 97 and Minghui 63”。就是 de novo 组装了水稻两个品种Minghui63和Zhenshan97的基因组，然后与日本晴基因组放到一起比较。比较发现，水稻重要的品种与参考基因组存在广泛差异。只有42%的蛋白编码基因是完全保守的，并且约10%的基因在品种间是唯一的，即Zhenshan97有，而Minghui 63没有；或者Minghui 63有，而Zhenshan97没有。这也太低了，突破我的想象了，两个品种间差异这么多，原以为品种间也就几个或几十个基因不同。换到小麦里，是不是也存在广泛的差异呢？看来解析一个基因组还是不够的。这也可能是为啥育种工作比较难的原因之一，差异很多，后代随机组合，然后眼光独到和拥有丰富经验的育种家点石成金，选择出一个株系发扬光大。
　　最后我要放文章里的一张”装逼”图，信息量很大的一张图。