The perennial tea plant (Camellia sinensis) is a beverage crop consumed worldwide. Its annual production is significantly affected by the length of winter dormancy (WD) in temperate regions. By intensive phenotype-based selection, we bred a new short WD tea cultivar, named ‘Emei Wenchun’ (EW), which has a dormancy period that is approximately half the length of that of the regular cultivars. To understand the genetic basis of short WD trait of EW, we performed full-length transcript sequencing using the PacBio single-molecule real-time (SMRT) platform and analyzed the transcript expression levels in the buds by Illumina RNA-SEq. We obtained a total of 101,720 full-length non-chimeric sequences from 9.79 Gb of SMRT clean data, resulting in 30,720 non-redundancy full-length transcripts. These transcripts were mapped to 12,819 gene loci, including 2135 novel loci, and revealed 7980 alternative splicing events. In addition, 695 long non-coding RNAs (lncRNAs) and 1,183 fusion transcripts were predicted. By integrating with the RNA-Seq data, we compared the expression levels of the transcripts in dormant and growing buds of EW and a normal WD cultivar (‘Chuan Cha 2’). A total of 15,009 differentially expressed transcripts (DETs) were identified. GO and KEGG enrichment analyses of the DETs revealed critical terms and pathways for the regulation of WD. The key candidate transcripts that were likely to be involved in the WD regulation, including MASDs, NF-YCs, AP2-ERFs, and plant hormone-related genes, were discussed. Results from our analyses provide valuable information to understand the genetic basis of the regulation of WD in Camellia sinensis.

中文翻译：

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比较转录分析揭示了与油茶短冬眠调控相关的基因

多年生茶树（Camellia sinensis）是一种全球消费的饮料作物。其年产量受温带地区冬季休眠（WD）长度的显着影响。通过基于表型的密集选择，我们培育出一个新的短WD茶品种，命名为'峨眉文春'（EW），其休眠期约为普通品种的一半。为了了解 EW 短 WD 性状的遗传基础，我们使用 PacBio 单分子实时 (SMRT) 平台进行了全长转录本测序，并通过 Illumina RNA-SEq 分析了芽中的转录本表达水平。我们从 9.79 Gb 的 SMRT 干净数据中总共获得了 101,720 个全长非嵌合序列，产生了 30,720 个非冗余全长转录本。这些转录本被定位到 12,819 个基因位点，包括 2135 个新位点，并揭示了 7980 个可变剪接事件。此外，还预测了 695 个长非编码 RNA (lncRNA) 和 1,183 个融合转录本。通过整合 RNA-Seq 数据，我们比较了 EW 和正常 WD 品种（'Chuan Cha 2'）休眠和生长芽中转录本的表达水平。共鉴定出 15,009 个差异表达的转录本 (DET)。DET 的 GO 和 KEGG 富集分析揭示了调控 WD 的关键术语和途径。讨论了可能参与 WD 调控的关键候选转录物，包括 MASD、NF-YC、AP2-ERF 和植物激素相关基因。我们的分析结果为了解茶花 WD 调控的遗传基础提供了有价值的信息。并揭示了 7980 个可变剪接事件。此外，还预测了 695 个长非编码 RNA (lncRNA) 和 1,183 个融合转录本。通过整合 RNA-Seq 数据，我们比较了 EW 和正常 WD 品种（'Chuan Cha 2'）休眠和生长芽中转录本的表达水平。共鉴定出 15,009 个差异表达的转录本 (DET)。DET 的 GO 和 KEGG 富集分析揭示了调控 WD 的关键术语和途径。讨论了可能参与 WD 调控的关键候选转录物，包括 MASD、NF-YC、AP2-ERF 和植物激素相关基因。我们的分析结果为了解茶花 WD 调控的遗传基础提供了有价值的信息。并揭示了 7980 个可变剪接事件。此外，还预测了 695 个长非编码 RNA (lncRNA) 和 1,183 个融合转录本。通过整合 RNA-Seq 数据，我们比较了 EW 和正常 WD 品种（'Chuan Cha 2'）休眠和生长芽中转录本的表达水平。共鉴定出 15,009 个差异表达的转录本 (DET)。DET 的 GO 和 KEGG 富集分析揭示了调控 WD 的关键术语和途径。讨论了可能参与 WD 调控的关键候选转录物，包括 MASD、NF-YC、AP2-ERF 和植物激素相关基因。我们的分析结果为了解茶花 WD 调控的遗传基础提供了有价值的信息。预测了 695 个长非编码 RNA (lncRNA) 和 1,183 个融合转录本。通过整合 RNA-Seq 数据，我们比较了 EW 和正常 WD 品种（'Chuan Cha 2'）休眠和生长芽中转录本的表达水平。共鉴定出 15,009 个差异表达的转录本 (DET)。DET 的 GO 和 KEGG 富集分析揭示了调控 WD 的关键术语和途径。讨论了可能参与 WD 调控的关键候选转录物，包括 MASD、NF-YC、AP2-ERF 和植物激素相关基因。我们的分析结果为了解茶花 WD 调控的遗传基础提供了有价值的信息。预测了 695 个长非编码 RNA (lncRNA) 和 1,183 个融合转录本。通过整合 RNA-Seq 数据，我们比较了 EW 和正常 WD 品种（'Chuan Cha 2'）休眠和生长芽中转录本的表达水平。共鉴定出 15,009 个差异表达的转录本 (DET)。DET 的 GO 和 KEGG 富集分析揭示了调控 WD 的关键术语和途径。讨论了可能参与 WD 调控的关键候选转录物，包括 MASD、NF-YC、AP2-ERF 和植物激素相关基因。我们的分析结果为了解茶花 WD 调控的遗传基础提供了有价值的信息。我们比较了 EW 和正常 WD 品种（'Chuan Cha 2'）的休眠和生长芽中转录物的表达水平。共鉴定出 15,009 个差异表达的转录本 (DET)。DET 的 GO 和 KEGG 富集分析揭示了调控 WD 的关键术语和途径。讨论了可能参与 WD 调控的关键候选转录物，包括 MASD、NF-YC、AP2-ERF 和植物激素相关基因。我们的分析结果为了解茶花 WD 调控的遗传基础提供了有价值的信息。我们比较了 EW 和正常 WD 品种（'Chuan Cha 2'）的休眠和生长芽中转录物的表达水平。共鉴定出 15,009 个差异表达的转录本 (DET)。DET 的 GO 和 KEGG 富集分析揭示了调控 WD 的关键术语和途径。讨论了可能参与 WD 调控的关键候选转录物，包括 MASD、NF-YC、AP2-ERF 和植物激素相关基因。我们的分析结果为了解茶花 WD 调控的遗传基础提供了有价值的信息。DET 的 GO 和 KEGG 富集分析揭示了调控 WD 的关键术语和途径。讨论了可能参与 WD 调控的关键候选转录物，包括 MASD、NF-YC、AP2-ERF 和植物激素相关基因。我们的分析结果为了解茶花 WD 调控的遗传基础提供了有价值的信息。DET 的 GO 和 KEGG 富集分析揭示了调控 WD 的关键术语和途径。讨论了可能参与 WD 调控的关键候选转录物，包括 MASD、NF-YC、AP2-ERF 和植物激素相关基因。我们的分析结果为了解茶花 WD 调控的遗传基础提供了有价值的信息。