Өсүмдүктөрдү коргоонун ар кандай теориялары өсүмдүктөрдүн адистештирилген метаболизминин мыйзам ченемдүүлүктөрүн түшүндүрүү үчүн маанилүү теориялык көрсөтмөлөрдү берет, бирок алардын негизги божомолдору дагы эле текшерилиши керек. Бул жерде биз тамеки менен алсыраган штаммдардын айрым өсүмдүктөрдөн популяцияларга жана жакын тууган түрлөргө чейинки метаболомдорун системалуу түрдө изилдөө үчүн калыс тандем массалык спектрометриясын (MS/MS) анализин колдондук жана маалыматтагы кошулма спектрлерге негизделген көп сандаган массалык спектрометриялык өзгөчөлүк теорияларын иштеттик. Оптималдуу коргонуу (OD) жана кыймылдуу бута (MT) теорияларынын негизги божомолдорун текшерүү үчүн алкак. Өсүмдүктөрдүн метаболомикасынын маалыматтык компоненти OD теориясына шайкеш келет, бирок чөп жегичтер тарабынан пайда болгон метаболомика динамикасына MT теориясынын негизги божомолуна карама-каршы келет. Микродон макроэволюциялык масштабга чейин жасмонат сигналы ODнин негизги детерминанты катары аныкталган, ал эми этилен сигналы MS/MS молекулярдык тармагы менен белгиленген чөп жегичтерге мүнөздүү жоопту так жөнгө салууну камсыз кылган.
Ар түрдүү түзүлүштөгү атайын метаболиттер өсүмдүктөрдүн айлана-чөйрөгө адаптацияланышында, айрыкча душмандардан коргонууда негизги катышуучулар болуп саналат (1). Өсүмдүктөрдө кездешкен атайын метаболизмдин укмуштуудай диверсификациясы анын экологиялык функцияларынын көптөгөн аспектилери боюнча ондогон жылдар бою терең изилдөөлөрдү стимулдаштырып, өсүмдүктөр менен курт-кумурскалардын өз ара аракеттенүүсүнүн эволюциялык жана экологиялык өнүгүшү болгон өсүмдүктөрдү коргоо теорияларынын узун тизмесин түздү. Эмпирикалык изилдөөлөр маанилүү көрсөтмөлөрдү берет (2). Бирок, бул өсүмдүктөрдү коргоо теориялары гипотетикалык дедуктивдүү ой жүгүртүүнүн нормативдик жолун карманган эмес, анда негизги божомолдор бирдей деңгээлде анализделген (3) жана теориялык өнүгүүнүн кийинки циклин алдыга жылдыруу үчүн эксперименталдык түрдө текшерилген (4). Техникалык чектөөлөр маалыматтарды чогултууну белгилүү бир зат алмашуу категориялары менен чектейт жана адистештирилген метаболиттерди комплекстүү талдоону жокко чыгарат, ошону менен теориялык өнүгүү үчүн маанилүү болгон категориялар аралык салыштырууларга жол бербейт (5). Ар кандай өсүмдүк топторунун ортосундагы зат алмашуу мейкиндигин иштетүү жумуш агымын салыштыруу үчүн комплекстүү метаболомика маалыматтарынын жана жалпы валютанын жоктугу бул тармактын илимий жетилишине тоскоол болот.
Тандем массалык спектрометриясы (MS/MS) метаболомикасы жаатындагы акыркы жетишкендиктер берилген системалык кладдын ичиндеги жана түрлөрүнүн ортосундагы зат алмашуу өзгөрүүлөрүн комплекстүү мүнөздөй алат жана бул татаал аралашмалардын ортосундагы структуралык окшоштукту эсептөө үчүн эсептөө ыкмалары менен айкалыштырылышы мүмкүн. Химия боюнча мурунку билим (5). Анализ жана эсептөөдөгү алдыңкы технологиялардын айкалышы зат алмашуунун ар түрдүүлүгүнүн экологиялык жана эволюциялык теориялары тарабынан жасалган көптөгөн божомолдорду узак мөөнөттүү текшерүү үчүн зарыл алкакты камсыз кылат. Шеннон (6) 1948-жылы өзүнүн негизги макаласында маалымат теориясын биринчи жолу киргизип, маалыматты математикалык анализдөөнүн негизин түзгөн, ал баштапкы колдонуудан башка көптөгөн тармактарда колдонулган. Геномикада маалымат теориясы ырааттуулукту сактоочу маалыматты сандык жактан аныктоо үчүн ийгиликтүү колдонулган (7). Транскриптомика изилдөөлөрүндө маалымат теориясы транскриптомдогу жалпы өзгөрүүлөрдү талдайт (8). Мурунку изилдөөлөрдө биз өсүмдүктөрдөгү ткандардын деңгээлинин зат алмашуу экспертизасын сүрөттөө үчүн маалымат теориясынын статистикалык алкагын метаболомикага колдонгонбуз (9). Бул жерде биз чөп жегичтер тарабынан индукцияланган метаболоманын өсүмдүктөрдү коргоо теориясынын негизги божомолдорун салыштыруу үчүн, жалпы валютадагы зат алмашуунун ар түрдүүлүгү менен мүнөздөлгөн маалымат теориясынын статистикалык алкагы менен MS/MS негизиндеги жумуш агымын айкалыштырабыз.
Өсүмдүктөрдү коргоонун теориялык алкактары, адатта, бири-бирин камтыйт жана эки категорияга бөлүүгө болот: өсүмдүккө мүнөздүү метаболиттердин бөлүштүрүлүшүн оптималдуу коргонуу (OD) (10), кыймылдуу бута (MT) (11)) жана көрүнүш (12) теориясы сыяктуу коргонуу функцияларына негизделген түшүндүрүүгө аракет кылгандар, ал эми башкалары ресурстардын жеткиликтүүлүгүнүн өзгөрүшү өсүмдүктөрдүн өсүшүнө жана көмүртек сыяктуу адистештирилген метаболиттердин топтолушуна кандай таасир этерин механикалык түшүндүрмөлөрдү издешет: азык заттардын балансы гипотезасы (13), өсүү темпинин гипотезасы (14) жана өсүү жана дифференциация тең салмактуулугу гипотезасы (15). Теориялардын эки топтому ар кандай анализ деңгээлдеринде (4). Бирок, функционалдык деңгээлдеги коргонуу функцияларын камтыган эки теория өсүмдүктөрдүн конститутивдик жана индуктивдүү коргонуулары жөнүндөгү талкууда үстөмдүк кылат: OD теориясы, ал өсүмдүктөр кымбат баалуу химиялык коргонууларына зарыл болгондо гана, мисалы, алар жутулганда гана инвестиция салат деп болжолдойт. Ошондуктан, чөп жаныбары кол салганда, келечектеги кол салуу мүмкүнчүлүгүнө жараша, коргонуу функциясы бар кошулма дайындалат (10); MT гипотезасы метаболиттин багыттуу өзгөрүү огу жок экенин, бирок метаболит кокустук түрдө өзгөрөрүн, ошону менен чөп жегич жаныбарлардын чабуулунан кийин пайда болгон зат алмашуунун "кыймыл бутасына" тоскоолдук кылуу мүмкүнчүлүгүн жаратаарын болжолдойт: коргонуу функциясы (OD) менен метаболиттердин бир багыттуу топтолушу жана багытталбаган зат алмашуу өзгөрүүлөрүнүн (MT) ортосундагы байланыш (11).
OD жана MT гипотезалары метаболоманын индукцияланган өзгөрүүлөрүн гана эмес, ошондой эле бул метаболиттердин топтолушунун экологиялык жана эволюциялык кесепеттерин, мисалы, белгилүү бир экологиялык чөйрөдө бул метаболикалык өзгөрүүлөрдүн адаптациялык чыгымдарын жана пайдасын камтыйт (16). Эки гипотеза тең адистештирилген метаболиттердин коргонуу функциясын тааныса да, алар кымбат болушу же болбошу мүмкүн, бирок OD жана MT гипотезаларын айырмалаган негизги божомол индукцияланган метаболикалык өзгөрүүлөрдүн багытында жатат. OD теориясын божомолдоо азырынча эң көп эксперименталдык көңүл бурууга ээ болду. Бул тесттерге күнөсканаларда жана табигый шарттарда белгилүү бир кошулмалардын ар кандай ткандарынын түз же кыйыр коргонуу функцияларын изилдөө, ошондой эле өсүмдүктөрдүн өнүгүү этабындагы өзгөрүүлөр кирет (17-19). Бирок, азырынча, кандайдыр бир организмдин метаболикалык ар түрдүүлүгүнүн глобалдык комплекстүү анализи үчүн жумуш агымынын жана статистикалык алкактын жоктугунан улам, эки теориянын ортосундагы негизги айырмачылыкты божомолдоо (башкача айтканда, метаболикалык өзгөрүүлөрдүн багыты) текшерилиши керек. Бул жерде биз мындай анализди сунуштайбыз.
Өсүмдүккө мүнөздүү метаболиттердин эң маанилүү мүнөздөмөлөрүнүн бири - алардын бир өсүмдүктөрдөн, популяциялардан окшош түрлөргө чейинки бардык деңгээлдердеги өтө структуралык ар түрдүүлүгү (20). Популяция масштабында адистештирилген метаболиттердин көптөгөн сандык өзгөрүүлөрүн байкоого болот, ал эми күчтүү сапаттык айырмачылыктар, адатта, түр деңгээлинде сакталат (20). Ошондуктан, өсүмдүктөрдүн зат алмашуусунун ар түрдүүлүгү функционалдык ар түрдүүлүктүн негизги аспектиси болуп саналат, ал ар кандай нишаларга, айрыкча атайын курт-кумурскалардын жана кеңири таралган чөп жегичтердин ар кандай басып кирүү мүмкүнчүлүктөрү бар нишаларга ыңгайлашууну чагылдырат (21). Френкелдин (22) өсүмдүккө мүнөздүү метаболиттердин бар болуу себептери жөнүндөгү жаңычыл макаласынан бери, ар кандай курт-кумурскалар менен өз ара аракеттенүү маанилүү тандоо басымы катары каралып келген жана бул өз ара аракеттенүүлөр эволюция учурунда өсүмдүктөрдү калыптандырган деп эсептелет. Метаболикалык жол (23). Адистештирилген метаболиттердин ар түрдүүлүгүндөгү түр аралык айырмачылыктар өсүмдүктөрдүн чөп жегич стратегияларынан коргонуусу менен байланышкан физиологиялык тең салмактуулукту да чагылдырышы мүмкүн, анткени эки түр көбүнчө бири-бири менен терс корреляцияланат (24). Ар дайым жакшы коргонууну сактоо пайдалуу болушу мүмкүн болсо да, коргонуу менен байланышкан өз убагындагы зат алмашуу өзгөрүүлөрү өсүмдүктөргө баалуу ресурстарды башка физиологиялык инвестицияларга бөлүштүрүүгө мүмкүндүк берүүдө ачык пайда алып келет (19, 24) жана симбиозго болгон муктаждыктан качууга мүмкүндүк берет. Колатералдык зыян (25). Мындан тышкары, курт-кумурскалардын чөп жегич жаныбарлары тарабынан пайда болгон адистештирилген метаболиттердин бул кайра түзүлүшү популяцияда деструктивдүү таралууга алып келиши мүмкүн (26) жана популяцияда сакталып калышы мүмкүн болгон жасмон кислотасынын (JA) сигналындагы олуттуу табигый өзгөрүүлөрдүн түздөн-түз көрсөткүчтөрүн чагылдырышы мүмкүн. Жогорку жана төмөнкү JA сигналдары чөп жегич жаныбарларга каршы коргонуу менен белгилүү бир түрлөр менен атаандаштыктын ортосундагы компромисс болуп саналат (27). Мындан тышкары, адистештирилген метаболит биосинтетикалык жолдору эволюция учурунда тез жоголууга жана трансформацияга дуушар болот, бул жакын тууган түрлөрдүн арасында зат алмашуунун бирдей эмес бөлүштүрүлүшүнө алып келет (28). Бул полиморфизмдер чөп жегич жаныбарлардын өзгөрүшүнө жооп катары тез арада орнотулушу мүмкүн (29), бул чөп жегич жамааттардын өзгөрүшү зат алмашуунун гетерогендүүлүгүн шарттаган негизги фактор экенин билдирет.
Бул жерде биз төмөнкү маселелерди атайын чечтик. (I) Чөп жегич курт-кумурска өсүмдүктүн метаболомасын кантип кайра конфигурациялайт? (Ii) Узак мөөнөттүү коргонуу теориясынын божомолдорун текшерүү үчүн сандык жактан аныктала турган зат алмашуу пластикалуулугунун негизги маалымат компоненттери кайсылар? (Iii) Өсүмдүктүн метаболомосун чабуулчуга гана мүнөздүү түрдө кайра программалоо керекпи, эгер ошондой болсо, өсүмдүк гормону белгилүү бир зат алмашуу реакциясын ыңгайлаштырууда кандай ролду ойнойт жана кайсы метаболиттер коргонуунун түрдүк өзгөчөлүгүнө салым кошот? (IV) Көптөгөн коргонуу теориялары тарабынан жасалган божомолдор биологиялык ткандардын бардык деңгээлдерине жайылтыла тургандыктан, биз зат алмашуу реакциясы ички салыштыруудан түр аралык салыштырууга чейин канчалык ырааттуу экенин сурадык. Ушул максатта биз тамеки никотининин жалбырак метаболомун системалуу түрдө изилдедик, ал бай адистештирилген метаболизмге ээ экологиялык модель өсүмдүк жана эки жергиликтүү чөп жегичтин, Lepidoptera Datura (Ms) личинкаларына каршы натыйжалуу (өтө агрессивдүү, негизинен желет). Solanaceae жана Spodoptera littoralis (Sl) өсүмдүктөрүндө пахта жалбырак курттары бир түрдүү "уруу" болуп саналат, Solanaceae кожоюн өсүмдүктөрү жана башка уруулардын жана үй-бүлөлөрдүн башка кожоюндары Өсүмдүк тоюту. Биз MS/MS метаболомика спектрин талдап, OD жана MT теорияларын салыштыруу үчүн маалымат теориясынын статистикалык дескрипторлорун бөлүп алдык. Негизги метаболиттердин окшоштугун аныктоо үчүн спецификация карталарын түздүк. Өсүмдүк гормонунун сигнализациясы менен OD индукциясынын ортосундагы ковариансты андан ары талдоо үчүн талдоо N. nasi жана ага жакын тамеки түрлөрүнүн жергиликтүү популяциясына кеңейтилди.
Чөп жегич тамекинин жалбырак метаболомунун пластикалуулугу жана түзүлүшү жөнүндө жалпы картаны алуу үчүн, биз өсүмдүк экстракттарынан жогорку чечилиштеги маалыматтардан көз карандысыз MS/MS спектрлерин комплекстүү чогултуу жана деконволюциялоо үчүн мурда иштелип чыккан анализди жана эсептөө жумуш агымын колдондук (9). Бул дифференциацияланбаган ыкма (MS/MS деп аталат) ашыкча кошулма спектрлерин түзө алат, аларды андан кийин бул жерде сүрөттөлгөн бардык кошулма деңгээлиндеги анализдер үчүн колдонсо болот. Бул деконволюцияланган өсүмдүк метаболиттери ар кандай типте болот, алар жүздөгөндөн миңдеген метаболиттерден турат (бул жерде болжол менен 500-1000-с/MS/MS). Бул жерде биз маалымат теориясынын алкагында метаболикалык пластиканы карап чыгабыз жана метаболоманын ар түрдүүлүгүн жана кесипкөйлүгүн метаболикалык жыштык бөлүштүрүүнүн Шеннон энтропиясына негиздеп сандык баалайбыз. Мурда ишке ашырылган формуланы (8) колдонуп, биз метаболоманын ар түрдүүлүгүн (Hj индикатору), метаболикалык профилдин адистешүүсүн (δj индикатору) жана бир метаболиттин метаболикалык өзгөчөлүгүн (Si индикатору) сандык баалоо үчүн колдонула турган индикаторлор топтомун эсептедик. Мындан тышкары, биз чөп жегич жаныбарлардын метаболомдук индуктивдүүлүгүн сандык жактан баалоо үчүн Салыштырмалуу Аралык Пластикалык Индексин (RDPI) колдондук (1A-сүрөт) (30). Бул статистикалык алкакта биз MS/MS спектрин негизги маалымат бирдиги катары карайбыз жана MS/MSтин салыштырмалуу көптүгүн жыштыктык бөлүштүрүү картасына иштетебиз, андан кийин андан метаболомдук ар түрдүүлүктү баалоо үчүн Шеннон энтропиясын колдонобуз. Метаболомдук адистешүү бир MS/MS спектринин орточо өзгөчөлүгү менен өлчөнөт. Ошондуктан, чөп жегич жаныбарларды индукциялоодон кийин кээ бир MS/MS класстарынын көптүгүнүн көбөйүшү спектрдик индуктивдүүлүккө, RDPIге жана адистешүүгө, башкача айтканда, δj индексинин көбөйүшүнө айланат, анткени көбүрөөк адистештирилген метаболиттер өндүрүлөт жана жогорку Si индекси өндүрүлөт. Hj ар түрдүүлүк индексинин төмөндөшү же түзүлгөн MS/MS саны азайганын, же профилдик жыштыктын бөлүштүрүлүшү анын жалпы белгисиздигин азайтып, анча бирдей эмес багытта өзгөргөнүн чагылдырат. Si индексин эсептөө аркылуу кайсы чөп жегич жаныбарлар кайсы MS/MSти индукциялаганын, тескерисинче, кайсы MS/MS индукцияга жооп бербей турганын аныктоого болот, бул MT жана OD божомолун айырмалоо үчүн негизги көрсөткүч болуп саналат.
(A) Чөп жегич (H1ден Hxке чейин) MS/MS маалыматтарынын индуктивдүүлүгү (RDPI), ар түрдүүлүк (Hj индекси), адистешүү (δj индекси) жана метаболиттердин спецификасы (Si индекси) үчүн колдонулган статистикалык сүрөттөмөлөр. Адистештирүү даражасынын жогорулашы (δj) орточо эсеп менен чөп жегичтерге көбүрөөк мүнөздүү метаболиттер өндүрүлөрүн, ал эми ар түрдүүлүктүн төмөндөшү (Hj) метаболиттердин өндүрүшүнүн азайышын же бөлүштүрүү картасында метаболиттердин бирдей эмес бөлүштүрүлүшүн көрсөтөт. Si мааниси метаболиттин белгилүү бир шартка мүнөздүү экендигин (бул жерде чөп жегич) же тескерисинче, ошол эле деңгээлде сакталып тураарын баалайт. (B) Маалымат теориясынын огун колдонуу менен коргонуу теориясын алдын ала айтуу концептуалдык диаграммасы. OD теориясы чөп жегичтердин чабуулу коргонуу метаболиттерин көбөйтөт, ошону менен δj көбөйөт деп болжолдойт. Ошол эле учурда, Hj азаят, анткени профиль зат алмашуу маалыматынын белгисиздигинин төмөндөшүнө карай кайра уюштурулат. MT теориясы чөп жегичтердин чабуулу метаболомдо багытталбаган өзгөрүүлөрдү жаратат, ошону менен Hj метаболизм маалыматынын белгисиздигинин жогорулашынын индикатору катары көбөйөт жана Si кокустук бөлүштүрүлүшүнө алып келет деп болжолдойт. Ошондой эле, биз аралаш моделди, эң мыкты MT сунуштадык, анда коргонуу маанилери жогору болгон кээ бир метаболиттер өзгөчө көбөйөт (Si жогорку мааниси), ал эми башкалары кокустук реакцияларды көрсөтөт (Si төмөнкү мааниси).
Маалымат теориясынын дескрипторлорун колдонуп, биз OD теориясын чөп жегич жаныбарлар тарабынан индукцияланбаган конститутивдик абалда пайда болгон атайын метаболиттик өзгөрүүлөр төмөнкүлөргө алып келерин алдын ала айтуу үчүн чечмелейбиз: (i) зат алмашуу спецификасын жогорулатуу (Si индекси) метабономикалык спецификаны күчөтөт (δj индекси). Коргонуу мааниси жогору болгон айрым атайын метаболиттик топтордун көбөйүшү жана (ii) зат алмашуу жыштыгынын бөлүштүрүлүшүнүн лептин денесинин көбүрөөк бөлүштүрүлүшүнө өзгөрүшүнөн улам метаболомдук ар түрдүүлүктүн төмөндөшү (Hj индекси). Бир метаболиттин деңгээлинде иреттелген Si бөлүштүрүлүшү күтүлөт, мында метаболит өзүнүн коргонуу маанисине жараша Si маанисин жогорулатат (1B-сүрөт). Ушул багытта биз MT теориясын түшүндүрүп, дүүлүктүрүү (i) метаболиттердин багытталбаган өзгөрүүлөрүнө алып келет, бул δj индексинин төмөндөшүнө алып келет жана (ii) зат алмашуунун белгисиздигинин жогорулашынан улам Hj индексинин жогорулашына алып келет деп алдын ала айтабыз. Же болбосо, кокустук, аны Шеннон энтропиясы менен жалпыланган ар түрдүүлүк түрүндө сандык жактан аныктоого болот. Метаболикалык курамга келсек, MT теориясы Si кокустук бөлүштүрүлүшүн алдын ала айтат. Айрым метаболиттер белгилүү бир шарттарда белгилүү бир шарттарда болорун, ал эми башка шарттар белгилүү бир шарттарда болбоорун жана алардын коргонуу мааниси чөйрөгө көз каранды экенин эске алуу менен, биз аралаш коргонуу моделин сунуштадык, анда δj жана Hj Si боюнча экиге бөлүштүрүлөт. Бардык багыттар боюнча жогорулоо, коргонуу маанилери жогору болгон айрым метаболит топтору гана Siди өзгөчө жогорулатат, ал эми башкалары кокустук бөлүштүрүүгө ээ болот (1B-сүрөт).
Маалымат теориясынын дескрипторунун огунда кайра аныкталган коргонуу теориясынын божомолун текшерүү үчүн, биз Nepenthes pallens жалбырактарында эксперттик (Ms) же жалпы (Sl) чөп жегич жаныбарлардын личинкаларын өстүрдүк (2A-сүрөт). MS/MS анализин колдонуп, курттар менен азыктангандан кийин чогултулган жалбырак тканынын метанол экстракттарынан 599 ашыкча эмес MS/MS спектрлерин (S1 маалымат файлы) алдык. MS/MS конфигурация файлдарындагы маалыматтын мазмунун кайра конфигурациялоону визуалдаштыруу үчүн RDPI, Hj жана δj индекстерин колдонуу кызыктуу үлгүлөрдү ачып берет (2B-сүрөт). Жалпы тенденция, маалымат дескрипторунда сүрөттөлгөндөй, курттар жалбырактарды жей берген сайын, бардык зат алмашуунун кайра түзүлүшүнүн даражасы убакыттын өтүшү менен жогорулайт: чөп жегич жегенден 72 саат өткөндөн кийин, RDPI бир кыйла жогорулайт. Бузулбаган контролдук топко салыштырмалуу Hj бир кыйла төмөндөгөн, бул зат алмашуу профилинин адистештирүү даражасынын жогорулашына байланыштуу болгон, ал δj индекси менен сандык жактан аныкталган. Бул айкын тенденция OD теориясынын божомолдоруна дал келет, бирок метаболит деңгээлиндеги кокустук (багытсыз) өзгөрүүлөр коргонуу камуфляжы катары колдонулат деп эсептеген MT теориясынын негизги божомолдоруна дал келбейт (1B-сүрөт). Бул эки чөп жегичтин ооз көңдөйүндөгү секрециянын (OS) козгогуч мазмуну жана тамактануу жүрүм-туруму ар башка болгону менен, аларды түз тамактануу 24 сааттык жана 72 сааттык түшүм жыйноо мезгилдеринде Hj жана δj багыттарынын окшош өзгөрүүлөрүнө алып келди. Жалгыз айырмачылык RDPIнин 72 саатында болгон. Ms менен тамактануудан келип чыккан айырмачылыкка салыштырмалуу, Sl менен тамактануудан келип чыккан жалпы метаболизм жогору болгон.
(A) Эксперименталдык дизайн: кадимки чочко (S1) же эксперт (Ms) чөп жегичтер кумуранын тузсуздандырылган жалбырактары менен азыктанат, ал эми симуляцияланган чөп жегичтер үчүн Ms (W + OSMs) OS стандартташтырылган жалбырактардын абалын жарактан чыгаруу үчүн колдонулат. S1 (W + OSSl) личинкалары же суу (W + W). Контролдук (C) - бул бузулбаган жалбырак. (B) Атайын метаболит картасы үчүн эсептелген индуктивдүүлүк (RDPI контролдук диаграмма менен салыштырганда), ар түрдүүлүк (Hj индекси) жана адистештирүү (δj индекси) индекси (599 MS/MS; маалымат файлы S1). Жылдызчалар түз чөп жегичтер менен азыктануу менен контролдук топтун ортосундагы олуттуу айырмачылыктарды көрсөтөт (жупташкан t-тест менен Студенттин t-тест, *P<0.05 жана ***P<0.001). ns, маанилүү эмес. (C) Чөп жегичтерди дарылоону симуляциялагандан кийинки негизги (көк кутуча, аминокислота, органикалык кислота жана кант; маалымат файлы S2) жана атайын метаболит спектринин (кызыл кутуча 443 MS/MS; маалымат файлы S1) убакытты аныктоо индекси. Түстүү тилке 95% ишеним аралыгын билдирет. Жылдызча дарылоо менен контролдун ортосундагы олуттуу айырманы көрсөтөт [дисперсиянын квадраттык анализи (ANOVA), андан кийин Тукинин пост-хок көптүк салыштыруулар үчүн чынчыл олуттуу айырмасы (HSD), *P<0.05, **P<0.01 жана *** P <0.001]. (D) Чачыранды графиктердин жана атайын метаболит профилдеринин адистештирилиши (ар кандай дарылоо менен кайталанган үлгүлөр).
Метаболом деңгээлиндеги чөп жегич жаныбарлардын ремоделизациясы жеке метаболиттердин деңгээлиндеги өзгөрүүлөргө чагылдырыларын изилдөө үчүн, биз алгач Nepenthes pallens жалбырактарында мурда изилденген жана чөп жегичтерге туруктуулугу далилденген метаболиттерге көңүл бурдук. Фенолдук амиддер - бул курт-кумурскалардын чөп жегичтик процессинде топтолгон жана курт-кумурскалардын иштешин төмөндөтөөрү белгилүү болгон гидроксициннамамид-полиамин конъюгаттары (32). Биз тиешелүү MS/MS прекурсорлорун издеп, алардын кумулятивдик кинетикалык ийри сызыктарын түздүк (S1-сүрөт). Таң калыштуусу, хлороген кислотасы (CGA) жана рутин сыяктуу чөп жегичтерден коргонууга түздөн-түз катышпаган фенол туундулары чөп жегенден кийин төмөндөйт. Ал эми чөп жегич жаныбарлар фенол амиддерин өтө күчтүү кыла алат. Эки чөп жегичтин үзгүлтүксүз азыктануусу феноламиддердин дээрлик бирдей дүүлүктүрүү спектрине алып келди жана бул схема феноламиддердин de novo синтези үчүн өзгөчө айкын болду. Ушул эле көрүнүш 17-гидроксигеранилнонандиол дитерпен гликозиддеринин (17-HGL-DTGs) жолун изилдөөдө байкалат, ал натыйжалуу чөп жегичтерге каршы функциялары бар көп сандагы ациклдик дитерпендерди пайда кылат (33), алардын ичинен Ms Feeding with Sl окшош экспрессия профилин козгогон (S1-сүрөт)).
Чөп жегич жаныбарларды түз азыктандыруу эксперименттеринин мүмкүн болгон кемчилиги - чөп жегич жаныбарлардын жалбырактарды керектөө ылдамдыгынын жана азыктандыруу убактысынын айырмасы, бул жарааттардан жана чөп жегичтерден келип чыккан чөп жегич жаныбарларга мүнөздүү таасирлерди жок кылууну кыйындатат. Жалбырактын зат алмашуу реакциясынын чөп жегич жаныбарлардын түрүнүн өзгөчөлүгүн жакшыраак чечүү үчүн, биз жаңы чогултулган OS (OSM жана OSS1) жалбырактардын туруктуу позицияларынын стандарттуу W пункциясына дароо колдонуу менен Ms жана Sl личинкаларын азыктандыруун симуляцияладык. Бул процедура W + OS дарылоо деп аталат жана ал ткандардын жоголушунун ылдамдыгында же санында айырмачылыктардын чаташтыруучу таасирин жаратпастан, чөп жегич тарабынан пайда болгон жооптун башталышын так убакыт менен аныктоо менен индукцияны стандартташтырат (2A-сүрөт) (34). MS/MS анализин жана эсептөө түтүгүн колдонуп, биз түз азыктандыруу эксперименттеринен мурда чогултулган спектрлер менен дал келген 443 MS/MS спектрин (S1 маалымат файлы) алдык. Бул MS/MS маалымат топтомунун маалымат теориясын талдоо чөп жегичтерди симуляциялоо менен жалбырактарга адистешкен метаболомдорду кайра программалоо OSге мүнөздүү индукцияларды көрсөткөнүн көрсөттү (2C-сүрөт). Атап айтканда, OSS1 дарылоосу менен салыштырганда, OSM 4 сааттын ичинде метаболоманын адистешүүсүнүн күчөшүнө алып келген. Белгилей кетүүчү нерсе, түз чөп жегичтерди азыктандыруу боюнча эксперименталдык маалымат топтомуна салыштырмалуу, Hj жана δj координаттары катары колдонулуп, эки өлчөмдүү мейкиндикте метаболоманын кинетикасы жана убакыттын өтүшү менен симуляцияланган чөп жегичтерди дарылоого жооп катары метаболоманын адистешүүсүнүн багыты көрсөтүлгөн. Көбөйүү ырааттуу (2D-сүрөт). Ошол эле учурда, метаболомдун бул максаттуу көбөйүшү симуляцияланган чөп жегичтерге жооп катары борбордук көмүртек метаболизминин кайра конфигурацияланышынан улам келип чыгабы же жокпу, изилдөө үчүн аминокислоталардын, органикалык кислоталардын жана канттардын курамын сандык жактан аныктадык (S2 маалымат файлы). Бул схеманы жакшыраак түшүндүрүү үчүн, биз мурда талкууланган феноламид жана 17-HGL-DTG жолдорунун метаболикалык топтолуу кинетикасын андан ары көзөмөлдөдүк. Чөп жегич жаныбарлардын ОСке мүнөздүү индукциясы феноламиддердин метаболизминин ичинде дифференциалдык кайра түзүлүш схемасына айланат (S3-сүрөт). Кумарин жана кофеин бөлүктөрүн камтыган фенолдук амиддер OSS1 тарабынан артыкчылыктуу түрдө индукцияланат, ал эми ОСМдер ферулил конъюгаттарынын спецификалык индукциясын козгойт. 17-HGL-DTG жолу үчүн төмөнкү агымды малонилдөө жана дималонилдөө продуктулары менен дифференциалдык ОС индукциясы аныкталган (S3-сүрөт).
Андан кийин, биз чөп жегич жаныбарлардын розетка өсүмдүк жалбырактарын дарылоо үчүн OSMдерди колдонууну симуляциялаган убакыт курсунун микрочип маалыматтар топтомун колдонуп, ОС тарабынан индукцияланган транскриптом пластикасын изилдедик. Тандоо кинетикасы негизинен бул метаболомика изилдөөсүндө колдонулган кинетика менен дал келет (35). Метаболикалык пластикалуулук убакыттын өтүшү менен өзгөчө жогорулаган метаболоманын кайра конфигурациясы менен салыштырганда, биз Ms тарабынан индукцияланган жалбырактарда убактылуу транскрипция жарылууларын байкайбыз, мында транскриптомдун индуктивдүүлүгү (RDPI) жана адистешүү (δj) 1де. Бул убакыт чекитинде сааттардын жана ар түрдүүлүктүн (Hj) олуттуу өсүшү байкалды, BMP1 экспрессиясы бир кыйла азайды, андан кийин транскриптомдун адистешүүсүнүн басаңдашы байкалды (S4-сүрөт). Метаболикалык ген үй-бүлөлөрү (мисалы, P450, гликозилтрансфераза жана BAHD ацилтрансфераза) жогоруда айтылган алгачкы жогорку адистештирүү моделине ылайык, баштапкы метаболизмден алынган структуралык бирдиктерден атайын метаболиттерди чогултуу процессине катышат. Мисал катары, фенилаланин жолу талданды. Анализ феноламиддердин метаболизминдеги негизги гендер чөп жегич жаныбарларда тартылбаган өсүмдүктөргө салыштырмалуу OS менен индукцияланганын жана алардын экспрессия үлгүлөрү боюнча тыгыз байланышта экенин тастыктады. Бул жолдун жогору жагындагы транскрипция фактору MYB8 жана PAL1, PAL2, C4H жана 4CL структуралык гендери транскрипциянын эрте башталганын көрсөттү. Феноламиддин акыркы жыйындысында роль ойногон ацилтрансферазалар, мисалы, AT1, DH29 жана CV86, узакка созулган жогорулоо үлгүсүн көрсөтөт (S4-сүрөт). Жогорудагы байкоолор транскриптомдун адистешүүсүнүн эрте башталышы жана метаболомиканын адистешүүсүнүн кийинчерээк күчөшү бириктирилген режим экенин көрсөтүп турат, бул күчтүү коргонуу реакциясын баштаган синхрондуу жөнгө салуу системасына байланыштуу болушу мүмкүн.
Өсүмдүк гормондорунун сигнализациясындагы кайра конфигурация өсүмдүктөрдүн физиологиясын кайра программалоо үчүн чөп жегич маалыматты бириктирген жөнгө салуучу катмар катары иштейт. Чөп жегичтерди симуляциялоодон кийин, биз өсүмдүк гормондорунун негизги категорияларынын кумулятивдик динамикасын өлчөп, алардын ортосундагы убакыттык биргелешкен экспрессияны визуалдаштырдык [Пирсон корреляция коэффициенти (PCC)> 0,4] (3A-сүрөт). Күтүлгөндөй, биосинтезге байланыштуу өсүмдүк гормондору өсүмдүк гормондорунун биргелешкен экспрессия тармагында байланышкан. Мындан тышкары, ар кандай дарылоолор менен индукцияланган өсүмдүк гормондорун белгилөө үчүн зат алмашуу спецификалуулугу (Si индекси) бул тармакка картага түшүрүлгөн. Чөп жегичтерге спецификалуу жооптун эки негизги багыты тартылган: бири JA кластеринде, мында JA (анын биологиялык активдүү формасы JA-Ile) жана башка JA туундулары эң жогорку Si упайын көрсөтөт; экинчиси этилен (ET). Гиббереллин чөп жегичтерге спецификалуулугунун орточо жогорулашын гана көрсөттү, ал эми цитокинин, ауксин жана абсциз кислотасы сыяктуу башка өсүмдүк гормондору чөп жегичтер үчүн индукциялык спецификалуулугу төмөн болгон. W + W гана колдонуу менен салыштырганда, OS тиркемеси (W + OS) аркылуу JA туундуларынын эң жогорку маанисинин күчөшү негизинен JAлардын күчтүү спецификалык көрсөткүчүнө айландырылышы мүмкүн. Күтүлбөгөн жерден, ар кандай дүүлүктүрүүчү курамы бар OSM жана OSS1 JA жана JA-Ileнин окшош топтолушун пайда кылары белгилүү. OSS1ден айырмаланып, OSM OSMдер тарабынан атайын жана күчтүү түрдө индукцияланат, ал эми OSS1 базалдык жарааттардын реакциясын күчөтпөйт (3B-сүрөт).
(A) Чөп жегич жаныбарлардан келип чыккан өсүмдүк гормонунун топтолуу кинетикасын симуляциялоонун PCC эсептөөсүнө негизделген биргелешип экспрессия тармагын талдоо. Түйүн бир өсүмдүк гормонун билдирет, ал эми түйүндүн өлчөмү дарылоолордун ортосундагы өсүмдүк гормонуна мүнөздүү Si индексин билдирет. (B) Ар кандай дарылоолордон улам жалбырактарда JA, JA-Ile жана ET топтолушу ар кандай түстөр менен белгиленген: өрүк, W + OSM; көк, W + OSSl; кара, W + W; боз, C (контролдук). Жылдызчалар дарылоо менен контролдун ортосундагы олуттуу айырмачылыктарды көрсөтөт (эки тараптуу ANOVA, андан кийин Tukey HSD пост-хок көптүк салыштыруусу, *** P <0.001). ET сигналы бузулган ETR1деги JA биосинтезиндеги (C)697 MS/MS (маалымат файлы S1) жана (D)585 MS/MS (маалымат файлы S1) маалымат теориясын талдоо. Эки симуляцияланган чөп жегич дарылоо өсүмдүк линияларын жана бош унаа (EV) контролдоочу өсүмдүктөрдү иштетти. Жылдызчалар W+OS дарылоосу менен бузулбаган контролдун ортосундагы олуттуу айырмачылыктарды көрсөтөт (эки тараптуу ANOVA, андан кийин Tukey HSD пост-хок көптүк салыштыруусу, *P<0.05, **P<0.01 жана ***P<0.001). (E) Адистештирүүгө чачыранды каршылык көрсөтүүнүн чачыранды графиктери. Түстөр ар кандай генетикалык жактан модификацияланган штаммдарды билдирет; символдор ар кандай дарылоо ыкмаларын билдирет: үч бурчтук, W + OSS1; тик бурчтук, W + OSM; тегерек C
Андан кийин, биз JA жана ET биосинтезинин (irAOC жана irACO) жана кабылдоонун (irCOI1 жана sETR1) негизги этаптарындагы генетикалык жактан модификацияланган аттенуацияланган Непентес штаммын (irCOI1 жана sETR1) колдонуп, бул эки өсүмдүк гормонунун чөп жегич жаныбарлардагы метаболизмин талдайбыз. Кайра программалоонун салыштырмалуу салымы. Мурунку эксперименттерге ылайык, биз бош ташуучу (EV) өсүмдүктөрдө чөп жегич-OS индукциясын (3-сүрөт, C дан D га чейин) жана OSMден улам Hj индексинин жалпы төмөндөшүн, ал эми δj индекси жогорулаганын тастыктадык. Жооп OSS1 тарабынан козголгон жоопко караганда көбүрөөк байкалат. Hj жана δj координаталарын колдонгон эки сызыктуу график белгилүү бир дерегуляцияны көрсөтөт (3E-сүрөт). Эң ачык тенденция, JA сигналы жок штаммдарда чөп жегич жаныбарлардан келип чыккан метаболоманын ар түрдүүлүгү жана адистешүү өзгөрүүлөрү дээрлик толугу менен жок кылынат (3C-сүрөт). Ал эми, sETR1 өсүмдүктөрүндөгү үнсүз ET кабылдоосу, чөп жегич метаболизмдин өзгөрүшүнө жалпы таасири JA сигнализациясына караганда бир топ төмөн болсо да, OSM жана OSS1 козголууларынын ортосундагы Hj жана δj индекстеринин айырмасын басаңдатат (3D-сүрөт жана S5-сүрөт). Бул JA сигналынын трансдукциясынын негизги функциясынан тышкары, ET сигналынын трансдукциясы чөп жегичтердин түргө мүнөздүү метаболикалык реакциясын так жөнгө салуу катары да кызмат кылаарын көрсөтүп турат. Бул так жөнгө салуу функциясына ылайык, sETR1 өсүмдүктөрүндөгү жалпы метаболом индуктивдүүлүгүндө эч кандай өзгөрүү болгон жок. Башка жагынан алганда, sETR1 өсүмдүктөрүнө салыштырмалуу, irACO өсүмдүктөрү чөп жегичтер тарабынан пайда болгон метаболикалык өзгөрүүлөрдүн окшош жалпы амплитудаларын пайда кылган, бирок OSM жана OSS1 көйгөйлөрүнүн ортосунда Hj жана δj упайларынын олуттуу айырмасын көрсөткөн (S5-сүрөт).
Чөп жегич жаныбарлардын түргө мүнөздүү реакциясына маанилүү салым кошкон адистештирилген метаболиттерди аныктоо жана алардын өндүрүлүшүн ET сигналдары аркылуу тактоо үчүн биз мурда иштелип чыккан структуралык MS/MS ыкмасын колдондук. Бул ыкма MS/MS фрагменттеринен [нормалдаштырылган чекиттүү продукт (NDP)] жана нейтралдуу жоготууга (NL) негизделген окшоштук баллынан метаболикалык үй-бүлөнү кайра чыгаруу үчүн би-кластерлөө ыкмасына таянат. ET трансгендик линияларын талдоо аркылуу түзүлгөн MS/MS маалыматтар топтому 585 MS/MS (маалымат файлы S1) берди, ал аларды жети негизги MS/MS модулуна (M) кластерлөө менен чечилди (4A-сүрөт). Бул модулдардын айрымдары мурда мүнөздөлгөн атайын метаболиттер менен тыгыз камтылган: мисалы, M1, M2, M3, M4 жана M7 ар кандай фенол туундуларына (M1), флавоноид гликозиддерине (M2), ацил канттарына (M3 жана M4) жана 17-HGL-DTG (M7) бай. Мындан тышкары, ар бир модулдагы бир метаболиттин зат алмашууга мүнөздүү маалыматы (Si индекси) эсептелет жана анын Si бөлүштүрүлүшүн интуитивдик түрдө көрүүгө болот. Кыскасы, чөп жегичтик жана генотипке мүнөздүүлүктү көрсөткөн MS/MS спектрлери жогорку Si маанилери менен мүнөздөлөт жана куртоз статистикасы оң куйрук бурчундагы жүндүн бөлүштүрүлүшүн көрсөтөт. Мындай арык коллоиддик бөлүштүрүүнүн бири M1де аныкталган, анда фенол амид эң жогорку Si фракциясын көрсөткөн (4B-сүрөт). M7деги мурда айтылган чөп жегич индукцияланган 17-HGL-DTG орточо Si упайын көрсөттү, бул эки OS түрүнүн ортосундагы орточо деңгээлдеги дифференциалдык жөнгө салууну көрсөтөт. Ал эми, рутин, CGA жана ацил канттары сыяктуу көпчүлүк конститутивдүү түрдө өндүрүлгөн адистештирилген метаболиттер эң төмөнкү Si упайларынын катарына кирет. Атайын метаболиттердин ортосундагы структуралык татаалдыкты жана Si бөлүштүрүлүшүн жакшыраак изилдөө үчүн ар бир модуль үчүн молекулярдык тармак курулган (4B-сүрөт). OD теориясынын маанилүү божомолу (1B сүрөттө кыскача баяндалган) чөп жегенден кийин атайын метаболиттердин кайра түзүлүшү жогорку коргонуу маанисине ээ метаболиттерде бир тараптуу өзгөрүүлөргө алып келиши керек, айрыкча алардын спецификалуулугун жогорулатуу менен (кокустук бөлүштүрүүгө карама-каршы) MT теориясы тарабынан алдын ала айтылган коргонуу метаболити. M1де топтолгон фенол туундуларынын көпчүлүгү курт-кумурскалардын иштешинин төмөндөшү менен функционалдык жактан байланыштуу (32). 24 сааттын ичинде индукцияланган жалбырактар ​​менен EV контролдоочу өсүмдүктөрүнүн курамдык жалбырактарынын ортосундагы M1 метаболиттериндеги Si маанилерин салыштырганда, биз чөп жеген курт-кумурскалардан кийин көптөгөн метаболиттердин метаболикалык спецификалуулугу олуттуу өсүү тенденциясына ээ экенин байкадык (4C сүрөт). Si маанисинин спецификалуу жогорулашы коргонуу феноламиддеринде гана аныкталган, бирок бул модулда чогуу жашаган башка фенолдордо жана белгисиз метаболиттерде Si маанисинин жогорулашы аныкталган эмес. Бул OD теориясына байланыштуу адистештирилген модель. Чөп жеген жаныбарлар тарабынан пайда болгон метаболикалык өзгөрүүлөрдүн негизги божомолдору ырааттуу. Феноламид спектринин бул өзгөчөлүгү OS-спецификалык ET тарабынан индукцияланганбы же жокпу, текшерүү үчүн, биз метаболиттин Si индексин түздүк жана EV жана sETR1 генотиптеринде OSM менен OSS1 ортосундагы дифференциалдык экспрессиянын маанисин аныктадык (4D-сүрөт). sETR1де фенамиддин OSM менен OSS1 ортосундагы айырмасы бир топ азайган. Бикластерлөө ыкмасы JA тарабынан жөнгө салынуучу метаболикалык адистешүүгө байланыштуу негизги MS/MS модулдарын аныктоо үчүн жетишсиз JA менен штаммдарда чогултулган MS/MS маалыматтарына да колдонулган (S6-сүрөт).
(A) Бөлүшүлгөн фрагментке (NDP окшоштугу) жана бөлүшүлгөн нейтралдуу жоготууга (NL окшоштугу) негизделген 585 MS/MS кластердик жыйынтыктары (M) модулунун белгилүү кошулма үй-бүлөсүнө же белгисиз же начар метаболизденген Метаболит курамына шайкеш келишине алып келет. Ар бир модулдун жанында метаболиттин (MS/MS) спецификалык (Si) бөлүштүрүлүшү көрсөтүлгөн. (B) Модулдук молекулярдык тармак: Түйүндөр MS/MS жана четтерин, NDP (кызыл) жана NL (көк) MS/MS упайларын билдирет (чектөө, > 0.6). Бааланган метаболиттин спецификалык индекси (Si) модулга (солдо) негизделип боёлгон жана молекулярдык тармакка чагылдырылган (оңдо). (C) 24 сааттын ичинде конститутивдик (контролдук) жана индукцияланган абалдагы (симуляцияланган чөп жегич) EV өсүмдүктүн M1 модулу: молекулярдык тармак диаграммасы (Si мааниси түйүндүн өлчөмү, коргонуучу феноламид көк түс менен белгиленген). (D) EV жана ET кабылдоосу начарлаган sETR1 спектр сызыгынын M1 молекулярдык тармак диаграммасы: жашыл тегерек түйүн менен көрсөтүлгөн фенолдук кошулма жана W + OSM жана W + OSS1 дарылоолорунун түйүндүн өлчөмү катары маанилүү айырмасы (P мааниси). CP, N-кофеоил-тирозин; CS, N-кофеоил-спермидин; FP, N-ферул кислотасынын эфир-заара кислотасы; FS, N-ферулил-спермидин; CoP, N', N “-Кумаролил-тирозин; DCS, N', N”-дикаффеоил-спермидин; CFS, N', N”-кофеоил, ферулоил-спермидин; Wolfberry Sonдогу Lycium barbarum; Ник. O-AS, O-ацил канты.
Биз анализди бир гана алсыраган Непентес генотибинен табигый популяцияларга чейин кеңейттик, мында чөп жегич JA деңгээлиндеги жана белгилүү бир метаболит деңгээлиндеги күчтүү түр ичиндеги өзгөрүүлөр мурда табигый популяцияларда сүрөттөлгөн (26). Бул маалыматтар топтомун 43 гермоплазманы камтуу үчүн колдонуңуз. Бул гермоплазмалар N. pallens өсүмдүктөрүнүн 123 түрүнөн турат. Бул өсүмдүктөр Юта, Невада, Аризона жана Калифорниядагы ар кандай жергиликтүү жашоо чөйрөлөрүнөн чогултулган уруктардан алынган (S7-сүрөт), биз метаболоманын ар түрдүүлүгүн (бул жерде популяциянын деңгээли деп аталат) β ар түрдүүлүгүн) жана OSM тарабынан пайда болгон адистешүүнү эсептедик. Мурунку изилдөөлөргө ылайык, биз Hj жана δj октору боюнча зат алмашуунун кеңири диапазонун байкадык, бул гермоплазмалардын чөп жегичтерге болгон зат алмашуу реакцияларынын пластикалуулугунда олуттуу айырмачылыктар бар экенин көрсөтүп турат (S7-сүрөт). Бул уюм чөп жегичтер тарабынан пайда болгон JA өзгөрүүлөрүнүн динамикалык диапазону жөнүндөгү мурунку байкоолорду эске салат жана бир популяцияда абдан жогорку маанини сактап калган (26, 36). Hj жана δj ортосундагы жалпы деңгээлдин корреляциясын текшерүү үчүн JA жана JA-Ile колдонуу менен, биз JA менен метаболом β ар түрдүүлүк жана адистешүү индексинин ортосунда олуттуу оң корреляция бар экенин аныктадык (S7-сүрөт). Бул популяция деңгээлинде аныкталган JA индукциясындагы чөп жегич жаныбарлар тарабынан индукцияланган гетерогендүүлүк курт-кумурскалардын чөп жегич жаныбарларынан тандоодон келип чыккан негизги метаболикалык полиморфизмдерге байланыштуу болушу мүмкүн экенин көрсөтүп турат.
Мурунку изилдөөлөр тамекинин түрлөрү түрү жана индукцияланган жана конститутивдик метаболикалык коргонууга салыштырмалуу көз карандылыгы боюнча бир топ айырмаланарын көрсөттү. Чөп жегичтерге каршы сигналдардын трансдукциясындагы жана коргонуу мүмкүнчүлүктөрүндөгү бул өзгөрүүлөр курт-кумурскалардын популяциясынын басымы, өсүмдүктөрдүн жашоо цикли жана белгилүү бир түр өскөн нишадагы коргонуу өндүрүшүнүн чыгымдары менен жөнгө салынат деп эсептелет. Биз Түндүк Америкада жана Түштүк Америкада өскөн алты Nicotiana түрүнүн чөп жегичтери тарабынан индукцияланган жалбырак метаболомунун кайра түзүлүшүнүн ырааттуулугун изилдедик. Бул түрлөр Түндүк Америкадагы Непентес, атап айтканда, Nicotiana Bociflo менен тыгыз байланышта. La, N. nicotinis, Nicotiana n. алсыраган чөп, Nicotiana tabacum, сызыктуу тамеки, тамеки (Nicotiana spegazzinii) жана тамеки жалбырагынын тамекиси (Nicotiana obtusifolia) (5A-сүрөт) (37). Бул түрлөрдүн алтоосу, анын ичинде жакшы мүнөздөлгөн N. please түрлөрү, петуния кладынын бир жылдык өсүмдүктөрү, ал эми obtusifolia N. эже клад Trigonophyllaeнин көп жылдык өсүмдүктөрү (38). Андан кийин, курт-кумурскалардын азыктануусунун түр деңгээлиндеги зат алмашуунун кайра түзүлүшүн изилдөө үчүн бул жети түргө W + W, W + OSM жана W + OSS1 индукциясы жүргүзүлдү.
(A) Максималдуу ыктымалдуулукка [ядролук глутамин синтези үчүн (38)] жана жети тыгыз байланышкан Nicotiana түрүнүн (ар кандай түстөр) географиялык таралышына (37) негизделген баштапкы филогенетикалык дарак. (B) Жети Nicotiana түрүнүн (939 MS/MS; S1 маалымат файлы) метаболикалык профилдери үчүн адистештирилген ар түрдүүлүктүн чачыранды графиги. Түр деңгээлинде метаболоманын ар түрдүүлүгү адистешүү даражасы менен терс корреляцияланат. Метаболикалык ар түрдүүлүк менен адистешүү менен JA топтолушунун ортосундагы түр деңгээлиндеги корреляциянын анализи 2-сүрөттө көрсөтүлгөн. S9. Түс, ар кандай түрлөрү; үч бурчтук, W + OSS1; тик бурчтук, W + OSM; (C) Nicotiana JA жана JA-Ile динамикасы OS козгоо амплитудасына жараша рейтингге ээ (эки тараптуу ANOVA жана Tukey HSD көп сандуу салыштыруудан кийинки салыштыруу, * P <0.05, ** P <0.01 жана * ** W + OS жана W + W салыштыруу үчүн, P <0.001). Чөп жегич жана метил JA (MeJA) моделдөөдөн кийинки ар бир түрдүн (D) ар түрдүүлүгүнүн жана (E) адистешүүсүнүн кутуча диаграммасы. Жылдызча W + OS жана W + W же ланолин плюс W (Lan + W) же Lan плюс MeJA (Lan + MeJa) жана Lan контролунун (дисперсиянын эки тараптуу анализи, андан кийин Тукинин HSD пост-хок көптүк салыштыруусу, *P<0.05, **P<0.01 жана ***P<0.001) ортосундагы олуттуу айырмачылыкты көрсөтөт.
Кош кластер ыкмасын колдонуп, биз 939 MS/MSтин 9 модулун аныктадык (S1 маалымат файлы). Ар кандай дарылоо менен кайра конфигурацияланган MS/MS курамы түрлөрдүн ортосундагы ар кандай модулдардын арасында бир топ айырмаланат (S8-сүрөт). Hj (бул жерде түр деңгээлиндеги γ-ар түрдүүлүк деп аталат) жана δjди визуалдаштыруу ар кандай түрлөр зат алмашуу мейкиндигинде абдан ар башка топторго агылып келерин көрсөтөт, мында түр деңгээлиндеги бөлүнүү адатта козголууга караганда көбүрөөк байкалат. N. сызыктуу жана N. obliquusтан тышкары, алар индукциялык эффекттердин кеңири динамикалык диапазонун көрсөтөт (5B-сүрөт). Ал эми N. purpurea жана N. obtusifolia сыяктуу түрлөр дарылоого анчалык деле байкалбаган метаболикалык жоопко ээ, бирок метаболом ар түрдүү. Индукцияланган метаболикалык жооптун түргө мүнөздүү бөлүштүрүлүшү адистешүү менен гамма ар түрдүүлүгүнүн ортосунда олуттуу терс корреляцияга алып келди (PCC = -0.46, P = 4.9×10-8). JA деңгээлиндеги OS тарабынан индукцияланган өзгөрүүлөр метаболоманын адистешүүсү менен оң жана ар бир түр көрсөткөн зат алмашуу гаммасынын ар түрдүүлүгү менен терс корреляцияланат (5B-сүрөт жана S9-сүрөт). 5C-сүрөттө "сигналдын реакциясы" деп аталган түрлөр, мисалы, Nepenthes nematodes, Nepenthes nepenthes, Nepenthes acute жана Nepenthes attenuated, 30 мүнөттө олуттуу белгилерди пайда кылганын белгилей кетүү керек. Жакында OSге мүнөздүү JA жана JA-Ile эпидемиялары, ал эми Nepenthes mills, Nepenthes powdery жана N. obtusifolia сыяктуу "сигналдын реакциясы жок" деп аталган башка бактериялар JA-Ile Edge индукциясын OS спецификасы жок гана көрсөтөт (5C-сүрөт). Жогоруда айтылгандай, зат алмашуу деңгээлинде, алсыраган Nepenthes үчүн, сигналдын реакциясын көрсөткөн заттар OS спецификасын көрсөтүп, δjди бир кыйла жогорулаткан, ал эми Hjди азайткан. Бул ОСке мүнөздүү прайминг эффектиси сигналга реакция бербеген түрлөр катары классификацияланган түрлөрдө аныкталган эмес (5-сүрөт, D жана E). ОСке мүнөздүү метаболиттер сигналга жооп берүүчү түрлөрдүн ортосунда көбүрөөк бөлүшүлөт жана бул сигналдар сигналга алсызыраак жооп берген түрлөр менен топтолгон, ал эми сигналга алсызыраак жооп берген түрлөр азыраак өз ара көз карандылыкты көрсөтөт (S8-сүрөт). Бул жыйынтык ОСке мүнөздүү ЖА индукциясы жана төмөнкү метаболоманын ОСке мүнөздүү кайра конфигурациясы түр деңгээлинде байланышта экенин көрсөтүп турат.
Андан кийин, биз өсүмдүктөрдү дарылоо үчүн метил JA (MeJA) камтыган ланолин пастасын колдондук, бул байланыш режимдери өсүмдүктөрдүн цитоплазмасында боло турган экзогендик JA тарабынан колдонулган JAнын болушу менен чектелеби же жокпу, изилдедик. Тез деэстерификация - бул JA. Биз JAнын үзгүлтүксүз берилишинен улам сигналга жооп берүүчү түрлөрдөн сигналга жооп бербеген түрлөргө акырындык менен өтүү тенденциясын байкадык (5-сүрөт, D жана E). Кыскасы, MeJA менен дарылоо сызыктуу нематодалардын, N. obliquus, N. aquaticus, N. pallens жана N. mikimotoi метаболомдорун күчтүү түрдө кайра программалаган, натыйжада δj олуттуу көбөйүп, Hj азайган. N. purpurea δj гана көбөйгөнүн көрсөткөн, бирок Hj көбөйгөн эмес. Мурда өтө төмөн деңгээлдеги JA топтой турганы көрсөтүлгөн N. obtusifolia да метаболоманын кайра конфигурациясы жагынан MeJA менен дарылоого начар жооп берет. Бул жыйынтыктар сигналга жооп бербеген түрлөрдө JA өндүрүшү же сигналдын трансдукциясы физиологиялык жактан чектелүү экенин көрсөтүп турат. Бул гипотезаны текшерүү үчүн биз W + W, W + OSM жана W + OSS1 Транскриптому (39) тарабынан индукцияланган төрт түрдү (N. pallens, N. mills, N. pink жана N. microphylla) изилдедик. Метаболоманын кайра түзүлүшүнүн схемасына ылайык, түрлөр транскриптом мейкиндигинде жакшы бөлүнгөн, алардын арасында N. attenuated эң жогорку OS тарабынан индукцияланган RDPIди көрсөттү, ал эми N. gracilis эң төмөнкү көрсөткүчкө ээ болду (6A-сүрөт). Бирок, N. oblonga тарабынан индукцияланган транскриптомдун ар түрдүүлүгү төрт түрдүн ичинен эң төмөнкү экени аныкталды, бул мурда жети түрдө көрсөтүлгөн N. oblongaнын эң жогорку метабономиялык ар түрдүүлүгүнө карама-каршы келет. Мурунку изилдөөлөр JA сигналдарын кошо алганда, эрте коргонуу сигналдарына байланыштуу гендер жыйындысы Nicotiana түрлөрүндө чөп жегичтерге байланыштуу козгогучтар тарабынан индукцияланган эрте коргонуу реакцияларынын өзгөчөлүгүн түшүндүрөрүн көрсөттү (39). Бул төрт түрдүн ортосундагы JA сигнал берүү жолдорун салыштыруу кызыктуу мыйзам ченемдүүлүктү көрсөттү (6B-сүрөт). Бул жолдогу AOC, OPR3, ACX жана COI1 сыяктуу гендердин көпчүлүгү бул төрт түрдөгү индукциянын салыштырмалуу жогорку деңгээлин көрсөтүштү. Бирок, негизги ген, JAR4, JAны JA-Ile топтолгон транскрипттеринин биологиялык активдүү формасына айландырат жана анын транскрипция деңгээли өтө төмөн, айрыкча N. mills, Nepenthes pieris жана N. microphyllaда. Мындан тышкары, N. bifidumдо башка AOS генинин транскрипти гана аныкталган эмес. Ген экспрессиясындагы бул өзгөрүүлөр сигнал-аллергиялык түрлөрдө JA өндүрүшүнүн төмөндүгүнөн жана N. gracilis индукциясынан келип чыккан экстремалдык фенотиптерге жооптуу болушу мүмкүн.
(A) Чөп жегичтерди индукциялоодон 30 мүнөт өткөндөн кийин үлгү алынган төрт тыгыз байланыштагы тамеки түрүнүн алгачкы транскрипциялык жоопторун кайра программалоонун маалымат теориясын талдоо. RDPI чөп жегич OS тарабынан индукцияланган жалбырактарды жараат контролу менен салыштыруу аркылуу эсептелет. Түстөр ар кандай түрлөрдү, ал эми символдор ар кандай дарылоо ыкмаларын көрсөтөт. (B) Төрт түрдүн ортосундагы JA сигнал берүү жолдорундагы ген экспрессиясын талдоо. Жөнөкөйлөтүлгөн JA жолу кутуча диаграммасынын жанында көрсөтүлгөн. Ар кандай түстөр ар кандай иштетүү ыкмаларын көрсөтөт. Жылдызча W + OS дарылоосу менен W + W контролунун ортосунда олуттуу айырма бар экенин көрсөтүп турат (жуп айырмачылыктары үчүн Студенттин t-тестинин ортосунда, *P<0.05, **P<0.01 жана ***P<0.001). OPDA, 12-оксофитодиен кислотасы; OPC-8: 0,3-оксо-2(2′(Z)-пентенил)-циклопентан-1-октан кислотасы.
Акыркы бөлүктө биз ар кандай өсүмдүк түрлөрүнүн метаболомунун курт-кумурскалардын түрүнө мүнөздүү кайра түзүлүшү чөп жегичтерге кантип туруктуу боло аларын изилдедик. Мурунку изилдөөлөр Nicotiana тукумуна басым жасаган. Алардын Ms жана личинкаларга туруктуулугу бир топ айырмаланат (40). Бул жерде биз бул модел менен алардын зат алмашуу пластикалуулугунун ортосундагы байланышты изилдедик. Жогорудагы төрт тамеки түрүн колдонуп жана чөп жегичтер тарабынан пайда болгон метаболоманын ар түрдүүлүгү жана адистешүүсү менен өсүмдүктөрдүн Ms жана Slге туруктуулугунун ортосундагы корреляцияны текшерип, биз жалпы Sl Allга туруктуулук, ар түрдүүлүк жана адистешүү оң корреляцияланганын, ал эми эксперт айымдарга туруктуулук менен адистешүүнүн ортосундагы корреляция алсыз жана ар түрдүүлүк менен корреляция маанилүү эмес экенин аныктадык (S10-сүрөт). S1 туруктуулугуна келсек, мурда JA сигналынын трансдукция деңгээлин жана метаболоманын пластикасын көрсөтөөрү көрсөтүлгөн алсыраган N. chinensis жана N. gracilis чөп жегичтердин индукциясына ар кандай жоопторду беришкен жана алар ошондой эле окшош жогорку туруктуулукту көрсөтүшкөн. Жынысы.
Акыркы алтымыш жылда өсүмдүктөрдү коргоо теориясы теориялык алкакты камсыз кылды, анын негизинде изилдөөчүлөр өсүмдүктөрдүн адистештирилген метаболиттеринин бир топ эволюциясын жана функцияларын алдын ала айтышкан. Бул теориялардын көпчүлүгү күчтүү тыянактардын кадимки жол-жобосун карманбайт (41). Алар негизги божомолдорду (3) бирдей анализ деңгээлинде сунушташат. Негизги божомолдорду текшерүү белгилүү бир теорияларды талдоого мүмкүндүк бергенде, бул тармак алдыга жылат. Колдоого алынат, бирок башкаларын четке кагат (42). Анын ордуна, жаңы теория ар кандай анализ деңгээлдеринде божомолдорду жасайт жана сүрөттөмө ой жүгүртүүлөрдүн жаңы катмарын кошот (42). Бирок, функционалдык деңгээлде сунушталган эки теорияны, MT жана ODди, чөп жегичтер тарабынан пайда болгон адистештирилген зат алмашуу өзгөрүүлөрүнүн маанилүү божомолдору катары оңой түшүндүрүүгө болот: OD теориясы адистештирилген зат алмашуу "мейкиндигиндеги" өзгөрүүлөр жогорку багытта болот деп эсептейт. MT теориясы бул өзгөрүүлөр багытталбаган жана зат алмашуу мейкиндигинде кокустук жайгашкан болот жана жогорку коргонуу баалуу метаболиттерге ээ болот деп эсептейт. OD жана MT божомолдорунун мурунку изилдөөлөрү априордук "коргонуу" кошулмаларынын тар жыйындысын колдонуу менен текшерилген. Бул метаболитке багытталган тесттер чөп жегичтик учурунда метаболоманын кайра конфигурациялануусунун көлөмүн жана траекториясын талдоо мүмкүнчүлүгүн жокко чыгарат жана ырааттуу статистикалык алкакта сыноо жүргүзүүгө мүмкүндүк бербейт, бул жалпысынан каралышы мүмкүн болгон негизги божомолдорду талап кылат. Өсүмдүк метаболомосундагы өзгөрүүлөрдү сандык жактан аныктоо. Бул жерде биз эсептөөчү МСке негизделген метаболомикадагы инновациялык технологияны колдондук жана глобалдык метаболомика деңгээлинде сунушталган экөөнүн ортосундагы айырмачылыкты текшерүү үчүн маалымат теориясынын дескрипторлорунун жалпы валютасында деконволюциялык МС анализин жүргүздүк. Бул теориянын негизги божомолу. Маалымат теориясы көптөгөн тармактарда, айрыкча биологиялык ар түрдүүлүктү жана азык заттардын агымын изилдөө контекстинде колдонулган (43). Бирок, биз билгенден, бул өсүмдүктөрдүн метаболикалык маалымат мейкиндигин сүрөттөө жана айлана-чөйрөнүн белгилерине жооп катары убактылуу метаболикалык өзгөрүүлөргө байланыштуу экологиялык көйгөйлөрдү чечүү үчүн колдонулган биринчи колдонмо. Атап айтканда, бул ыкманын мүмкүнчүлүгү өсүмдүк түрлөрүнүн ичиндеги жана ортосундагы үлгүлөрдү салыштырып, чөп жегичтердин ар кандай түрлөрдөн түрлөр аралык макроэволюциялык үлгүлөргө эволюциянын ар кандай деңгээлдеринде кантип эволюцияланганын изилдөө мүмкүнчүлүгүндө. Метаболизм.
Негизги компоненттик анализ (ПКТ) көп өзгөрмөлүү маалыматтар топтомун өлчөмдүүлүктү азайтуу мейкиндигине айландырат, ошондуктан маалыматтардын негизги тенденциясын түшүндүрүүгө болот, ошондуктан ал көбүнчө деконволюция метаболому сыяктуу маалыматтар топтомун талдоо үчүн изилдөө ыкмасы катары колдонулат. Бирок, өлчөмдүүлүктү азайтуу маалыматтар топтомундагы маалыматтын бир бөлүгүн жоготот жана ПКТ экологиялык теорияга өзгөчө тиешелүү мүнөздөмөлөр жөнүндө сандык маалымат бере албайт, мисалы: чөп жегичтер адистештирилген тармактардагы ар түрдүүлүктү кантип кайра конфигурациялайт (мисалы, байлык, бөлүштүрүү) жана молчулук) метаболиттер? Кайсы метаболиттер белгилүү бир чөп жегичтин индукцияланган абалын алдын ала айтуучулар болуп саналат? Өзгөчөлүк, ар түрдүүлүк жана индуктивдүүлүк көз карашынан алганда, жалбырактын өзгөчө метаболит профилинин маалыматтык мазмуну ажырайт жана чөп жегичтерди жеген белгилүү бир метаболизмди активдештире алары аныкталды. Күтүлбөгөн жерден, биз ишке ашырылган маалымат теориясынын индикаторлорунда сүрөттөлгөндөй, эки чөп жегичтин (түнкүсүн азыктанган жалпы Sl) жана Solanaceae боюнча эксперт Ms чабуулдарынан кийин пайда болгон зат алмашуу кырдаалы чоң дал келээрин байкадык. Бирок алардын тамактануу жүрүм-туруму жана концентрациясы бир топ айырмаланат. OSдеги май кислотасы-аминокислота конъюгаты (FAC) инициатору (31). Стандартташтырылган тешилген жарааттарды дарылоо үчүн чөп жегич OS колдонуу менен, симуляцияланган чөп жегич дарылоо да ушул сыяктуу тенденцияны көрсөттү. Өсүмдүктөрдүн чөп жегичтердин чабуулдарына реакциясын симуляциялоонун бул стандартташтырылган процедурасы чөп жегичтердин тамактануу жүрүм-турумундагы өзгөрүүлөрдөн келип чыккан чаташтыруучу факторлорду жок кылат, бул ар кандай убакта ар кандай деңгээлдеги зыянга алып келет (34). OSMдин негизги себеби катары белгилүү болгон FAC OSS1деги JAS жана башка өсүмдүк гормондорунун реакцияларын азайтат, ал эми OSS1 жүздөгөн эсе азайтат (31). Бирок, OSS1 OSMге салыштырмалуу JA топтолушунун окшош деңгээлин шарттаган. Буга чейин алсыраган Непентестеги JA реакциясы OSMге өтө сезгич экени көрсөтүлгөн, мында FAC суу менен 1:1000 суюлтулганда да өз активдүүлүгүн сактай алат (44). Ошондуктан, OSM менен салыштырганда, OSS1деги FAC өтө төмөн болгону менен, ал JAнын жетиштүү деңгээлде чыгышын шарттоо үчүн жетиштүү. Мурунку изилдөөлөр көрсөткөндөй, порин сымал белоктор (45) жана олигосахариддер (46) OSS1деги өсүмдүктөрдүн коргонуу реакцияларын козгоо үчүн молекулярдык белги катары колдонулушу мүмкүн. Бирок, OSS1деги бул козгогучтар учурдагы изилдөөдө байкалган JAнын топтолушуна жооптуубу же жокпу, азырынча белгисиз.
Ар кандай чөп жегичтерди же экзогендик JA же SA (салицил кислотасын) колдонуудан келип чыккан дифференциалдык метаболикалык манжа издерин сүрөттөгөн изилдөөлөр аз болсо да (47), эч ким өсүмдүк чөп тармагындагы чөп жегичтердин түрүнө мүнөздүү бузулууну жана анын белгилүү бир организмге тийгизген таасирин козгогон эмес. Зат алмашуунун жалпы таасири системалуу түрдө изилденет. Бул анализ JAдан башка өсүмдүк гормондору менен ички гормон тармагынын байланышы чөп жегичтер тарабынан пайда болгон зат алмашуунун кайра түзүлүшүнүн өзгөчөлүгүн калыптандыраарын дагы бир жолу тастыктады. Атап айтканда, биз OSM тарабынан пайда болгон ET OSS1 тарабынан пайда болгонго караганда бир кыйла жогору экенин аныктадык. Бул режим OSMдеги FACтын көбүрөөк болушу менен шайкеш келет, бул ET жарылуусун баштоо үчүн зарыл жана жетиштүү шарт болуп саналат (48). Өсүмдүктөр менен чөп жегичтердин өз ара аракеттенүүсүнүн контекстинде, ETтин өсүмдүккө мүнөздүү метаболит динамикасына сигнал берүү функциясы дагы эле спорадикалык жана бир гана кошулма тобуна багытталган. Мындан тышкары, көпчүлүк изилдөөлөрдө ЭТны жөнгө салууну изилдөө үчүн ЭТны же анын прекурсорлорун же ар кандай ингибиторлорду экзогендик колдонуу колдонулган, алардын арасында бул экзогендик химиялык колдонуу көптөгөн спецификалык эмес терс таасирлерди пайда кылат. Биздин билишибизче, бул изилдөө өсүмдүктөрдүн метаболом динамикасын координациялоо үчүн бузулган трансгендик өсүмдүктөрдү өндүрүү жана кабылдоо үчүн ЭТны колдонуудагы ЭТнын ролун биринчи ири масштабдуу системалуу изилдөө болуп саналат. Чөп жегичтерге мүнөздүү ЭТ индукциясы акыры метаболоманын реакциясын модуляциялай алат. Эң маанилүүсү - феноламиддердин чөп жегичтерге мүнөздүү de novo топтолушун көрсөткөн ЭТ биосинтезинин (ACO) жана кабылдоо (ETR1) гендеринин трансгендик манипуляциясы. Буга чейин ЭТ путресцин N-метилтрансферазаны жөнгө салуу менен JA тарабынан индукцияланган никотиндин топтолушун так жөндөй алары көрсөтүлгөн (49). Бирок, механикалык көз караштан алганда, ЭТ фенамиддин индукциясын кантип так жөндөй турганы белгисиз. ETтин сигналдык трансдукция функциясынан тышкары, зат алмашуу агымын полиаминофенол амиддерине инвестицияны жөнгө салуу үчүн S-аденозил-1-метионинге да бурса болот. S-аденозил-1-метионин ET жана полиамин биосинтетикалык жолунун жалпы аралык продуктусу болуп саналат. ET сигналынын феноламид деңгээлин жөнгө салуу механизми андан ары изилдөөнү талап кылат.
Узак убакыт бою белгисиз түзүлүштөгү атайын метаболиттердин көптүгүнөн улам, белгилүү бир зат алмашуу категорияларына катуу көңүл буруу биологиялык өз ара аракеттенүүдөн кийин зат алмашуунун ар түрдүүлүгүнүн убактылуу өзгөрүүлөрүн так баалай алган жок. Учурда, маалымат теориясынын анализине таянып, калыс метаболиттерге негизделген MS/MS спектрин алуунун негизги натыйжасы, чөп жегич жаныбарларды жеп же симуляциялап, жалбырак метаболомунун жалпы зат алмашуу ар түрдүүлүгүн азайтып, ошол эле учурда анын адистешүү даражасын жогорулатат. Чөп жегич жаныбарлардан келип чыккан метаболоманын спецификасын убактылуу жогорулатуу транскриптомдун спецификасын синергетикалык түрдө жогорулатуу менен байланыштуу. Бул чоңураак метаболоманын адистешүүсүнө эң көп салым кошкон өзгөчөлүк (Si мааниси жогору) - бул мурда мүнөздөлгөн чөп жегич функциясы бар атайын метаболит. Бул модель OD теориясынын божомолуна дал келет, бирок метаболомду кайра программалоонун кокустуктарына байланыштуу MT божомолу дал келбейт. Бирок, бул маалыматтар аралаш моделдин божомолуна да дал келет (эң жакшы MT; 1B сүрөт), анткени белгисиз коргонуу функциялары бар башка мүнөздөлбөгөн метаболиттер дагы эле кокустук Si бөлүштүрүүсүн аткарышы мүмкүн.
Бул изилдөөдө андан ары чагылдырылган көңүл бурууга арзырлык бир мыйзам ченемдүүлүк, микроэволюция деңгээлинен (бир өсүмдүк жана тамеки популяциясы) кеңири эволюциялык масштабга чейин (тыгыз байланыштуу тамеки түрлөрү) эволюциялык уюмдун ар кандай деңгээлдери "эң жакшы коргонууда" турат. Чөп жегичтердин жөндөмдүүлүктөрүндө олуттуу айырмачылыктар бар. Мур жана башкалар (20) жана Кесслер менен Калске (1) Уиттакер (50) тарабынан башында айырмаланган биологиялык ар түрдүүлүктүн үч функционалдык деңгээлин химиялык ар түрдүүлүктүн конститутивдик жана индукцияланган убакыттык өзгөрүүлөрүнө айландырууну өз алдынча сунушташкан; бул авторлор экөө тең кыскача баяндашкан эмес. Ири масштабдуу метаболомдук маалыматтарды чогултуу процедуралары да бул маалыматтардан зат алмашуу ар түрдүүлүгүн кантип эсептөө керектигин көрсөтпөйт. Бул изилдөөдө Уиттакердин функционалдык классификациясына анча чоң эмес түзөтүүлөр α-зат алмашуу ар түрдүүлүгүн белгилүү бир өсүмдүктөгү MS/MS спектрлеринин ар түрдүүлүгү катары, ал эми β-зат алмашуу ар түрдүүлүгүн популяциялар тобунун негизги түр ичиндеги метаболизми катары карайт. Мейкиндик жана γ-зат алмашуу ар түрдүүлүгү окшош түрлөрдү талдоону кеңейтүү болуп саналат.
JA сигналы чөп жегич жаныбарлардын зат алмашуу реакцияларынын кеңири спектри үчүн абдан маанилүү. Бирок, JA биосинтезинин түр ичиндеги жөнгө салуусунун метаболомдук ар түрдүүлүккө кошкон салымын так сандык текшерүү жетишсиз жана JA сигналы жогорку макроэволюциялык масштабда стресстен улам пайда болгон зат алмашуу диверсификациясынын жалпы ордубу же жокпу, азырынча белгисиз. Биз Nepenthes чөп жегичинин чөп жегич мүнөзү метаболомдук адистешүүнү пайда кыларын жана Nicotiana түрлөрүнүн популяциясындагы жана жакын тууган Nicotiana түрлөрүнүн арасындагы метаболомдук адистешүүнүн вариациясы JA сигнализациясы менен системалуу түрдө оң корреляцияланганын байкадык. Мындан тышкары, JA сигналы бузулганда, бир генотип чөп жегич тарабынан пайда болгон зат алмашуу спецификасы жокко чыгарылат (3-сүрөт, C жана E). Табигый түрдө алсыраган Nepenthes популяцияларынын зат алмашуу спектринин өзгөрүүлөрү көбүнчө сандык болгондуктан, бул анализдеги зат алмашуу β ар түрдүүлүгүнүн жана спецификалуулугунун өзгөрүүлөрү көбүнчө метаболиттерге бай кошулма категорияларынын күчтүү козголушунан келип чыгышы мүмкүн. Бул кошулма класстары метаболомдук профилдин бир бөлүгүндө үстөмдүк кылат жана JA сигналдары менен оң корреляцияга алып келет.
Тамеки түрлөрүнүн биохимиялык механизмдери бири-биринен абдан айырмалангандыктан, метаболиттер сапаттык аспектте так аныкталган, ошондуктан ал аналитикалык мүнөзгө ээ. Маалымат теориясынын кармалган зат алмашуу профилин иштетүүсү чөп жегичтердин индукциясы зат алмашуу гамма ар түрдүүлүгү менен адистешүүнүн ортосундагы компромиссти күчөтөрүн көрсөтүп турат. JA сигналы бул компромиссте борбордук ролду ойнойт. Метаболоманын адистешүүсүнүн жогорулашы негизги OD божомолуна дал келет жана JA сигналы менен оң корреляцияланат, ал эми JA сигналы зат алмашуу гамма ар түрдүүлүгү менен терс корреляцияланат. Бул моделдер өсүмдүктөрдүн OD кубаттуулугу негизинен микроэволюциялык масштабда же чоңураак эволюциялык масштабда болсун, JAнын пластикалуулугу менен аныкталаарын көрсөтүп турат. JA биосинтезинин кемчиликтерин айланып өтүүчү экзогендик JA колдонуу эксперименттери тыгыз байланышкан тамеки түрлөрүн сигналга жооп берүүчү жана сигналга жооп бербеген түрлөргө бөлүүгө болорун, алардын JA режими жана чөп жегичтер тарабынан индукцияланган метаболоманын пластикалуулугу сыяктуу эле, көрсөтүп турат. Сигналга жооп бербеген түрлөр эндогендик JA өндүрө албагандыктан жооп бере алышпайт жана ошондуктан физиологиялык чектөөлөргө дуушар болушат. Бул JA сигнал берүү жолундагы кээ бир негизги гендердеги (N. crescensтеги AOS жана JAR4) мутациялардан улам келип чыгышы мүмкүн. Бул жыйынтык бул түр аралык макроэволюциялык үлгүлөр негизинен ички гормондорду кабылдоодогу жана реакциялоодогу өзгөрүүлөр менен шартталышы мүмкүн экенин көрсөтүп турат.
Өсүмдүктөр менен чөп жегич жаныбарлардын өз ара аракеттенүүсүнөн тышкары, зат алмашуу ар түрдүүлүгүн изилдөө айлана-чөйрөгө биологиялык адаптацияны изилдөөдөгү бардык маанилүү теориялык жетишкендиктер жана татаал фенотиптик белгилердин эволюциясы менен байланыштуу. Заманбап MS инструменттери тарабынан алынган маалыматтардын көлөмүнүн көбөйүшү менен зат алмашуу ар түрдүүлүгү боюнча гипотезаларды текшерүү эми жеке/категориялык метаболит айырмачылыктарынан ашып өтүп, күтүлбөгөн үлгүлөрдү аныктоо үчүн глобалдык анализ жүргүзө алат. Ири масштабдуу анализ процессинде маанилүү метафора - бул маалыматтарды изилдөө үчүн колдонула турган маңыздуу карталарды түзүү идеясы. Ошондуктан, калыс MS/MS метаболомикасынын жана маалымат теориясынын учурдагы айкалышынын маанилүү натыйжасы - ал ар кандай таксономиялык масштабдарда зат алмашуу ар түрдүүлүгүн карап чыгуу үчүн карталарды түзүү үчүн колдонула турган жөнөкөй метриканы камсыз кылат. Бул ыкманын негизги талабы. Микро/макро эволюцияны жана жамааттык экологияны изилдөө.
Макроэволюциялык деңгээлде Эрлих менен Рейвендин (51) өсүмдүк-кумурска биргелешип эволюция теориясынын өзөгү түрлөр аралык зат алмашуу ар түрдүүлүгүнүн өзгөрүшү өсүмдүктөрдүн тукумдарынын диверсификациясынын себеби экенин алдын ала айтуу болуп саналат. Бирок, бул маанилүү эмгек жарыялангандан берки элүү жылдын ичинде бул гипотеза сейрек текшерилген (52). Бул көбүнчө алыскы өсүмдүктөрдүн тукумдарындагы салыштырмалуу зат алмашуу мүнөздөмөлөрүнүн филогенетикалык мүнөздөмөлөрүнө байланыштуу. Сейректик максаттуу анализ ыкмаларын бекитүү үчүн колдонулушу мүмкүн. Маалымат теориясы менен иштетилген учурдагы MS/MS жумуш агымы белгисиз метаболиттердин MS/MS структуралык окшоштугун сандык жактан аныктайт (алдын ала метаболиттерди тандоосуз) жана бул MS/MSтерди MS/MS жыйындысына айландырат, ошентип кесиптик метаболизмде Бул макроэволюциялык моделдер классификация масштабында салыштырылат. Жөнөкөй статистикалык көрсөткүчтөр. Бул процесс филогенетикалык анализге окшош, ал алдын ала божомолдобостон диверсификациянын ылдамдыгын же мүнөздөмөнүн эволюциясын сандык жактан аныктоо үчүн ырааттуулукту тегиздөөнү колдоно алат.
Биохимиялык деңгээлде Фирн менен Джонстун (53) скринингдик гипотезасы мурда байланышы жок же алмаштырылган метаболиттердин биологиялык активдүүлүгүн ишке ашыруу үчүн чийки зат менен камсыз кылуу максатында ар кандай деңгээлдерде зат алмашуунун ар түрдүүлүгү сакталып тураарын көрсөтүп турат. Маалымат теориясынын ыкмалары метаболиттердин адистешүүсү учурунда пайда болгон бул метаболитке мүнөздүү эволюциялык өткөөлдөрдү сунушталган эволюциялык скрининг процессинин бир бөлүгү катары сандык жактан аныктоого мүмкүндүк берген алкакты камсыз кылат: төмөнкү спецификалуулуктан жогорку спецификалуулукка чейинки биологиялык активдүү адаптация. Берилген чөйрөнүн ингибирленген метаболиттери.
Жалпысынан алганда, молекулярдык биологиянын алгачкы күндөрүндө өсүмдүктөрдү коргоонун маанилүү теориялары иштелип чыккан жана дедуктивдүү гипотезага негизделген ыкмалар илимий прогресстин жалгыз каражаты катары кеңири каралат. Бул көбүнчө бүтүндөй метаболоманы өлчөөнүн техникалык чектөөлөрүнө байланыштуу. Гипотезага негизделген ыкмалар башка себептик механизмдерди тандоодо өзгөчө пайдалуу болгону менен, алардын биохимиялык тармактарды түшүнүүбүздү өркүндөтүү мүмкүнчүлүгү азыркы учурдагы маалыматтарды көп талап кылган илимде жеткиликтүү болгон эсептөө ыкмаларына караганда бир топ чектелүү. Ошондуктан, алдын ала айтууга мүмкүн болбогон теориялар жеткиликтүү маалыматтардын чегинен алда канча ашып түшөт, андыктан изилдөө тармагындагы прогресстин гипотетикалык формуласын/тест циклин жокко чыгарууга болбойт (4). Бул жерде киргизилген метаболомиканын эсептөө жумуш агымы зат алмашуунун ар түрдүүлүгүнүн акыркы (кантип) жана акыркы (эмне үчүн) маселелерине кызыгууну кайрадан жандандырып, теориялык жактан жетекчиликке алынган маалымат илиминин жаңы дооруна салым кошо аларын алдын ала көрө алабыз. Бул доор мурунку муундарга шыктандырган маанилүү теорияларды кайрадан карап чыкты.
Чөп жегич жаныбарларды түз азыктандыруу бир роза гүлдүү өсүмдүктүн бир бозомук түстөгү кумуранын жалбырагында экинчи курактык личинканы же Sl личинкасын өстүрүү аркылуу жүргүзүлөт, ар бир өсүмдүктө 10 өсүмдүк кайталанышы болот. Курт-кумурскалардын личинкалары кыскычтар менен бекитилип, калган жалбырак ткандары инфекция жуккандан 24 жана 72 саат өткөндөн кийин чогултулуп, тез тоңдурулуп, метаболиттер экстракцияланган.
Чөп жегичтерди дарылоону жогорку деңгээлде синхрондоштурулган түрдө симуляциялаңыз. Бул ыкма кездеме дөңгөлөктөрүн колдонуп, кездеме гирляндасынын өсүү этабында өсүмдүктүн үч толук жайылган жалбырагынын ортоңку кабыргасынын эки тарабындагы үч катар тикенектерди тешип, дароо 1:5 суюлтулган миссисаны колдонуудан турат. Же болбосо, S1 OSти тешилген жараатка киргизүү үчүн кол кап кийген манжаларыңызды колдонуңуз. Жогоруда сүрөттөлгөндөй жалбыракты жыйнап, иштетиңиз. Баштапкы метаболиттерди жана өсүмдүк гормондорун бөлүп алуу үчүн мурда сүрөттөлгөн ыкманы колдонуңуз (54).
Экзогендик JA колдонуулары үчүн, ар бир түрдүн алты роза гүлдүү өсүмдүктөрүнүн ар биринин үч жалбыракчасы 150 мкг MeJA (Lan + MeJA) камтыган 20 мкл ланолин пастасы жана 20 мкл ланолин жана жараатты дарылоо (Lan + W) менен иштетилет же контролдук катары 20 мкл таза ланолин колдонулат. Жалбырактар ​​иштетилгенден 72 саат өткөндөн кийин жыйналып, суюк азотто тоңдурулуп, колдонулганга чейин -80°C температурада сакталат.
Биздин изилдөө тобубузда төрт JA жана ET трансгендик линиялары, атап айтканда, irAOC (36), irCOI1 (55), irACO жана sETR1 (48) аныкталган. irAOC JA жана JA-Ile деңгээлинин төмөндөшүн күчтүү көрсөттү, ал эми irCOI1 JAларга сезгич болгон жок. EV менен салыштырганда, JA-Ile топтолушу көбөйдү. Ошо сыяктуу эле, irACO ET өндүрүшүн азайтат, ал эми EV менен салыштырганда, ETге сезгич эмес sETR1 ET өндүрүшүн көбөйтөт.
ЭТ өлчөөсүн инвазивдүү эмес түрдө жүргүзүү үчүн фотоакустикалык лазердик спектрометр (Sensor Sense ETD-300 реалдуу убакыттагы ЭТ сенсору) колдонулат. Дарылоодон кийин дароо жалбырактардын жарымы кесилип, 4 мл жабык айнек флаконго салынып, баш мейкиндиги 5 сааттын ичинде топтолуп калган. Өлчөө учурунда ар бир флакон 8 мүнөт бою саатына 2 литр таза аба агымы менен чайкалган, ал мурда Sensor Sense тарабынан берилген катализатордон өтүп, CO2 жана сууну кетирген.
Микрочип маалыматтары алгач (35) формуласында жарыяланган жана Улуттук биотехнологиялык маалымат борборунун (NCBI) Ген экспрессиясынын комплекстүү маалымат базасында (кирүү номери GSE30287) сакталган. Бул изилдөө үчүн W + OSM менен дарылоодон келип чыккан жалбырактарга жана бузулбаган контролго туура келген маалыматтар алынган. Чийки интенсивдүүлүк log2. Статистикалык анализден мурун, баштапкы маани R программалык пакетин колдонуу менен өзгөртүлүп, 75-перцентилге чейин нормалдаштырылган.
Nicotiana түрлөрүнүн баштапкы РНК секвенирлөө (РНК-секвенирлөө) маалыматтары NCBI Кыска Окуу Архивдеринен (SRA) алынган, долбоордун номери PRJNA301787, ал Чжоу жана башкалар тарабынан билдирилген (39) жана (56) сүрөттөлгөндөй уланат. Бул изилдөөдө талдоо үчүн Nicotiana түрлөрүнө туура келген W + W, W + OSM жана W + OSS1 тарабынан иштетилген чийки маалыматтар тандалып алынган жана төмөнкү жол менен иштетилген: Биринчиден, чийки РНК-секвенирлөөлөр FASTQ форматына айландырылган. HISAT2 FASTQди SAMга айландырат, ал эми SAMtools SAM файлдарын иреттелген BAM файлдарына айландырат. StringTie ген экспрессиясын эсептөө үчүн колдонулат жана анын экспрессия ыкмасы - миллион секвенирленген транскрипция фрагменттерине миң базалык фрагментке фрагменттер туура келет.
Анализде колдонулган Acclaim хроматографиялык тилкеси (150 мм x 2,1 мм; бөлүкчөлөрдүн өлчөмү 2,2 мкм) жана 4 мм x 4 мм коргоочу тилкеси ошол эле материалдан турат. Dionex UltiMate 3000 Ultra High Performance Liquid Hromatography (UHPLC) системасында төмөнкү экилик градиент колдонулат: 0дон 0,5 мүнөткө чейин, изократиялык 90% A [деиондоштурулган суу, 0,1% (к/к) ацетонитрил жана 0,05% кумурска кислотасы], 10% B (ацетонитрил жана 0,05% кумурска кислотасы); 0,5тен 23,5 мүнөткө чейин, градиент фазасы тиешелүүлүгүнө жараша 10% A жана 90% B; 23,5тен 25 мүнөткө чейин, изократиялык 10% A жана 90% B. Агым ылдамдыгы 400 мкл/мүн. Бардык MS анализдери үчүн, колонка элюентин оң иондоштуруу режиминде иштеген электроспрей булагы менен жабдылган квадруполдук жана учуу убактысы (qTOF) анализаторуна сайыңыз (капиллярдык чыңалуу, 4500 В; капиллярдык чыгуучу жер 130 В; кургатуу температурасы 200°C; кургатуу аба агымы 10 литр/мүн).
Жалпы аныкталуучу метаболикалык профиль жөнүндө структуралык маалымат алуу үчүн маалыматтарга тиешеси жок же айырмаланбаган MS / MS фрагменттик анализин (мындан ары MS / MS деп аталат) жүргүзүңүз. Тандалма MS/MS ыкмасынын концепциясы квадруполдун массалык изоляция терезеси абдан чоң экендигине негизделген [ошондуктан, бардык массанын зарядга катышы (m/z) сигналдарын фрагменттер катары караңыз]. Ушул себептен улам, Impact II аспабы CE кыйшайышын түзө албагандыктан, кагылышуудан улам пайда болгон диссоциациялык кагылышуу энергиясынын (CE) жогорулаган маанилерин колдонуу менен бир нече көз карандысыз анализдер жүргүзүлдү. Кыскасы, алгач үлгүнү UHPLC-электроспрей иондоштуруу/qTOF-MS аркылуу бир массалык спектрометрия режимин (булактагы фрагментациядан пайда болгон төмөнкү фрагментация шарттары) колдонуп, m/z 50дөн 1500гө чейин 5 Гц кайталоо жыштыгында сканерлөө менен талдаңыз. MS/MS анализи үчүн кагылышуу газы катары азотту колдонуңуз жана төмөнкү төрт башка кагылышуудан улам пайда болгон диссоциация чыңалууларында көз карандысыз өлчөөлөрдү жүргүзүңүз: 20, 30, 40 жана 50 эВ. Өлчөө процессинде квадруполдун массалык изоляция терезеси эң чоң, м/з 50дөн 1500гө чейин. Алдыңкы корпус м/з жана изоляциянын туурасы эксперименти 200гө коюлганда, масса диапазону аспаптын иштөө программасы жана 0 Да тарабынан автоматтык түрдө иштетилет. Бир массалык режимдегидей массалык фрагменттерди сканерлеңиз. Массаны калибрлөө үчүн натрий форматын (50 мл изопропанол, 200 мкл кумурска кислотасы жана 1 мл 1M NaOH суу эритмеси) колдонуңуз. Brukerдин жогорку тактыктагы калибрлөө алгоритмин колдонуу менен, маалымат файлы берилген убакыт аралыгында орточо спектрди иштеткенден кийин калибрленет. Чийки маалымат файлдарын NetCDF форматына айландыруу үчүн Data Analysis v4.0 программасынын (Brook Dalton, Бремен, Германия) экспорттоо функциясын колдонуңуз. MS/MS маалымат топтому MetaboLights ачык метаболомика маалымат базасында (www.ebi.ac.uk) кирүү номери менен сакталган. MTBLS1471.
MS/MS ассемблерин төмөнкү жана жогорку кагылышуу энергиясы жана жаңыдан ишке ашырылган эрежелер үчүн MS1 жана MS/MS сапат сигналдарынын ортосундагы корреляциялык анализ аркылуу ишке ашырууга болот. R скрипти прекурсордун продуктка бөлүштүрүлүшүнүн корреляциялык анализин ишке ашыруу үчүн, ал эми C# скрипти (https://github.com/MPI-DL/indiscriminant-MS-MS-assembly-pipeline) эрежелерди ишке ашыруу үчүн колдонулат.
Фондук ызы-чуудан келип чыккан жалган оң каталарды жана бир нече гана үлгүлөрдө белгилүү бир m/z өзгөчөлүктөрүн аныктоодон келип чыккан жалган корреляцияны азайтуу үчүн, биз R пакетинин XCMS (фондук ызы-чууну оңдоо үчүн) "толтурулган чоку" функциясын колдонобуз. "NA" (аныкталбаган чоку) интенсивдүүлүгүн алмаштыруу үчүн колдонулушу керек. Толтуруу чоку функциясы колдонулганда, маалыматтар топтомунда корреляцияны эсептөөгө таасир этүүчү дагы эле көптөгөн "0" интенсивдүүлүк маанилери бар. Андан кийин, биз толтурулган чоку функциясы колдонулганда жана толтурулган чоку функциясы колдонулбаганда алынган маалыматтарды иштетүүнүн жыйынтыктарын салыштырып, орточо оңдолгон бааланган мааниге негизделген фондук ызы-чуунун маанисин эсептеп, андан кийин бул 0 интенсивдүүлүк маанилерин эсептелген фондук маани менен алмаштырабыз. Ошондой эле, биз интенсивдүүлүгү фондук мааниден үч эсе ашкан өзгөчөлүктөрдү гана карап чыктык жана аларды "чыныгы чокулар" деп эсептедик. PCC эсептөөлөрү үчүн кеминде сегиз чыныгы чокулары бар үлгү прекурсорунун (MS1) жана фрагменттик маалымат топтомдорунун m/z сигналдары гана эске алынат.
Эгерде бүтүндөй үлгүдөгү прекурсордук сапат белгисинин интенсивдүүлүгү төмөн же жогорку кагылышуу энергиясына дуушар болгон ошол эле сапат белгисинин төмөндөгөн интенсивдүүлүгү менен олуттуу корреляцияланса жана бул белги CAMERA тарабынан изотоптун чокулары катары белгиленбесе, аны андан ары аныктоого болот. Андан кийин, 3 секунддун ичинде (чокуларды сактоо үчүн болжолдуу кармоо убактысынын аралыгы) бардык мүмкүн болгон прекурсордук продукт жуптарын эсептөө менен корреляциялык анализ жүргүзүлөт. m/z мааниси прекурсордук мааниден төмөн болгондо жана MS/MS фрагментациясы ал алынган прекурсор менен маалыматтар топтомунда ошол эле үлгү жайгашкан жерде болгондо гана, ал фрагмент деп эсептелет.
Ушул эки жөнөкөй эрежеге таянып, биз аныкталган прекурсордун m/z маанилеринен чоң m/z маанилери бар көрсөтүлгөн фрагменттерди жана прекурсор пайда болгон үлгүнүн жана көрсөтүлгөн фрагменттин жайгашкан жерин алып салабыз. Ошондой эле, MS1 режиминде түзүлгөн көптөгөн булак фрагменттери тарабынан түзүлгөн сапаттык өзгөчөлүктөрдү талапкер прекурсорлор катары тандап, ошону менен ашыкча MS/MS кошулмаларын түзүүгө болот. Бул маалыматтардын ашыкчалыгын азайтуу үчүн, эгерде спектрлердин NDP окшоштугу 0,6дан ашса жана алар CAMERA тарабынан белгиленген "pcgroup" хроматограммасына таандык болсо, биз аларды бириктиребиз. Акырында, биз прекурсор жана фрагменттер менен байланышкан бардык төрт CE натыйжаларын ар кандай кагылышуу энергияларында бирдей m/z мааниси бар бардык талапкер чокулардын ичинен эң жогорку интенсивдүүлүк чокусун тандап алуу менен акыркы деконволюцияланган курама спектрге бириктиребиз. Кийинки иштетүү кадамдары курама спектр түшүнүгүнө негизделген жана фрагментация ыктымалдыгын максималдаштыруу үчүн талап кылынган ар кандай CE шарттарын эске алат, анткени кээ бир фрагменттерди белгилүү бир кагылышуу энергиясынын астында гана аныктоого болот.
RDPI (30) зат алмашуу профилинин индуктивдүүлүгүн эсептөө үчүн колдонулган. Зат алмашуу спектринин ар түрдүүлүгү (Hj индекси) Мартинес жана башкалар тарабынан сүрөттөлгөн төмөнкү теңдемени колдонуп, MS/MS жыштык бөлүштүрүлүшүнүн Шеннон энтропиясын колдонуу менен MS/MS прекурсорлорунун көптүгүнөн алынат. (8). Hj = −∑i = 1mPijlog2(Pij) мында Pij j-чи үлгүдөгү i-чи MS/MSтин салыштырмалуу жыштыгына туура келет (j = 1, 2,…, m) (i = 1, 2, …, m) t).
Метаболикалык спецификалуулук (Si индекси) каралып жаткан үлгүлөрдүн ортосундагы жыштыкка карата берилген MS/MSтин экспрессиясынын окшоштугу катары аныкталат. MS/MS спецификалуулугу Si = 1t (∑j = 1tPijPilog2PijPi) катары эсептелет.
Ар бир j үлгүсүнүн метаболомго мүнөздүү δj индексин жана MS/MS спецификалуулугунун орточо маанисин өлчөө үчүн төмөнкү формуланы колдонуңуз: δj = ∑i = 1mPijSi
MS/MS спектрлери жупташып тегизделет жана окшоштук эки упайдын негизинде эсептелет. Биринчиден, стандарттуу NDP (косинус корреляция ыкмасы деп да аталат) колдонуп, төмөнкү теңдемени колдонуп, спектрлердин ортосундагы сегменттин окшоштугун баалаңыз: NDP = (∑iS1 & S2WS1, iWS2, i) 2∑iWS1, i2∑iWS2, i2 мында S1 жана S2 Тиешелүү түрдө, 1-спектр жана 2-спектр, ошондой эле WS1, i жана WS2 үчүн i эки спектрдин ортосундагы i-чи жалпы чокунун айырмасы 0,01 Da дан аз болгон чокунун интенсивдүүлүгүнө негизделген салмакты билдирет. Салмак төмөнкүдөй эсептелет: MassBank сунуштагандай, W = [чоку интенсивдүүлүгү] m [сапат] n, m = 0,5, n = 2.
Экинчи балл коюу ыкмасы ишке ашырылды, ал MS/MS ортосундагы бөлүшүлгөн NLди талдоону камтыган. Бул үчүн биз MS фрагментация процессинде көп кездешкен 52 NL тизмесин жана мурда алсыраган Непентес түрлөрүнүн экинчилик метаболиттеринин MS/MS спектри үчүн аннотацияланган конкреттүү NLди (S1 маалымат файлы) колдондук (9, 26). Ар бир MS/MS үчүн айрым NLдин учурдагы жана жок болушуна туура келген 1 жана 0 экилик векторун түздүк. Евклиддик аралыктын окшоштугуна негизделип, NL окшоштук баллы экилик NL векторлорунун ар бир жубу үчүн эсептелет.
Кош кластерлөөнү жүргүзүү үчүн биз DiffCoEx R пакетин колдондук, ал салмактуу гендердин биргелешип экспрессиялоо анализинин (WGCNA) кеңейтүүсүнө негизделген. MS/MS спектрлеринин NDP жана NL баллдоо матрицаларын колдонуп, салыштырмалуу корреляция матрицасын эсептөө үчүн DiffCoEx колдондук. Экилик кластерлөө "cutreeDynamic" параметрин method = "hybrid", cutHeight = 0.9999, deepSplit = T жана minClusterSize = 10 кылып коюу менен аткарылат. DiffCoExтин R булак коду Тессон жана башкалар тарабынан кошумча 1-файлдан жүктөлүп алынган (57); Керектүү R WGCNA программалык пакетин https://horvath.genetics.ucla.edu/html/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA дарегинен тапса болот.
MS/MS молекулярдык тармактык анализди жүргүзүү үчүн, биз NDP жана NL окшоштук түрлөрүнө негизделген жупташкан спектрдик байланышты эсептеп чыктык жана CyFilescape yFiles жайгашуу алгоритминин кеңейтүү тиркемесинде органикалык жайгашууну колдонуп, тармактык топологияны визуалдаштыруу үчүн Cytoscape программасын колдондук.
Маалыматтар боюнча статистикалык анализ жүргүзүү үчүн R версиясынын 3.0.1 версиясын колдонуңуз. Статистикалык маанилүүлүк эки тараптуу дисперсиялык анализ (ANOVA) аркылуу бааланган, андан кийин Тукинин чынчыл маанилүү айырмасы (HSD) пост-хок тести колдонулган. Чөп жегич дарылоо менен контролдун ортосундагы айырманы талдоо үчүн, бирдей дисперсиялуу эки топ үлгүлөрдүн эки тараптуу бөлүштүрүлүшү Стюденттин t тести аркылуу талданган.
Бул макала боюнча кошумча материалдарды көрүү үчүн http://advances.sciencemag.org/cgi/content/full/6/24/eaaz0381/DC1 дарегине кириңиз.
Бул Creative Commons Attribution-Non-Commercial License шарттары боюнча таратылган ачык жеткиликтүү макала, ал каалаган каражатта колдонууга, таратууга жана көчүрүүгө мүмкүндүк берет, эгерде акыркы колдонуу коммерциялык пайда үчүн болбосо жана түпнуска чыгарма туура болсо. Шилтеме.
Эскертүү: Биз сизден электрондук почта дарегиңизди берүүнү гана суранабыз, ошондо сиз баракчага сунуштаган адам сиз электрондук катты көрүшүн каалаарыңызды жана ал спам эмес экенин билет. Биз эч кандай электрондук почта даректерин кармабайбыз.
Бул суроо сиздин конок экениңизди текшерүү жана спамдын автоматтык түрдө жөнөтүлүшүнүн алдын алуу үчүн колдонулат.
Маалымат теориясы атайын метаболомдорду салыштыруу жана тесттен коргонуу теорияларын алдын ала айтуу үчүн универсалдуу валютаны камсыз кылат.
Маалымат теориясы атайын метаболомдорду салыштыруу жана тесттен коргонуу теорияларын алдын ала айтуу үчүн универсалдуу валютаны камсыз кылат.
©2021 Илимди өнүктүрүү боюнча Америка Ассоциациясы. бардык укуктар корголгон. AAAS HINARI, AGORA, OARE, CHORUS, CLOCKSS, CrossRef жана COUNTERдин өнөктөшү. ScienceAdvances ISSN 2375-2548.