EG_Net基因调控网络：为油棕精准育种提供蓝图的构建与应用

本研究构建了油棕（Elaeis guineensis Jacq.）的基因调控网络（GRN）EG_Net，通过整合转录组数据与多层级调控元件（TFs/lncRNAs/miRNAs/EpRs），为抗生物胁迫（红环病/致死性黄化病）和非生物胁迫（干旱/盐胁迫）的精准基因工程育种提供理论框架与候选基因策略。

　　

Transcriptome raw data selection and preparation

采用RNA测序（RNA-Seq）技术解析非洲油棕（Elaeis guineensis）的基因表达模式。研究整合了NCBI SRA公共数据库与团队内部生成的转录组数据，并通过严格筛选确保数据质量：仅保留配对末端（paired-end）的转录组文库，且测序平台限定为Illumina或BGISEQ。所有转录组数据均经过标准化处理以保障后续分析可靠性。

Mapping the regulatory landscape of oil palm genes

初步从NCBI SRA检索到1495个油棕转录组，经质控过滤后保留408个数据集。为避免冗余，排除作者课题组已发布的18个转录组（Salgado et al., 2021, 2022），最终下载390个公共转录组。质控环节发现12个样本（SRR12959886至SRR12959897）存在质量问题予以剔除，剩余378个转录组用于构建基因调控网络EG_Net。

Discussion

严格的数据过滤虽必要但可能限制网络覆盖度。尽管整合内部与公共转录组数据及关键调控因子成功构建了EG_Net，更多高质量转录组将提升网络解析力。未来需补充单细胞测序（scRNA-seq）和空间转录组数据，以揭示细胞类型特异性调控机制与空间表达模式。

Conclusion

EG_Net通过功能验证案例证实其能阐明基因调控互作关系，指导精准遗传操作策略，为油棕生物学提供关键见解。该网络助力可持续抗逆策略开发，推动棕榈油产业长期可持续发展。