Nhận diện toàn bộ bộ gen vận chuyển peptide ở lúa và phân tích sự điều biến biểu hiện PTR trong hai dòng gần đồng sinh với hiệu quả sử dụng nitrogen khác nhau

Springer Science and Business Media LLC - Tập 20 - Trang 1-15 - 2020
Xinghai Yang1, Xiuzhong Xia1, Yu Zeng1, Baoxuan Nong1, Zongqiong Zhang1, Yanyan Wu2, Qinglan Tian2, Weiying Zeng3, Ju Gao4, Weiyong Zhou1, Haifu Liang1, Danting Li1, Guofu Deng1
1Rice Research Institute, Guangxi Academy of Agricultural Sciences, Nanning, China
2Biotechnology Research Institute, Guangxi Academy of Agricultural Sciences, Nanning, China
3Cash Crops Research Institute, Guangxi Academy of Agricultural Sciences, Nanning, China
4Guangxi Crop Genetic Improvement and Biotechnology Laboratory, Guangxi Academy of Agricultural Sciences, Nanning, China

Tóm tắt

Nitro (N) là một nguyên tố dinh dưỡng chính cho sự phát triển của cây trồng. Trong cây, các thành viên của gia đình gen vận chuyển peptide (PTR) có thể liên quan đến việc hấp thụ và vận chuyển nitrat. Ở đây, chúng tôi đã xác định bộ gen PTR trong lúa và phân tích biểu hiện của chúng ở các dòng gần đồng sinh. Chúng tôi đã xác định được 96, 85 và 78 gen PTR trong Nipponbare, R498 và Oryza glaberrima, và cây phát sinh loài (phylogenetic trees) tương tự nhau ở lúa trồng châu Á và lúa trồng châu Phi. Số lượng gen PTR cao hơn ở cây lạc (125) và đậu nành (127). Có 521 gen PTR trong lúa, ngô, sorgum, lạc, đậu nành và Arabidopsis có thể được phân loại thành 4 nhóm, và sự phân bố của chúng khác nhau giữa thực vật một lá mầm và hai lá mầm. Trong bộ gen Nipponbare, 25 gen PTR được phân bố ở 5 vùng sao chép phân đoạn lớn trên nhiễm sắc thể 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9 và 10. Các gen PTR trong lúa có từ 0–11 intron và 1–12 exon, và 16 trong số đó có miền NPF (gia đình NRT1/PTR). Kết quả RNA-seq cho thấy số lượng gen biểu hiện khác biệt (DEGs) giữa NIL15 và NIL19 ở ba giai đoạn lần lượt là 928, 1467 và 1586. Trong điều kiện N thấp, số lượng gen PTR biểu hiện khác biệt tăng lên đáng kể. Dữ liệu RNA-seq được phân tích bằng WGCNA để dự đoán khả năng tương tác giữa các gen. Chúng tôi đã phân loại các gen có mô hình biểu hiện tương tự thành một mô-đun, và thu được 25 mô-đun mục tiêu. Trong số các mô-đun này, ba mô-đun có thể tham gia vào việc hấp thụ và sử dụng N ở lúa, đặc biệt là mô-đun nâu, trong đó các gen trung tâm được chú thích là protein kinase có thể điều chỉnh quá trình chuyển hóa N ở lúa. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã phân tích toàn diện bộ gen PTR trong lúa. 96 gen PTR đã được xác định trong bộ gen Nipponbare và 25 trong số đó được định vị trên năm vùng sao chép phân đoạn lớn. Tỉ lệ Ka/Ks cho thấy nhiều gen PTR đã trải qua sự chọn lọc tích cực. Kết quả RNA-seq cho thấy nhiều gen PTR tham gia vào hiệu quả sử dụng nitrogen (NUE) của lúa, và các protein kinase có thể đóng vai trò quan trọng trong quá trình này. Những kết quả này cung cấp cơ sở nền tảng để cải thiện hiệu quả sử dụng N của lúa thông qua giống cây trồng phân tử.

Từ khóa

#lúa #gen PTR #biểu hiện gen #hiệu quả sử dụng nitrogen #RNA-seq

Tài liệu tham khảo

Godfray HC, Beddington JR, Crute IR, Haddad L, Lawrence D, Muir JF, et al. Food security: the challenge of feeding 9 billion people. Science. 2010;327:812–8. Zhang Q. Strategies for developing green super Rice. Proc Natl Acad Sci U S A. 2007;104:11640–6402. Li H, Hu B, Chu C. Nitrogen use efficiency in crops: lessons from Arabidopsis and rice. J Exp Bot. 2017;68:2477–88. Xuan W, Beeckman T, Xu G. Plant nitrogen nutrition: sensing and signaling. Curr Opin Plant Biol. 2017;39:57–65. Wang YY, Cheng YH, Chen KE, Tsay YF. Nitrate transport, signaling, and use efficiency. Annu Rev Plant Biol. 2018;69:85–122. Lin CM, Koh S, Stacey G, Yu SM, Lin TY, Yf T. Cloning and functional characterization of a constitutively expressed nitrate transporter gene, OsNRT1, from rice. Plant Physiol. 2000;122:379–88. Léran S, Varala K, Boyer JC, Chiurazzi M, Crawford N, Daniel-vedele F, et al. A unified nomenclature of NITRATE TRANSPORTER 1/PEPTIDE TRANSPORTER family members in plants. Trends Plant Sci. 2014;19:5–9. Fan X, Feng H, Tan Y, Xu Y, Miao Q, Xu G. A putative 6-transmembrane nitrate transporter OsNRT1.1b plays a key role in rice under low nitrogen. J Integr Plant Biol. 2016;58:590–9. Plett D, Toubia J, Garnett T, Tester M, Kaiser BN, Baumann U. Dichotomy in the NRT gene families of dicots and grass species. PLoS One. 2010;5:e15289. Wang W, Hu B, Yuan D, Liu Y, Che R, Hu Y, et al. Expression of the nitrate transporter gene OsNRT1.1A/OsNPF6.3 confers high yield and early maturation in rice. Plant Cell. 2018;30:638–51. Hu B, Wang W, Ou S, Tang J, Li H, Che R, et al. Variation in NRT1.1B contributes to nitrate-use divergence between rice subspecies. Nat Genet. 2015;47:834–8. Zhang J, Liu YX, Zhang N, Hu B, Jin T, Xu H, et al. NRT1.1B is associated with root microbiota composition and nitrogen use in field-grown rice. Nat Biotechnol. 2019;37:676–84. Li Y, Ouyang J, Wang YY, Hu R, Xia K, Duan J, et al. Disruption of the rice nitrate transporter OsNPF2.2 hinders root-to-shoot nitrate transport and vascular development. Sci Rep. 2015;5:9635. Fan X, Xie D, Chen J, Lu H, Xu Y, Ma C, et al. Over-expression of OsPTR6 in rice increased plant growth at different nitrogen supplies but decreased nitrogen use efficiency at high ammonium supply. Plant Sci. 2014;227:1–11. Fang Z, Xia K, Yang X, Grotemeyer MS, Meier S, Rentsch D, et al. Altered expression of the PTR/NRT1 homologue OsPTR9 affects nitrogen utilization efficiency, growth and grain yield in rice. Plant Biotechnol J. 2013;11:446–58. Hu R, Qiu D, Chen Y, Miller AJ, Fan X, Pan X, et al. Knock-down of a tonoplast localized low-affinity nitrate transporter OsNPF7.2 affects rice growth under high nitrate supply. Front Plant Sci. 2016;7:1529. Gao Z, Wang Y, Chen G, Zhang A, Yang S, Shang L, et al. The indica nitrate reductase gene OsNR2 allele enhances rice yield potential and nitrogen use efficiency. Nat Commun. 2019;10:5207. Tang W, Ye J, Yao X, Zhao P, Xuan W, Tian Y, et al. Genome-wide associated study identifies NAC42-activated nitrate transporter conferring high nitrogen use efficiency in rice. Nat Commun. 2019;10:5279. Yang XH, Xia XZ, Zhang ZQ, Nong BX, Zeng Y, Xiong FQ, et al. QTL mapping by whole genome re-sequencing and analysis of candidate genes for nitrogen use efficiency in rice. Front Plant Sci. 2017;8:1634. Stein JC, Yu Y, Copetti D, Zwickl DJ, Zhang L, Zhang C, et al. Genomes of 13 domesticated and wild rice relatives highlight genetic conservation, turnover and innovation across the genus Oryza. Nat Genet. 2018;50:285–96. Zhuang W, Chen H, Yang M, Wang J, Pandey MK, Zhang C, et al. The genome of cultivated peanut provides insight into legume karyotypes, polyploid evolution and crop domestication. Nat Genet. 2019;51:865–76. Schmutz J, Cannon SB, Schlueter J, Ma J, Mitros T, Nelson W, et al. Genome sequence of the palaeopolyploid soybean. Nature. 2010;463:178–83. Initiative AG. Analysis of the genome sequence of the flowering plant Arabidopsis thaliana. Nature. 2000;408:796–815. Schnable PS, Ware D, Fulton RS, Stein JC, Wei F, Pasternak S, et al. The B73 maize genome: complexity, diversity, and dynamics. Science. 2009;326:1112–5. Paterson AH, Bowers JE, Bruggmann R, Dubchak I, Grimwood J, Gundlach H, et al. The Sorghum bicolor genome and the diversification of grasses. Nature. 2009;457:551–6. Goff S, Ricke D, Lan TH, Presting G, Wang R, Dunn M, et al. A draft sequence of the rice genome (Oryza sativa L. ssp. japonica). Science. 2002;296:92–100. Wang X, Wang J, Jin D, Guo H, Lee TH, Liu T, et al. Genome alignment spanning major Poaceae lineages reveals heterogeneous evolutionary rates and alters inferred dates for key evolutionary events. Mol Plant. 2015;8:885–98. Wang X, Shi X, Hao B, Ge S, Luo J. Duplication and DNA segmental loss in the rice genome: implications for diploidization. New Phytol. 2005;165:937–46. Wang X, Shi X, Li Z, Zhu Q, Kong L, Tang W, et al. Statistical inference of chromosomal homology based on gene colinearity and applications to Arabidopsis and rice. BMC Bioinformatics. 2006;7:447. Zhao X, Huang J, Yu H, Wang L, Xie W. Genomic survey, characterization and expression profile analysis of the peptide transporter family in rice (Oryza sativa L.). BMC Plant Biol. 2010;10:92. Li S, Qian Q, Fu Z, Zeng D, Meng X, Kyozuka J, et al. Short panicle1 encodes a putative PTR family transporter and determines rice panicle size. Plant J. 2009;58:592–605. Feng H, Yan M, Fan X, Li B, Shen Q, Miller AJ, et al. Spatial expression and regulation of rice high-affinity nitrate transporters by nitrogen and carbon status. J Exp Bot. 2011;62:2319–32. Suenaga A, Moriya K, Sonoda Y, Ikeda A, Von WN, Hayakawa T, et al. Constitutive expression of a novel-type ammonium transporter OsAMT2 in rice plants. Plant Cell Physiol. 2003;44:206–11. Yan M, Fan X, Feng H, Miller AJ, Shen Q, Xu G. Rice OsNAR2.1 interacts with OsNRT2.1, OsNRT2.2 and OsNRT2.3a nitrate transporters to provide uptake over high and low concentration ranges. Plant Cell Environ. 2011;34:1360–72. Yang S, Hao D, Cong Y, Jin M, Su Y. The rice OsAMT1;1 is a proton-independent feedback regulated ammonium transporter. Plant Cell Rep. 2015;34:321–30. Gaur VS, Singh US, Gupta AK, Kumar A. Influence of different nitrogen inputs on the members of ammonium transporter and glutamine synthetase genes in two rice genotypes having differential responsiveness to nitrogen. Mol Biol Rep. 2012;39:8035–44. Ferreira LM, Souza V, Tavares O, Zonta E, Santa-catarina C, Souza SR, et al. OsAMT1.3 expression alters rice ammonium uptake kinetics and root morphology. Plant Biotechnol Rep. 2015;9:221–9. Sonoda Y, Ikeda A, Saiki S, Von WN, Yamaya T, Yamaguchi J. Distinct expression and function of three ammonium transporter genes (OsAMT1;1-1;3) in rice. Plant Cell Physiol. 2003;44:726–34. Xia X, Fan X, Wei J, Feng H, Qu H, Xie D, et al. Rice nitrate transporter OsNPF2.4 functions in low-affinity acquisition and long-distance transport. J Exp Bot. 2015;66:317–31. Hu B, Jiang Z, Wang W, Qiu Y, Zhang Z, Liu Y, et al. Nitrate-NRT1.1B-SPX4 cascade integrates nitrogen and phosphorus signalling networks in plants. Nat Plants. 2019;5:401–13. Chen P, Jing X, Liao B, Zhu Y, Xu J, Liu R, et al. BioNano genome map resource for Oryza sativa ssp. japonica and indica and its application in rice genome sequence correction and gap filling. Mol Plant. 2017;10:895–8. Kawahara Y, De LM, Hamilton JP, Kanamori H, Mccombie WR, Ouyang S, et al. Improvement of the Oryza sativa Nipponbare reference genome using next generation sequence and optical map data. Rice (N Y). 2013;6:4. Cai C, Wang JY, Zhu YG, Shen QR, Li B, Tong YP, et al. Gene structure and expression of the high-affinity nitrate transport system in rice roots. J Integr Plant Biol. 2008;50:443–51. Ramamoorthy R, Jiang SY, Kumar N, Venkatesh PN, Ramachandran S. A comprehensive transcriptional profiling of the WRKY gene family in rice under various abiotic and phytohormone treatments. Plant Cell Physiol. 2008;49:865–79. Guo H, Jiao Y, Tan X, Wang X, Huang X, Jin H, et al. Gene duplication and genetic innovation in cereal genomes. Genome Res. 2019;29:261–9. Zhang Z, Li J, Zhao XQ, Wang J, Wong GK, Yu J. KaKs_Calculator: calculating Ka and Ks through model selection and model averaging. Genom Proteom Bioinf. 2006;4:259–63. Yan N. Structural biology of the major facilitator superfamily transporters. Annu Rev Biophys. 2015;44:257–83. Hu HC, Wang YY, Yf T. AtCIPK8, a CBL-interacting protein kinase, regulates the low-affinity phase of the primary nitrate response. Plant J. 2009;57:264–78. Marchive C, Roudier F, Castaings L, Bréhaut V, Blondet E, Colot V, et al. Nuclear retention of the transcription factor NLP7 orchestrates the early response to nitrate in plants. Nat Commun. 2013;4:1713. Liu KH, Niu Y, Konishi M, Wu Y, Du H, Sun CH, et al. Discovery of nitrate-CPK-NLP signalling in central nutrient-growth networks. Nature. 2017;545:311–6. Jia Z, Giehl R, Meyer RC, Altmann T, Von WN. Natural variation of BSK3 tunes brassinosteroid signaling to regulate root foraging under low nitrogen. Nat Commun. 2019;10:2378. Asano T, Wakayama M, Aoki N, Komatsu S, Ichikawa H, Hirochika H, et al. Overexpression of a calcium-dependent protein kinase gene enhances growth of rice under low-nitrogen conditions. Plant Biotechnol. 2010;27:369–73. Hsieh PH, Kan CC, Wu HY, Yang HC, Hsieh MH. Early molecular events associated with nitrogen deficiency in rice seedling roots. Sci Rep. 2018;8:12207. Beier MP, Obara M, Taniai A, Sawa Y, Ishizawa J, Yoshida H, et al. Lack of ACTPK1, an STY kinase, enhances ammonium uptake and use, and promotes growth of rice seedlings under sufficient external ammonium. Plant J. 2018;93:992–1006. Xing Y, Guo S, Chen X, Du D, Liu M, Xiao Y, et al. Nitrogen metabolism is affected in the nitrogen-deficient rice mutant esl4 with a calcium-dependent protein kinase gene mutation. Plant Cell Physiol. 2018;59:2512–25. Khan MU, Li P, Amjad H, Khan AQ, Arafat Y, Waqas M, et al. Exploring the potential of overexpressed OsCIPK2 rice as a nitrogen utilization efficient crop and analysis of its associated rhizo-compartmental microbial communities. Int J Mol Sci. 2019;20:3636. Sun SJ, Qi GN, Gao QF, Wang HQ, Yao FY, Hussain J, et al. Protein kinase OsSAPK8 functions as an essential activator of S-type anion channel OsSLAC1, which is nitrate-selective in rice. Planta. 2016;243:489–500. Du H, Yu Y, Ma Y, Gao Q, Cao Y, Chen Z, et al. Sequencing and de novo assembly of a near complete indica rice genome. Nat Commun. 2017;8:15324. Wang M, Yu Y, Haberer G, Marri PR, Fan C, Goicoechea JL, et al. The genome sequence of African rice (Oryza glaberrima) and evidence for independent domestication. Nat Genet. 2014;46:982–8. Yoshida S, Forno D, Cock JH. Laboratory manual for physiological studies of rice. IRRI, Philippines; 1976. p. 62. Kim D, Pertea G, Trapnell C, Pimentel H, Kelley R, Salzberg SL. TopHat2: accurate alignment of transcriptomes in the presence of insertions, deletions and gene fusions. Genome Biol. 2013;14:R36. Sun H, Qian Q, Wu K, Luo J, Wang S, Zhang C, et al. Heterotrimeric G proteins regulate nitrogen-use efficiency in rice. Nat Genet. 2014;46:652–6. Livak KJ, Schmittgen TD. Analysis of relative gene expression data using real-time quantitative PCR and the 2(−Delta Delta C(T)) method. Methods. 2001;25:402–8. Love MI, Huber W, Anders S. Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2. Genome Biol. 2014;15:550.