菊花根狀莖發育的轉錄組分析

徐俊 葉雨晴 牛雅靜 黃河 張蒙蒙

（1. 北京林業大學園林學院 花卉種質資源創新與分子育種北京市重點實驗室 國家花卉工程技術研究中心 城鄉生態環境北京實驗室，北京 100083；2. 北京市植物園管理處 北京市花卉園藝工程技術研究中心，北京 100093）

菊花（Chrysanthemum × morifolium）是中國傳統十大名花之一，有著3 000多年的栽培歷史，具有極高的觀賞和經濟價值。在規?；a中，菊花主要通過由根狀莖發育而來的腳芽進行扦插繁殖。根狀莖（rhizome）是指植物在地下水平生長的變態莖，是許多多年生植物的營養器官之一［1-2］。作為一種繁殖策略和營養器官，根狀莖能夠幫助植物抵御非生物脅迫，例如，根狀莖型多年生禾本科植物草地早熟禾（Poa pratensis）和結縷草（Zoysia japonica），比非根狀莖型禾本科植物多年生黑麥草（Lolium perenne）表現出更好的耐旱性［3］。同時，根狀莖能增加植物的宿根性和繁殖能力，在普通水稻（Oryza sativa）中引入長雄野生稻（O.longistaminata）的根狀莖性狀能培育出一次種植多年采收的多年生水稻［4］。此外，荷花（Nelumbo nucifera）、生姜（Zingiber officinale）等農作物的根狀莖還是其主要的采收器官。有研究表明具有更多根狀莖的菊花品種抗寒性更強，根狀莖數量是抗寒菊花品種快速篩選的重要指標［5］。并且菊花根狀莖還有助于抵御干旱脅迫，幫助菊花在干旱后更好的恢復［6］，但相對于在花色、開花期等方面的表型分析和分子調控機制研究［7-9］，目前對于菊花根狀莖形成關鍵基因的克隆及其功能還少有報道。

目前控制高等植物根狀莖形成的關鍵基因尚報道較少，隨著轉錄組測序技術的日趨成熟，該技術被廣泛應用到根狀莖發育研究當中，在長雄野生稻、擬高粱（Sorghum propinquum）、蘆葦（Phragmites australis）、早竹（Phyllostachys praecox）等植物中，通過轉錄組測序發現了一些可能與根狀莖發育相關的基因，包括激素合成和信號傳導、光周期響應以及調控分生組織形成相關的基因。植物激素是植物體內產生的在極低濃度下能夠產生生理效應的信號分子，參與植物生長發育各個階段的調控。多種植物的根狀莖轉錄組報道中篩選出了與植物激素合成和信號傳導相關的基因，如在荷花根狀莖生長發育過程中，赤霉素信號轉導基因Gibberellic Acid Insensitive（GAI）、脫落酸受體基因Pyrabactin Resistant?Like（PYL）和生長素響應因子Auxin Response Factor（ARF）在伸長期和膨大期的表達差異顯著［10］，赤霉素合成基因Gibberellin 20?oxidase（GA20ox）的表達量在根狀莖發育過程中降低［11］。此外，對強根狀莖草地早熟禾QH和弱根狀莖草地早熟禾SN的根狀莖芽、根狀莖節和根狀莖節間3個部位分別進行了轉錄組測序，發現脫落酸受體基因PYL和脫落酸信號傳導基因PP2C在QH和SN的節中差異表達［1］。以上研究表明，根狀莖的生長發育可能受到赤霉素、脫落酸等多種激素的調控。由于根狀莖起源于莖基部的腋生分生組織［2］，因此分生組織形成相關基因也可能參與控制根狀莖的形成。在擬高粱轉錄組中找到了在根狀莖中特異表達的MYB36，該基因在擬南芥（Arabidopsis thaliana）中控制腋生分生組織的形成［12］；同時，在早竹根狀莖轉錄組中也篩選到了REVOLUTA（REV）、CLAVATA1（CLV1）等和分生組織形成有關的基因［13］。另外，有報道顯示，光周期誘導途徑關鍵基因也可能參與根狀莖的形成和發育，FT基因的表達在溫代蓮和熱帶蓮的根狀莖發育過程中下降［10］。

綜上，目前的研究對高等植物根狀莖的發育過程有了一定了解，但根狀莖形成和生長發育的分子基礎尚不清楚，誘導根狀莖形成的關鍵基因仍未找到。為了探究菊花根狀莖形成的分子機制，篩選可能參與菊花根狀莖發育的基因。本研究以能穩定形成根狀莖的菊花品種‘2017XS’為轉錄組測序材料，選取根狀莖尖、根狀莖中部、根狀莖下部、葉片、莖段、根系、莖尖、舌狀花8個組織進行轉錄組測序。通過對測序結果的生物信息學分析，篩選有可能控制根狀莖發育的關鍵基因，并利用RT?qPCR對其進行表達驗證，從而為解析菊花根狀莖形成機理，培育具有豐富根狀莖、抗逆性強的菊花新品種奠定理論基礎。

1 材料與方法

1.1 材料

前期通過對大量的菊花種質資源進行篩查，發現‘2017XS’和‘2005042’兩個株系能夠穩定形成根狀莖，并且數量較多（圖1）。本研究以‘2017XS’為轉錄組測序材料，為了獲取全面的轉錄組數據并且獲得根狀莖中差異表達基因，除了根狀莖的3個部位根狀莖尖（RH）、根狀莖中部（RT）、根狀莖下部（RB）還選取了莖尖（SA）、葉片（L）、莖段（S）、根（R）、舌狀花（F）5個部位進行測序（圖1?C）。所有的樣品取自無性繁殖的植株，每個部位取3次重復。樣品用液氮速凍，并儲存在?80℃條件下。

圖1 ‘2017XS’和‘2005042’根狀莖示意圖及轉錄組取材示意圖Fig. 1 Schematic diagram of ‘2017XS’ and ‘2005042’rhizomes and schematic diagram of 8 transcriptome sampling

以‘2005042’為驗證品種，同樣取其根狀莖尖、根狀莖中部、根狀莖下部、莖尖、葉片、莖段、根和舌狀花8個部位，驗證轉錄組測序中獲得差異表達基因的表達模式。

1.2 方法

1.2.1 RNA 提取與文庫構建 使用植物RNA快速提取試劑盒（北京華越洋生物科技有限公司）分別提取總RNA。用帶有Oligo（dT）的磁珠富集mRNA，加入破碎緩沖液將mRNA 隨機打斷，并以mRNA為模板，用六堿基隨機引物合成第1條cDNA鏈，然后加入緩沖液、dNTPs、RNase H和DNA polymerase I合成第2條cDNA鏈，利用AMPure XP beads純化cDNA。純化的雙鏈cDNA再進行末端修復，加A尾并連接測序接頭，然后進行片段大小的選擇，最后進行PCR擴增。使用Agilent 2100生物分析儀和ABI StepOnePlus實時PCR系統對文庫進行質檢。

1.2.2 轉錄組測序與組裝 利用Illumina Hi?seqTM2000測序平臺進行測序。過濾raw data中的低質量數據以獲得clean data，隨后使用Trinity軟件［14］進行從頭組裝，得到Unigene序列。獲得的Unigene序列通過BLAST［15］（E?value ＜ 10-5）與NR、Swiss?Prot、GO、COG、KOG、eggNOG、KEGG數據庫進行比對，使用KOBAS2.0［16］得到Unigene在KEGG中的KEGG Orthology結果，預測完Unigene的氨基酸序列之后使用HMMER［17］（E?value ＜ 10-10）軟件與Pfam數據庫比對，獲得Unigene的注釋信息。利用clusterProfiler［18］軟件對差異表達基因進行GO富集和KEGG通路富集分析，并選取Padj ＜ 0.05的顯著富集的GO類別和KEGG代謝通路。

采用Bowtie［19］將測序得到的Reads與Unigene庫進行比對，根據比對結果，結合RSEM［20］進行表達量水平估計。利用FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）值表示對應Unigene的表達豐度。采用DESeq2進行樣品組間的差異表達分析，以FDR（False Discovery Rate）＜ 0.01且差異倍數FC（Fold Change）≥2為篩選標準。差異表達基因的聚類分析使用Mfuzz軟件進行［21］。使用Tbtools軟件制作基因表達量熱圖［22］。Venn圖使用在線平臺繪制（https://www.bioladder.cn/web/#/chart/17）。

1.2.3 加權基因共表達網絡分析 首先通過FPKM將低表達的和低變異度的基因去除。數據過濾之后對樣本進行層次聚類分析。利用pickSoftThreshold函數計算最佳軟閾值，選取無尺度網絡擬合指數R2＞ 0.8時power值最小的數為最佳power值。利用WGCNA包的blockwiseModules函數構建共表達矩陣，模塊相似度閾值設置為0.25，合并相似度為0.8的模塊，模塊內最小基因數設置為30，其他參數按照默認設置［23］。

1.2.4 根狀莖高表達基因的篩選 使用Excel按照根狀莖尖的FPKM表達量高于其他組織3倍的標準篩選根狀莖尖高表達基因，按照根狀莖3個部位（根狀莖尖、根狀莖中部、根狀莖下部）的FPKM表達量均高于其他部位3倍的標準篩選根狀莖高表達基因［24］。

1.2.5 RT?qPCR驗證 根據轉錄組篩選結果，選取6個在根狀莖中特異表達的基因，在‘2017XS’和另一個穩定形成根狀莖菊花株系‘2005042’的8個部位（根狀莖尖、根狀莖中部、根狀莖下部、莖尖、葉片、莖段、根和舌狀花）進行基因表達的熒光定量PCR（RT?qPCR）分析，使用 primer premier 5.0設計引物（表1）。用德國耶拿實時熒光定量 PCR 儀qTOWER 2.2（Analytik Jena，German）進行反應，每個樣品重復3次，反應體系20 μL。選用SAND作為內參基因，用 2-ΔΔCt算法計算相對表達量［25］。

表1 RT-qPCR引物序列Table 1 Primer sequences for RT-qPCR

2 結果

2.1 測序和從頭組裝

為了篩選得到根狀莖尖以及整個根狀莖中高表達的基因，對來自葉片、莖、根、舌狀花、莖尖、根狀莖尖、根狀莖中部和根狀莖下部的24個 cDNA文庫使用 Illumina HiSeq 2000 高通量測序平臺進行測序。在過濾掉接頭序列、不明確和低質量的reads之后，所有樣品總的clean reads大約159.51 GB。使用Trinity程序，將所有clean reads從頭組裝成196 467個轉錄本，平均長度為905 bp，N50長度為1 295 bp。這些轉錄本進一步組裝成100 235個Uni?gene。Unigene平均長度為832 bp，N50長度為1 280 bp。在這些Unigene中，28 114個（28.05%）大于1 000 bp，46 596個（46.48%）小于500 bp（圖2?A）。

2.2 根狀莖差異基因的功能注釋和分類

為了對組裝的Unigene進行注釋，對7個公共蛋白質/核苷酸數據庫進行了E值為10-5的BLAST搜索，最終獲得64 956（64.80%）個有注釋信息的Unigene。其中3 1951條（49.19%）在KOG中得到注釋，40 653條（62.47%）在Pfam中得到注釋，34 388條（52.86%）在Swissprot中得到注釋，42 639條（65.64%）在eggNOG中得到注釋，62 005條（95.46%）在Nr數據庫中得到注釋。

為深入了解根狀莖發育基因的功能分類和代謝途徑，將根狀莖和其他組織間進行比較獲得差異基因（FDR＜ 0.01，FC≥ 2），共獲得3 274個差異基因。將這些基因根據序列同源性，分為25個KOG類別（圖2?B）。一般功能預測基因（273，18.03%）、翻譯后修飾，蛋白質轉運和蛋白伴侶（159，10.5%）、信號傳導機制（136，8.98%）和碳水化合物轉運和代謝（136，8.98%）類別包含基因較多。相比之下，染色體結構和動態（9，0.59%）和細胞外結構（7，0.46%）的包含基因較少。在3 274個差異基因中，共有1 190個Unigene在KEGG數據庫中匹配，并匹配到50條通路，覆蓋五大KEGG類別（圖2?C）。最具代表性的3種途徑是植物-病原體互作（91, 8.95%）、植物激素信號傳導（55, 5.41%）和碳代謝（53, 5.21%），其次是植物MAPK信號通路（50, 4.92%）和苯丙酸生物合成（48, 4.72%）途徑，而氨基?；鵷RNA生物合成（11, 1.08%）和油菜素生物合成（11, 1.08%）途徑包含基因最少。

2.3 加權基因共表達網絡分析

為了鑒定根狀莖起始和發育過程中高表達的基因，在去除低表達和低變異度的基因后構建相關性聚類樹，采用動態切割法將產生的聚類樹進行切割，把表達模式相似的基因合并在同一分支上，每個分支代表1個共表達模塊，根據模塊相似度對表達模式相似的模塊合并（合并相似度為0.8的模塊）后進行模塊劃分，最終獲得17個共表達模塊（圖3?A）。Meroyalblue模塊中共有460個基因，該模塊與根狀莖正相關；Meplum1模塊中共有632個基因，該模塊與根狀莖尖正相關（圖3?B），基于這兩個模塊我們進行了根狀莖尖和根狀莖高表達基因的篩選。利用FPKM值衡量基因的表達水平，按照方法1.2.4中的標準篩選高表達基因?；诖?，在MEroyalblue模塊中共篩選到20個在根狀莖中高表達的基因，在MEplum1模塊中共篩選到16個在根狀莖尖中高表達的基因，共計36個基因，根狀莖尖中高表達的16個基因主要包括和抗逆相關的基因（LEA1、TIP1?1、TIP2?1）、脫落酸代謝相關的基因（ABA8ox）、紅光受體基因（PHYB）以及1個bZIP類轉錄因子（bZIP34）（表2）。根狀莖中高表達的基因同樣包含大量抗逆相關的基因（LEA1、PIP1?1、TIP2?1和DREB1D），同時還包含了光周期轉錄因子（TFL1）、紫外光受體基因（UVR8）、生物節律控制基因（LHY）基因以及鋅指蛋白（zinc finger）（表3）。

表3 ‘2017XS’根狀莖中高表達基因匯總Table 3 Summary of highly expressed genes in the rhizomes of‘ 2017XS’

圖3 加權基因共表達網絡分析Fig. 3 WGCNA analysis

2.4 基于韋恩圖篩選差異基因

為了鑒定根狀莖起始和發育過程中高表達的基因，進一步著重于根狀莖3個部位（根狀莖尖、根狀莖中部、根狀莖下部）中DEGs的鑒定。在根狀莖尖和其他非根狀莖部位間的比較中有693個基因都差異表達（圖4?A），618個基因在根狀莖中部和其他非根狀莖部位都差異表達（圖4?B），有763個基因在根狀莖下部和其他非根狀莖部位都差異表達（圖4?C）。在這2 074個基因中篩選根狀莖尖中高表達基因和根狀莖高表達基因。按照方法1.2.4的標準篩選到16個在根狀莖尖中高表達的基因，其中除了11個WGCNA篩選到的基因，還包含了抗逆相關轉錄因子（DREB2F）、鋅指蛋白（CZF2）、ABA降解基因（ABA8ox）、ABA信號轉導基因（PP2C）和糖基轉移酶基因（UGT83A1）等（表2）。根狀莖高表達的基因在WGCNA篩選到20個差異基因的基礎上新篩選到5個基因分別是鋅指蛋白（CZF4）、NADH脫氫酶基因（NDA1）、乙烯響應因子基因（ERF C3）、β-糖苷酶基因（BG 46）和胚胎晚期發育蛋白基因（LEA Dc3）（表3）。

圖4 根狀莖3個部位與其他組織的差異表達基因Venn圖Fig. 4 Venn diagram of DEGs in three parts of rhizome and other tissues

2.5 基因共表達趨勢分析

為了篩選根狀莖發育的關鍵基因，采用K?means聚類對Venn圖中涉及的差異基因進行分類（圖5）。共鑒定出25個具有不同表達模式的聚類，其中有8個聚類在單個組織中高表達。聚類3和16在舌狀花中高表達，聚類5、13和18在根中高表達，聚類22在葉片中高表達，聚類14在莖尖中高表達，聚類1在根中高表達，沒有發現在根狀莖尖中高表達的聚類模塊。但發現聚類17中的473個基因在根狀莖3個樣品中高于其他組織。利用FPKM值衡量基因的表達水平，按照根狀莖3個部位中的表達量均高于其他組織3倍的標準篩選根狀莖高表達基因。在WGCNA和韋恩圖篩選的基礎上新篩選到10個在根狀莖中高表達的基因，主要包括光周期響應基因（COL12）、紫外光受體基因（UVR8）、非生物脅迫基因（LEA）和糖基轉移酶基因（UGT）（表3）。

圖5 根狀莖穩定型株系‘2017XS’基因表達模式的Cluster分析Fig. 5 Cluster analysis of gene expression patterns of rhizome stable line ‘2017XS’

綜上，基于以上3種方式共篩選到了20個在根狀莖尖中高表達的基因，36個在根狀莖中高表達的基因。這些基因涉及了激素代謝和信號傳導、光周期、非生物脅迫等重要的生物過程。

2.6 RT?qPCR驗證差異基因的表達情況

為了驗證 RNA?seq 結果準確性，選擇6個篩選出來的高表達基因進行RT?qPCR 驗證，分析 RT?qPCR 與 RNA?seq 結果之間的相關性，每個基因進行 3 次生物學重復。轉錄組中，bZIP34和ABA8ox在根狀莖尖中高表達，其余4個在根狀莖中高表達。結果顯示，6個基因的表達量變化與轉錄組測序結果的變化趨勢一致，說明轉錄組的測序數據和RT?qPCR 的數據之間具有良好的一致性（圖6?A），表明本研究 RNA?seq 數據具有較高的可靠性。在‘2005042’中，6個基因的表達在根狀莖尖中的表達均顯著高于其他部位，結果和轉錄組數據以及‘2017XS’的表達驗證趨勢較為一致（圖6?B）。

3 討論

作為一種在園林中大量應用的地被花卉，菊花具有開花繁密、株型整齊等特點。在園林應用中，根狀莖特性賦予了菊花極強的宿根性和無性繁殖能力。但目前關于菊花根狀莖的研究較少，菊花根狀莖形成的分子機制仍不清楚。本研究對包括菊花根狀莖在內的8個組織進行了轉錄組測序分析，以期篩選可能參與根狀莖發育的基因。

3.1 菊花根狀莖及其在抗逆中的作用

根狀莖是植物在地下水平生長的地下莖，源于腋生分生組織［2］。根狀莖在頂端分生組織在發育的過程中既能形成一個新的節間維持原來的狀態，也能使根狀莖尖向上彎曲形成母株的一個營養克?。?］。同時根狀莖的節間能形成不定根從而拓展植物的根系。根狀莖作為一種重要的地下貯藏器官有助于植物在惡劣環境下生存，在脅迫條件下根狀莖能夠在地下生存，一旦條件合適根狀莖就能發育形成地上莖。有大量文獻報道根狀莖和植物非生物脅迫有關。在草地早熟禾中，根狀莖中貯藏的非結構性碳水化合物有助于其干旱后恢復［26］。在菊花中根狀莖同樣在非生物脅迫中起著重要作用，Anderson等［5］發現根狀莖越多的菊花冬季存活率越高，并且可以通過根狀莖表型進行抗寒菊花的快速篩選。Zhang等［6］認為菊花根狀莖有助于菊花在干旱后的恢復［27］，并且發現干旱脅迫能降低CmRH56的表達從而較少根狀莖的數量。

本研究中在根狀莖尖和根狀莖中找到了大量和抗逆相關的基因包括TIP、PIP、DREB和LEA。目前大部分關于DREB報道都和植物抗逆有關，在小麥（Triticum aestivum）中過表達大豆（Glycine max）的GmDREB1增加了小麥的抗旱能力，并且在干旱條件下的轉基因小麥的產量高于野生型［28］；過表達番茄（Solanum lycopersicum）SlDREB3改善了番茄在冷脅迫下的生理狀態，使植株在4℃環境下有更好的生長表現［29］。在辣椒（Capsicum annuum）中抑制LEA同源基因CaDIL1表達，降低了辣椒在干旱脅迫下的表現［30］。AQPs在植物的抗逆脅迫方面有大量的報道，同時也有文獻報道其參與種子的萌發。目前未見這些基因在根狀莖發育中起作用的報道，但有研究表明干旱能夠誘導菊花的根狀莖產生［27］，我們推測抗逆類基因有可能在干旱脅迫和根狀莖發育間起到橋梁作用。

3.2 脫落酸影響菊花根狀莖發育

越來越多的證據表明，激素影響植物發育過程的各個方面，脫落酸和赤霉素對植物的地下莖的休眠萌發和生長發育起到了重要作用，袁婭娟［31］對草地早熟禾不同生育時期的根狀莖擴展指標和激素含量進行了分析，認為ABA含量越低，越有利于根狀莖擴展；Li等［32］發現屏邊空竹（Cephalostachyum pingbianense）的根狀莖芽在休眠到萌發期間ABA含量下降，并且與ABA合成和信號轉導途徑相關的調控基因，如NCED、PYL、SnRK2和ABF，在根狀莖芽萌發期間也顯著下調。此外，赤霉素也會影響根狀莖發育，外施赤霉素可以促進高羊茅和草地早熟禾根狀莖伸長［33］；在菊花中，外施赤霉素能增加其根狀莖數量［6］。

在本研究中找到了2個ABA代謝基因（ABA8ox）、5個調控ABA穩態基因（UGT和BG）以及1個ABA信號傳導基因（PP2C），在根狀莖尖或整個根狀莖中高表達。但未找到和赤霉素相關的基因。ABA濃度和活性的調控是一個復雜的過程，ABA可以通過復雜的生化過程由2?C?甲基?D?赤藻糖醇?4?磷酸（Methylerythritol?4?phosphate pathway，MEP）起始合成ABA，整個過程中ABA合成的關鍵限速酶是NCED［34］。ABA的分解代謝主要通過8′羥基化實現，主要的酶是ABA8ox［35］。除外UDP?糖基轉移酶基因UGTs和β-糖苷酶基因BGs在調控ABA活性方面發揮作用，UGTs可以將葡萄糖Glu結合到ABA上形成ABA葡萄糖酯（ABA?GE），使ABA失活，BGs 基因可以將Glu去除從而恢復 ABA活性［31］。在葡萄中過表達ABA8ox同源基因VvA8H?CYP707A4能降低ABA含量，并促進葡萄側枝生長［35］。在番茄中過表達柿樹（Diospyros kaki）的UGT3能降低番茄ABA含量，使番茄出現植株變矮、種子休眠程度降低等表型［36］。柿樹DkBG1可以水解ABA?GE，從而釋放游離ABA，在番茄中過表達DkBG1可以促進果實提前成熟［37］。本研究找到了在根狀莖尖或者根狀莖中高表達的2個ABA8ox、3個UGT和2個BG。因此ABA很有可能參與到菊花根狀莖形成和發育過程中。

3.3 光周期及光照影響菊花根狀莖發育

光周期對高等植物地下根狀莖的發育具有調控作用，在荷花中，短日照促進根狀莖增粗，而長日照促進根狀莖伸長［38］。在高羊茅中較長的光周期有利于根狀莖的形成［39］。在竹類植物中光周期核心轉錄因子FT與其根狀莖類型有密切關系［40］。在本研究中我們篩選到了兩個光周期核心轉錄因子COL12和TFL1，一個紅光受體基因PHYB和兩個紫外光受體基因UVR8在根狀莖中特異高表達。

目前有大量文獻報道了光周期對根狀莖發育具有重要影響，其中光周期對于馬鈴薯（Solanum tuberosum）塊莖和草莓（Fragaria vesca）匍匐莖形成的分子機制研究得較為清楚，在馬鈴薯中共有3個CO?like基因（StCOL1/StCOL2/StCOL3），其中StCOL1在長日照下優先積累。StCOL1在RNAi系中的下調加速馬鈴薯塊莖的形成。StCOL1可以直接激活長日照下的FT同源基因StSP5G。激活后，StSP5G通過負調節FT同源基因StSP6A轉錄來抑制非誘導條件下的塊莖形成［41］。

葉片感受光信號是通過光受體完成的，如光敏色素和隱花色素等［42］。在本研究中還篩選得到了兩個紫外光受體基因UVR8在根狀莖中高表達，一個紅光受體基因PHYB在根狀莖尖中高表達。這些光受體基因可能通過感受光周期進而影響植物地下莖發育。在馬鈴薯基因組中鑒定的5個光敏色素基因中，StPHYB和StPHYF在響應長日照抑制塊莖形成中發揮最顯著的作用。抑制StPHYF表達發現馬鈴薯能在長日照下形成塊莖并且StPHYF和StPHYB能夠互作［43］。

4 結論

本研究利用 Illumina Hi?seqTM2000 高通量測序平臺對菊花種質‘2017XS’的8個組織進行了轉錄組測序，共獲得100 235個Unigene，其中64 956個Unigene 得到注釋。通過WGCNA、Venn圖篩選和K?means一共篩選得到20個在根狀莖尖中高表達的基因和36個在根狀莖中高表達的基因，主要包括ABA分解代謝、光周期相關的基因以及部分抗非生物脅迫類基因。