Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân Tích Đồng Thời Gene và Chất Chuyển Hóa Thông Qua Transcriptome và Metabolome Cung Cấp Cái Nhìn Mới Về Khả Năng Chịu Khô Hạn Của Tillandsia (Bromeliaceae)
Tóm tắt
Tillandsia bám rễ chủ yếu hấp thụ độ ẩm và chất dinh dưỡng từ không khí qua lá của chúng. Tuy nhiên, khả năng chống chịu hạn của Tillandsia bám rễ là rất mạnh, cơ chế phản ứng với hạn hán và mạng lưới điều tiết của chúng vẫn chưa được hiểu rõ. Nghiên cứu này áp dụng công nghệ giải trình tự transcriptomics kết hợp với metabolomics để phân tích các chất chuyển hóa và sự thay đổi hàm lượng của chúng trong cây giống của giống Tillandsia bám rễ ‘Cotton candy’ dưới tình trạng khô hạn. Tổng cộng, 635 chất chuyển hóa đã được xác định, trong đó có 102 chất có sự khác biệt đáng kể và thuộc 17 loại. Trong số đó, phenylpropanine, lipid, amino acid và các dẫn xuất chứa nhiều loại hợp chất nhất, lần lượt là 17, 17, 14. Giải trình tự transcriptome thu được tổng cộng 6710 gene biểu hiện khác nhau, trong đó 2335 gene được điều chỉnh tăng và 4375 gene được điều chỉnh giảm. Sau khi các gene biểu hiện khác nhau được chú thích đến GO, các chức năng chính chi phối là bám dính, tế bào và phần tế bào, quá trình tế bào tương ứng với chức năng phân tử, thành phần tế bào và quá trình sinh học. Phân tích tương quan giữa metabolome và transcriptome cho thấy amino acid và các dẫn xuất của chúng trong Cotton candy dưới tình trạng thiếu nước là các chất chuyển hóa tích tụ nhiều nhất, tiếp theo là axit hữu cơ và các dẫn xuất của chúng. Các chất chuyển hóa và con đường chính của Cotton candy trong đáp ứng với stress hạn hán được phát hiện trong nghiên cứu này, tạo nền tảng cho nghiên cứu về cơ chế chống chịu khô hạn và điều tiết chuyển hóa ở các loài Tillandsia bám rễ.
Từ khóa
#Tillandsia #khả năng chịu hạn #metabolomics #transcriptomics #chất chuyển hóaTài liệu tham khảo
Arbona, V., Manzi, M., Ollas, C., and Gómez-Cadenas, A., Metabolomics as a tool to investigate abiotic stress tolerance in plants, Int. J. Mol. Sci., 2013, vol. 14, p. 4885.
Tan, Y., Li, Q., Zhao, Y., Wei, H., and Wei W., Integration of metabolomics and existing omics data reveals new insights into phytoplasma-induced metabolic reprogramming in host plants, PLoS One, 2021, vol. 16, p. e0246203.
Li, H.Y., Lv, Q.Y., Ma, C., Qu, J.T., Cai, F., Deng, J., Huang, J., Ran, P., Shi, T.X., and Chen, Q.T., Metabolite profiling and transcriptome analyses provide insights into the flavonoid biosynthesis in the developing seed of Tartary buckwheat (Fagopyrum tataricum), J. Agric. Food Chem., 2019, vol. 67, p. 11262.
Meher Shivakrishna, P., Ashokreddy, K., and Rao, D.M., Effect of PEG-6000 imposed drought stress on RNA content, relative water content (RWC), and chlorophyll content in peanut leaves and roots, Saudi J. Biol. Sci., 2018, vol. 25, p. 285.
Forlani, G. and Funck, D., A specific and sensitive enzymatic assay for the quantitation of L-proline, Front. Plant Sci., 2020, vol. 11, p. 582026.
Sun, X., Yuan, Z., Wang, B., Zheng, L., and Chen, F., Physiological and transcriptome changes induced by exogenous putrescine in anthurium under chilling stress, Bot. Stud., 2020, vol. 61, p. 28.
Love, M., Huber, W., and Anders, S., Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2, Genome Biol., 2014, vol. 15, p. 550.
Varet, H., Brillet-Guéguen, L., Coppée, J.-Y., and Dillies, M.-A., SARTools: a DESeq2- and EdgeR-based R pipeline for comprehensive differential analysis of RNA-seq data, PLoS One, 2016, vol. 11, p. e0157022.
Ashburner, M., Ball, C.A., Blake, J.A., Botstein, D., Butler, H., Cherry, J.M., Davis, A.P., Dolinski, K., Dwight, S.S., and Eppig, J.T., Gene ontology: tool for the unification of biology, Nat. Genet., 2000, vol. 25, p. 25.
Chen, C., Huang, H., and Wu, C.H., Protein bioinformatics databases and resources, in Protein Bioinformatics: From Protein Modifications and Networks to Proteomics, Methods Mol. Biol., vol 1558, New York, NY: Humana, 2017.
Yu, G., Wang, L.G., Han, Y., and He, Q.Y., clusterProfiler: an R package for comparing biological themes among gene clusters, Omics, 2012, vol. 16, p. 284.
Altschul, S.F., Gish, W., Miller, W., Myers, E.W., and Lipman D.J., Basic local alignment search tool, J. Mol. Biol., 1990, vol. 213, p. 403.
Feng, Y.L., Yin, F., Zhao, Y.Y., Xv, K., Zhang, J., Xiong, Y., and Ma, C., Transcriptional analysis of lncRNAs in Brachypodium distachyon under drought stress, Int. J. Agric. Biol., 2020, vol. 24, p. 1.
Ma, C., Zhang, J., Yuan, J.L., Guo, J.R., Xiong, Y., and Feng, Y.L., Differential expression of microRNAs are responsive to drought stress and exogenous methyl jasmonate in wheat (Triticum aestivum), Int. J. Agric. Biol., 2019, vol. 22, p. 475.
Chen, S., Zhou, Y., Chen, Y., and Gu, J., fastp: An ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor, Bioinformatics, 2018, vol. 34, p. i884.
Grabherr, M.G., Haas, B.J., Yassour, M., Levin, J.Z., and Amit, I., Trinity: reconstructing a full-length transcriptome without a genome from RNA-Seq data, Nat. Biotechnol., 2013, vol. 29, p. 644.
Bandurska, H., Niedziela, J., Pietrowska-Borek, M., Nuc, K., Chadzinikolau, T., and Radzikowska, D., Regulation of proline biosynthesis and resistance to drought stress in two barley (Hordeum vulgare L.) genotypes of different origin, Plant Physiol. Biochem., 2017, vol. 118, p. 427.
Gujjar, R.S., Karkute, S.G., Rai, A., Singh, M., and Singh, B., Proline-rich proteins may regulate free cellular proline levels during drought stress in tomato, Curr. Sci., 2018, vol. 114, p. 915.
Saeedipour, S., Moradi, F., Stress-induced changes in the free amino acid composition of two wheat cultivars with difference in drought resistance, Afr. J. Biotechnol., 2012, vol. 11, p. 9559.
Guo, R., Shi, L., Jiao, Y., Li, M., Zhong, X., Gu, F., Liu, Q., Xia, X., and Li, H., Metabolic responses to drought stress in the tissues of drought-tolerant and drought-sensitive wheat genotype seedlings, AoB Plants, 2018, vol. 10, p. ply016.
Charlton, A.J., Donarski, J.A., Harrison, M., Jones, S.A., Godward, J., Oehlschlager, S., Arques, J.L., Ambrose, M., Chinoy, C., Mullineaux, P.M., and Domoney, C., Responses of the pea (Pisum sativum L.) leaf metabolome to drought stress assessed by nuclear magnetic resonance spectroscopy, Metabolomics, 2008, vol. 4, p. 312.
Torres, M.A. and Dangl, J.L., Functions of the respiratory burst oxidase in biotic interactions, abiotic stress and development, Curr. Opin. Plant Biol., 2005, vol. 8, p. 397.
Liu, J. and Shi, D.C., Photosynthesis, chlorophyll fluorescence, inorganic ion and organic acid accumulations of sunflower in responses to salt and salt-alkaline mixed stress, Photosynthetica, 2010, vol. 48, p. 127.
Rautenbach, F., Faber, M., Laurie, S., and Laurie, R., Antioxidant capacity and antioxidant content in roots of 4 sweet potato varieties, J. Food Sci., 2010, vol. 75, p. C400.
Sarker, U. and Oba, S., Phenolic profiles and antioxidant activities in selected drought-tolerant leafy vegetable amaranth, Sci. Rep., 2020, vol. 10, p. 18287.
Bown, A.W. and Shelp, B.J., Plant GABA: not just a metabolite, Trends Plant Sci., 2016, vol. 21, p. 811.
Mekonnen, D.W., Flügge, U.-I., and Ludewig, F., Gamma-aminobutyric acid depletion affects stomata closure and drought tolerance of Arabidopsis thaliana, Plant Sci., 2016, vol. 245, p. 25.
Zhang, Y., Wang, Y., Jiang, L., Ying, X.U., Wang, Y., Daihua, L.U., and Chen, F., Aquaporin JcPIP2 is involved in drought responses in Jatropha curcas, Acta Biochem. Biophys. Sin., 2010, vol. 39, p. 787.
Peng, Y., Lin, W., and Arora, C.R., Overexpression of a Panax ginseng tonoplast aquaporin alters salt tolerance, drought tolerance and cold acclimation ability in transgenic Arabidopsis plants, Planta, 2007, vol. 226, p. 729.
Zhou, S., Hu, W., Deng, X., Ma, Z., Chen, L., Huang, C., Wang, C., Wang, J., He, Y., and Yang, G., Overexpression of the wheat aquaporin gene, TaAQP7, enhances drought tolerance in transgenic tobacco, PLoS One, 2012, vol. 7, p. e52439.
Fotiadis, D., Jeno, P., Mini, T., Wirtz, S., Muller, S.A., Fraysse, L., Kjellbom, P., and Engel, A., Structural characterization of two aquaporins isolated from native spinach leaf plasma membranes, J. Biol. Chem., 2001, vol. 276, p. 1707.
Charfeddine, S., Sadi, M.N., Charfeddine, M., and Gargouri-Bouzid, R., Genome-wide identification and expression profiling of the late embryogenesis abundant genes in potato with emphasis on dehydrins, Mol. Biol. Rep., 2015, vol. 42, p. 1163.
Yu, J., Lai, Y., Wu, X., Wu, G., and Guo, C., Overexpression of OsEm1 encoding a group I LEA protein confers enhanced drought tolerance in rice, Biochem. Biophys. Res. Commun., 2016, vol. 478, p. 703.