Müxtəlif bitki müdafiə nəzəriyyələri bitkinin ixtisaslaşmış metabolizmasının qanunauyğunluqlarını izah etmək üçün mühüm nəzəri rəhbərlik təmin edir, lakin onların əsas proqnozları hələ də sınaqdan keçirilməlidir. Burada, tütünün zəiflədilmiş ştammlarının fərdi bitkilərdən populyasiyalara və yaxın qohum növlərə metabolomunu sistematik şəkildə araşdırmaq üçün qərəzsiz tandem kütlə spektrometriyası (MS/MS) analizindən istifadə etdik və məlumatdakı mürəkkəb spektrlərə əsaslanan çox sayda kütlə spektrometrik xüsusiyyət nəzəriyyələrini emal etdik. Optimal müdafiə (OD) və hərəkətli hədəf (MT) nəzəriyyələrinin əsas proqnozlarını sınaqdan keçirmək üçün çərçivə. Bitki metabolomikasının informasiya komponenti OD nəzəriyyəsi ilə uyğundur, lakin MT nəzəriyyəsinin ot yeyənlərin yaratdığı metabolomika dinamikası ilə bağlı əsas proqnozuna ziddir. Mikrodan makro təkamül miqyasına qədər jasmonat siqnalı OD-nin əsas determinantı kimi müəyyən edilmişdir, etilen siqnalı isə MS/MS molekulyar şəbəkəsi ilə qeyd edilmiş ot yeyənlərə xas reaksiyanın incə tənzimlənməsini təmin etmişdir.
Müxtəlif strukturlara malik xüsusi metabolitlər, xüsusən də düşmənlərdən müdafiədə bitkilərin ətraf mühitə uyğunlaşmasında əsas iştirakçılardır (1). Bitkilərdə tapılan xüsusi metabolizmanın heyrətamiz dərəcədə müxtəlifləşməsi onun ekoloji funksiyalarının bir çox aspektləri üzrə onilliklər boyu davam edən dərin tədqiqatlara təkan vermiş və bitki-həşərat qarşılıqlı təsirlərinin təkamül və ekoloji inkişafı olan bitki müdafiəsi nəzəriyyələrinin uzun bir siyahısını yaratmışdır. Empirik tədqiqatlar vacib rəhbərlik təmin edir (2). Lakin, bu bitki müdafiəsi nəzəriyyələri əsas proqnozların eyni təhlil səviyyəsində olduğu (3) və nəzəri inkişafın növbəti dövrünü irəli aparmaq üçün eksperimental olaraq sınaqdan keçirildiyi (4) hipotetik deduktiv mühakimə etmənin normativ yolunu izləməmişdir. Texniki məhdudiyyətlər məlumatların toplanmasını müəyyən metabolik kateqoriyalarla məhdudlaşdırır və ixtisaslaşmış metabolitlərin hərtərəfli təhlilini istisna edir, beləliklə, nəzəri inkişaf üçün vacib olan kateqoriyalararası müqayisələrin qarşısını alır (5). Hərtərəfli metabolomika məlumatlarının və müxtəlif bitki qrupları arasında metabolik məkanın emal iş axınını müqayisə etmək üçün ortaq bir valyutanın olmaması sahənin elmi yetkinliyinə mane olur.
Tandem kütlə spektrometriyası (MS/MS) metabolomikası sahəsindəki son inkişaflar, müəyyən bir sistem kladının növləri daxilində və növləri arasında metabolik dəyişiklikləri hərtərəfli xarakterizə edə bilər və bu mürəkkəb qarışıqlar arasındakı struktur oxşarlığını hesablamaq üçün hesablama metodları ilə birləşdirilə bilər. Kimya haqqında əvvəlki biliklər (5). Təhlil və hesablama sahəsində qabaqcıl texnologiyaların birləşməsi metabolik müxtəlifliyin ekoloji və təkamül nəzəriyyələri tərəfindən verilən bir çox proqnozların uzunmüddətli sınaqdan keçirilməsi üçün zəruri bir çərçivə təmin edir. Şennon (6) ilk dəfə 1948-ci ildəki əsas məqaləsində informasiya nəzəriyyəsini təqdim etdi və orijinal tətbiqindən başqa bir çox sahədə istifadə edilən informasiyanın riyazi təhlilinin əsasını qoydu. Genomikada informasiya nəzəriyyəsi ardıcıllıqla mühafizəkar məlumatı ölçmək üçün uğurla tətbiq edilmişdir (7). Transkriptomika tədqiqatlarında informasiya nəzəriyyəsi transkriptomdakı ümumi dəyişiklikləri təhlil edir (8). Əvvəlki tədqiqatlarda bitkilərdə toxuma səviyyəsinin metabolik təcrübəsini təsvir etmək üçün informasiya nəzəriyyəsinin statistik çərçivəsini metabolomikaya tətbiq etmişdik (9). Burada, bitki mənşəli heyvanların yaratdığı metabolomun bitki müdafiə nəzəriyyəsinin əsas proqnozlarını müqayisə etmək üçün MS/MS əsaslı iş axınını ümumi valyutadakı metabolik müxtəlifliklə xarakterizə olunan informasiya nəzəriyyəsinin statistik çərçivəsi ilə birləşdiririk.
Bitki müdafiəsinin nəzəri çərçivələri adətən qarşılıqlı şəkildə əhatə olunur və iki kateqoriyaya bölünə bilər: optimal müdafiə (OD) (10), hərəkət edən hədəf (MT) (11)) və görünüş (12) nəzəriyyəsi kimi müdafiə funksiyalarına əsaslanaraq bitkiyə xas metabolitlərin paylanmasını izah etməyə çalışanlar, digərləri isə resurs mövcudluğundakı dəyişikliklərin bitki böyüməsinə və karbon kimi ixtisaslaşmış metabolitlərin yığılmasına necə təsir etdiyinə dair mexaniki izahatlar axtarırlar: qida balansı hipotezi (13), böyümə sürəti hipotezi (14) və böyümə və differensiasiya tarazlığı hipotezi (15). İki nəzəriyyə dəsti təhlilin müxtəlif səviyyələrindədir (4). Bununla belə, funksional səviyyədə müdafiə funksiyalarını əhatə edən iki nəzəriyyə bitkinin tərkib və induksiya edilə bilən müdafiələri haqqında söhbətdə üstünlük təşkil edir: bitkilərin bahalı kimyəvi müdafiələrinə yalnız lazım olduqda, məsələn, yeyildikdə investisiya qoyduğunu fərz edən OD nəzəriyyəsi. Buna görə də, bir ot heyvanı hücum etdikdə, gələcək hücum ehtimalına görə, müdafiə funksiyasına malik birləşmə təyin edilir (10); MT hipotezi, istiqamətli metabolit dəyişikliyinin oxunun olmadığını, lakin metabolitin təsadüfi şəkildə dəyişdiyini və beləliklə, hücum edən ot yeyənlərin metabolik "hərəkət hədəfini" maneə törətmək ehtimalını yaratdığını irəli sürür. Başqa sözlə, bu iki nəzəriyyə ot yeyənlərin hücumundan sonra baş verən metabolik yenidənqurma haqqında əks proqnozlar verir: metabolitlərin müdafiə funksiyası (OD) ilə bir istiqamətli toplanması və istiqamətsiz metabolik dəyişikliklər (MT) arasındakı əlaqə (11).
OD və MT hipotezləri yalnız metabolomdakı induksiya edilmiş dəyişiklikləri deyil, həm də bu metabolitlərin toplanması ilə bağlı ekoloji və təkamül nəticələrini, məsələn, müəyyən bir ekoloji mühitdə bu metabolik dəyişikliklərin adaptiv xərclərini və faydalarını əhatə edir (16). Hər iki hipotez bahalı ola bilən və ya olmaya bilən ixtisaslaşmış metabolitlərin müdafiə funksiyasını tanısa da, OD və MT hipotezlərini fərqləndirən əsas proqnoz induksiya edilmiş metabolik dəyişikliklərin istiqamətliliyindədir. OD nəzəriyyəsinin proqnozlaşdırılması indiyə qədər ən çox eksperimental diqqəti cəlb etmişdir. Bu testlərə istixanalarda və təbii şəraitdə spesifik birləşmələrin müxtəlif toxumalarının birbaşa və ya dolayı müdafiə funksiyalarının öyrənilməsi, eləcə də bitki inkişaf mərhələsindəki dəyişikliklər daxildir (17-19). Lakin, indiyə qədər hər hansı bir orqanizmin metabolik müxtəlifliyinin qlobal hərtərəfli təhlili üçün iş axını və statistik çərçivənin olmaması səbəbindən iki nəzəriyyə arasındakı əsas fərq proqnozu (yəni metabolik dəyişikliklərin istiqaməti) sınaqdan keçirilməlidir. Burada belə bir təhlil təqdim edirik.
Bitkiyə xas metabolitlərin ən əhəmiyyətli xüsusiyyətlərindən biri tək bitkilərdən tutmuş oxşar növlərə qədər bütün səviyyələrdə həddindən artıq struktur müxtəlifliyidir (20). Populyasiya miqyasında ixtisaslaşmış metabolitlərdə bir çox kəmiyyət dəyişiklikləri müşahidə edilə bilər, güclü keyfiyyət fərqləri isə adətən növ səviyyəsində saxlanılır (20). Buna görə də, bitki metabolik müxtəlifliyi funksional müxtəlifliyin əsas aspektidir və müxtəlif nişlərə, xüsusən də xüsusi həşəratlar və adi ot yeyənlər tərəfindən fərqli işğal imkanları olan nişlərə uyğunlaşma qabiliyyətini əks etdirir (21). Fraenkelin (22) bitkiyə xas metabolitlərin mövcudluğunun səbəbləri haqqında yenilikçi məqaləsindən bəri, müxtəlif həşəratlarla qarşılıqlı təsirlər mühüm seleksiya təzyiqləri kimi qəbul edilmişdir və bu qarşılıqlı təsirlərin təkamül zamanı bitkiləri formalaşdırdığına inanılır. Metabolik yol (23). Xüsusi metabolitlərin müxtəlifliyindəki növlərarası fərqlər, iki növ tez-tez bir-biri ilə mənfi korrelyasiya olunduğundan (24), bitkinin ot yeyən strategiyalara qarşı konstitutiv və induksiya edilə bilən müdafiəsi ilə əlaqəli fizioloji tarazlığı da əks etdirə bilər. Hər zaman yaxşı bir müdafiəni qorumaq faydalı ola bilsə də, müdafiə ilə əlaqəli vaxtında baş verən metabolik dəyişikliklər bitkilərin digər fizioloji investisiyalara dəyərli resurslar ayırmasına imkan verməkdə (19, 24) və simbioz ehtiyacının qarşısını almaqda açıq fayda təmin edir. Kollateral zərər (25). Bundan əlavə, həşəratların ot yeyən heyvanlar tərəfindən yaratdığı ixtisaslaşmış metabolitlərin bu yenidən təşkili populyasiyada dağıdıcı paylanmaya səbəb ola bilər (26) və populyasiyada saxlanıla bilən jasmon turşusu (JA) siqnalında əhəmiyyətli təbii dəyişikliklərin birbaşa oxunuşlarını əks etdirə bilər. Yüksək və aşağı JA siqnalları ot yeyən heyvanlara qarşı müdafiə və müəyyən növlərlə rəqabət arasında güzəştdir (27). Bundan əlavə, ixtisaslaşmış metabolit biosintetik yolları təkamül zamanı sürətli itkiyə və transformasiyaya məruz qalacaq və bu da yaxın qohum növlər arasında qeyri-müəyyən metabolik paylanmaya səbəb olacaq (28). Bu polimorfizmlər dəyişən ot yeyən heyvan modellərinə cavab olaraq tez bir zamanda müəyyən edilə bilər (29), bu da ot yeyən heyvan icmalarının dalğalanmasının metabolik heterojenliyi idarə edən əsas amil olduğunu göstərir.
Burada biz aşağıdakı problemləri xüsusi olaraq həll etdik. (I) Ot yeyən həşərat bitki metabolomunu necə yenidən konfiqurasiya edir? (Ii) Uzunmüddətli müdafiə nəzəriyyəsinin proqnozlarını yoxlamaq üçün metabolik plastikliyin əsas informasiya komponentləri hansılardır? (Iii) Bitki metabolomunu hücum edənə xas şəkildə yenidən proqramlaşdırmaq lazımdırmı, əgər belədirsə, bitki hormonu müəyyən bir metabolik reaksiyanın uyğunlaşdırılmasında hansı rol oynayır və hansı metabolitlər müdafiənin növ spesifikliyinə töhfə verir? (IV) Bir çox müdafiə nəzəriyyələri tərəfindən verilən proqnozlar bioloji toxumaların bütün səviyyələrində tətbiq oluna bildiyindən, daxili müqayisədən növlərarası müqayisəyə qədər yaranan metabolik reaksiyanın nə dərəcədə ardıcıl olduğunu soruşduq. Bu məqsədlə, zəngin ixtisaslaşmış metabolizmə malik ekoloji model bitki olan və iki yerli otyeyən heyvanın - Lepidoptera Datura (Ms) sürfələrinə qarşı təsirli olan tütün nikotinin yarpaq metabolomunu sistematik şəkildə öyrənmişik (Çox aqressiv, əsasən yeyilir). Solanaceae və Spodoptera littoralis (Sl) bitkilərində pambıq yarpaq qurdları bir növ "cinsdir", Solanaceae ev sahibi bitkiləri və digər cins və ailələrin digər ev sahibləri Bitki qidasıdır. OD və MT nəzəriyyələrini müqayisə etmək üçün MS/MS metabolomika spektrini təhlil etdik və məlumat nəzəriyyəsi statistik təsvirlərini çıxardıq. Əsas metabolitlərin kimliyini aşkar etmək üçün spesifiklik xəritələri yaratdıq. Bitki hormonu siqnalı və OD induksiyası arasındakı kovariansları daha da təhlil etmək üçün təhlil N. nasi və yaxın qohum tütün növlərinin yerli populyasiyasına genişləndirildi.
Ot yeyən tütünün yarpaq metabolomunun plastikliyi və quruluşu haqqında ümumi xəritəni əldə etmək üçün bitki ekstraktlarından yüksək qətnaməli məlumatlardan asılı olmayan MS/MS spektrlərini hərtərəfli toplamaq və dekonvolusiya etmək üçün əvvəlcədən hazırlanmış analiz və hesablama iş axınından istifadə etdik (9). Bu fərqləndirilməmiş metod (MS/MS adlanır) artıq olmayan birləşmə spektrlərini qura bilər ki, bu da burada təsvir edilən bütün birləşmə səviyyəli analizlər üçün istifadə edilə bilər. Bu dekonvolusiya edilmiş bitki metabolitləri müxtəlif növlərdə olur və yüzlərlə ilə minlərlə metabolitdən ibarətdir (burada təxminən 500-1000-s/MS/MS). Burada biz informasiya nəzəriyyəsi çərçivəsində metabolik plastikliyi nəzərdən keçiririk və metabolik tezlik paylanmasının Şennon entropiyasına əsaslanaraq metabolomun müxtəlifliyini və peşəkarlığını kəmiyyətləşdiririk. Əvvəllər tətbiq edilmiş düsturdan (8) istifadə edərək, metabolom müxtəlifliyini (Hj göstəricisi), metabolik profil ixtisaslaşmasını (δj göstəricisi) və tək bir metabolitin metabolik spesifikliyini (Si göstəricisi) kəmiyyətləşdirmək üçün istifadə edilə bilən bir sıra göstəricilər hesabladıq. Bundan əlavə, biz ot yeyənlərin metabolom induksiya qabiliyyətini ölçmək üçün Nisbi Məsafə Plastiklik İndeksini (RDPI) tətbiq etdik (Şəkil 1A) (30). Bu statistik çərçivə daxilində biz MS/MS spektrini əsas məlumat vahidi kimi qəbul edirik və MS/MS-in nisbi bolluğunu tezlik paylanma xəritəsinə emal edirik və sonra ondan metabolom müxtəlifliyini qiymətləndirmək üçün Şennon entropiyasından istifadə edirik. Metabolom ixtisaslaşması tək bir MS/MS spektrinin orta spesifikliyi ilə ölçülür. Buna görə də, ot yeyənlərin induksiyasından sonra bəzi MS/MS siniflərinin bolluğunun artması spektral induksiyaya, RDPI-yə və ixtisaslaşmaya, yəni δj indeksinin artmasına çevrilir, çünki daha çox ixtisaslaşmış metabolitlər istehsal olunur və yüksək Si indeksi istehsal olunur. Hj müxtəliflik indeksinin aşağı düşməsi, ya yaradılan MS/MS sayının azaldığını, ya da profil tezlik paylanmasının daha az vahid istiqamətdə dəyişdiyini və ümumi qeyri-müəyyənliyini azaltdığını göstərir. Si indeksinin hesablanması vasitəsilə müəyyən ot yeyənlər tərəfindən hansı MS/MS-in induksiya olunduğunu, əksinə, hansı MS/MS-in induksiyaya cavab vermədiyini müəyyən etmək mümkündür ki, bu da MT və OD proqnozunu fərqləndirmək üçün əsas göstəricidir.
(A) Ot yeyən (H1-dən Hx-ə qədər) MS/MS məlumat induksiyası (RDPI), müxtəliflik (Hj indeksi), ixtisaslaşma (δj indeksi) və metabolit spesifikliyi (Si indeksi) üçün istifadə olunan statistik təsvirlər. İxtisaslaşma dərəcəsinin artması (δj) orta hesabla daha çox ot yeyən spesifik metabolitlərin istehsal olunacağını, müxtəlifliyin azalması (Hj) isə metabolitlərin istehsalının azaldığını və ya paylanma xəritəsində metabolitlərin qeyri-bərabər paylandığını göstərir. Si dəyəri metabolitin müəyyən bir vəziyyətə (burada ot yeyən) spesifik olub olmadığını və ya əksinə eyni səviyyədə saxlanıldığını qiymətləndirir. (B) Məlumat nəzəriyyəsi oxundan istifadə edərək müdafiə nəzəriyyəsi proqnozunun konseptual diaqramı. OD nəzəriyyəsi ot yeyənlərin hücumunun müdafiə metabolitlərini artıracağını və bununla da δj-ni artıracağını proqnozlaşdırır. Eyni zamanda, Hj azalır, çünki profil metabolik məlumatın azalmış qeyri-müəyyənliyinə doğru yenidən təşkil edilir. MT nəzəriyyəsi ot yeyənlərin hücumunun metabolomda qeyri-istiqamətli dəyişikliklərə səbəb olacağını və bununla da metabolik məlumat qeyri-müəyyənliyinin artmasının göstəricisi kimi Hj-ni artıracağını və Si-nin təsadüfi paylanmasına səbəb olacağını proqnozlaşdırır. Həmçinin, daha yüksək müdafiə dəyərlərinə malik bəzi metabolitlərin xüsusilə artacağı (yüksək Si dəyəri), digərlərinin isə təsadüfi reaksiyalar göstərəcəyi (aşağı Si dəyəri) qarışıq bir model, ən yaxşı MT təklif etdik.
İnformasiya nəzəriyyəsi təsvirlərindən istifadə edərək, OD nəzəriyyəsini şərh edərək, induksiya olunmamış konstitutiv vəziyyətdə otyeyən heyvanların yaratdığı xüsusi metabolit dəyişikliklərinin (i) metabolik spesifikliyin artmasına (Si indeksi), metabonomik spesifikliyin artmasına (δj indeksi) və (ii) metabolik tezlik paylanmasının daha çox leptin cisim paylanmasına dəyişməsi səbəbindən metabolom müxtəlifliyinin azalmasına (Hj indeksi) səbəb olacağını proqnozlaşdırırıq. Tək bir metabolitin səviyyəsində, metabolit müdafiə dəyərinə uyğun olaraq Si dəyərini artıracağı nizamlı bir Si paylanması gözlənilir (Şəkil 1B). Bu xətt boyunca, həyəcanlanmanın (i) metabolitlərdə δj indeksinin azalmasına səbəb olan qeyri-istiqamətli dəyişikliklərə və (ii) metabolik qeyri-müəyyənliyin artması səbəbindən Hj indeksinin artmasına səbəb olacağını proqnozlaşdırmaq üçün MT nəzəriyyəsini izah edirik. Və ya ümumiləşdirilmiş müxtəliflik şəklində Şennon entropiyası ilə ölçülə bilən təsadüfilik. Metabolik tərkibə gəldikdə, MT nəzəriyyəsi Si-nin təsadüfi paylanmasını proqnozlaşdıracaq. Müəyyən metabolitlərin müəyyən şərtlər altında, digərlərinin isə müəyyən şərtlər altında olmadığını və onların müdafiə dəyərinin ətraf mühitdən asılı olduğunu nəzərə alaraq, biz həmçinin qarışıq müdafiə modeli təklif etdik ki, burada δj və Hj Si boyunca ikiyə bölünür. Bütün istiqamətlərdə artım müşahidə olunur, yalnız daha yüksək müdafiə dəyərlərinə malik müəyyən metabolit qrupları Si-ni xüsusilə artıracaq, digərləri isə təsadüfi paylanmaya malik olacaq (Şəkil 1B).
İnformasiya nəzəriyyəsi təsvirçisinin oxunda yenidən təyin olunmuş müdafiə nəzəriyyəsi proqnozunu sınaqdan keçirmək üçün Nepenthes pallens yarpaqlarında ekspert (Ms) və ya ümumi (Sl) ot yeyən sürfələr yetişdirdik (Şəkil 2A). MS/MS analizindən istifadə edərək, tırtıllarla qidalandıqdan sonra toplanan yarpaq toxumasının metanol ekstraktlarından 599 artıq olmayan MS/MS spektrini (məlumat faylı S1) əldə etdik. MS/MS konfiqurasiya fayllarında informasiya məzmununun yenidən konfiqurasiyasını vizuallaşdırmaq üçün RDPI, Hj və δj indekslərindən istifadə maraqlı nümunələr ortaya qoyur (Şəkil 2B). Ümumi tendensiya budur ki, məlumat təsvirçisində təsvir edildiyi kimi, tırtıllar yarpaq yeməyə davam etdikcə, bütün metabolik yenidənqurma dərəcəsi zamanla artır: ot yeyən heyvan yedikdən 72 saat sonra RDPI əhəmiyyətli dərəcədə artır. Zədələnməmiş nəzarətlə müqayisədə Hj əhəmiyyətli dərəcədə azalmışdır ki, bu da δj indeksi ilə ölçülən metabolik profilin ixtisaslaşma dərəcəsinin artması ilə əlaqədardır. Bu görünən tendensiya OD nəzəriyyəsinin proqnozları ilə uyğundur, lakin metabolit səviyyələrində təsadüfi (qeyri-istiqamətli) dəyişikliklərin müdafiə kamuflyajı kimi istifadə edildiyinə inanan MT nəzəriyyəsinin əsas proqnozları ilə uyğun gəlmir (Şəkil 1B). Bu iki ot yeyən heyvanın ağızdan sekresiya (OS) çıxarıcı tərkibi və qidalanma davranışı fərqli olsa da, onların birbaşa qidalanması 24 saatlıq və 72 saatlıq yığım dövrlərində Hj və δj istiqamətlərində oxşar dəyişikliklərə səbəb oldu. Yeganə fərq RDPI-nin 72 saatında baş verdi. Ms qidalanmasının yaratdığı ilə müqayisədə Sl qidalanmasının yaratdığı ümumi metabolizm daha yüksək idi.
(A) Eksperimental dizayn: adi donuz (S1) və ya mütəxəssis (Ms) ot yeyənlər küp bitkilərinin duzsuzlaşdırılmış yarpaqları ilə qidalanır, simulyasiya edilmiş ot yeyənlər üçün isə standartlaşdırılmış yarpaq mövqelərinin yarasının deşilməsi üçün Ms-in OS-si (W + OSMs) istifadə olunur. S1 (W + OSSl) sürfələri və ya su (W + W). Nəzarət (C) zədələnməmiş yarpaqdır. (B) Xüsusi metabolit xəritəsi (599 MS/MS; məlumat faylı S1) üçün hesablanmış induktivlik (RDPI), müxtəliflik (Hj indeksi) və ixtisaslaşma (δj indeksi) indeksi. Ulduz işarələri birbaşa ot yeyənlərlə qidalanma və nəzarət qrupu arasında əhəmiyyətli fərqləri göstərir (Tələbənin qoşa t-testi ilə t-testi, *P<0.05 və ***P<0.001). ns, vacib deyil. (C) Simulyasiya edilmiş ot yeyən müalicədən sonra əsas (mavi qutu, amin turşusu, üzvi turşu və şəkər; məlumat faylı S2) və xüsusi metabolit spektrinin (qırmızı qutu 443 MS/MS; məlumat faylı S1) zaman qətnamə indeksi. Rəng zolağı 95% etibarlılıq intervalına aiddir. Ulduz işarəsi müalicə ilə nəzarət arasındakı əhəmiyyətli fərqi [kvadratik variasiya təhlili (ANOVA), ardınca post-hoc çoxsaylı müqayisələr üçün Tukey-in həqiqətən əhəmiyyətli fərqini (HSD) göstərir, *P<0.05, **P<0.01 və *** P <0.001]. (D) Səpələnmə qrafiklərinin və xüsusi metabolit profillərinin ixtisaslaşması (müxtəlif müalicələrlə təkrarlanan nümunələr).
Metabolom səviyyəsində ot yeyənlərin yaratdığı remodelinqin fərdi metabolitlərin səviyyəsindəki dəyişikliklərə əks olunub-olunmadığını araşdırmaq üçün əvvəlcə Nepenthes pallens yarpaqlarında əvvəllər öyrənilmiş və ot yeyənlərə qarşı müqaviməti sübut edilmiş metabolitlərə diqqət yetirdik. Fenolik amidlər həşəratların ot yeyən prosesi zamanı toplanan və həşəratların fəaliyyətini azaltdığı bilinən hidroksisinnamamid-poliamin konjugatlarıdır (32). Müvafiq MS/MS-in sələflərini axtardıq və onların kümülatif kinetik əyrilərini qurduq (Şəkil S1). Təəccüblü deyil ki, ot yeyənlərə qarşı müdafiədə birbaşa iştirak etməyən xlorogen turşusu (CGA) və rutin kimi fenol törəmələri ot yeyənlərdən sonra aşağı tənzimlənir. Bunun əksinə olaraq, ot yeyənlər fenol amidlərini yüksək dərəcədə güclü hala gətirə bilər. İki ot yeyən heyvanın davamlı qidalanması fenolamidlərin demək olar ki, eyni həyəcan spektrinə səbəb oldu və bu model xüsusilə fenolamidlərin de novo sintezi üçün aydın idi. Eyni fenomen, effektiv anti-otyeyən funksiyalara malik çox sayda asiklik diterpen istehsal edən 17-hidroksigeranil nonanediol diterpen qlikozidləri (17-HGL-DTGs) yolunu araşdırarkən müşahidə ediləcək (33), bunlardan Ms Feeding with Sl oxşar ifadə profilini tetikledi (Şəkil S1)).
Birbaşa ot yeyən heyvanların qidalanması təcrübələrinin mümkün çatışmazlığı, ot yeyən heyvanların yarpaq istehlak nisbəti və qidalanma müddətindəki fərqdir ki, bu da yaraların və ot yeyən heyvanların yaratdığı ot yeyən heyvanlara xas təsirləri aradan qaldırmağı çətinləşdirir. İnduksiya olunmuş yarpaq metabolik reaksiyasının ot yeyən heyvan növlərinə xas spesifikliyini daha yaxşı həll etmək üçün, yeni toplanmış OS-ni (OSM və OSS1) ardıcıl yarpaq mövqelərinin standart deşiyi W-yə dərhal tətbiq etməklə Ms və Sl sürfələrinin qidalanmasını simulyasiya etdik. Bu prosedur W + OS müalicəsi adlanır və toxuma itkisinin sürətində və ya miqdarında fərqlərin çaşdırıcı təsirlərinə səbəb olmadan ot yeyən heyvanın yaratdığı reaksiyanın başlanğıcını dəqiq vaxtlayaraq induksiyanı standartlaşdırır (Şəkil 2A) (34). MS/MS analiz və hesablama boru kəmərindən istifadə edərək, birbaşa qidalanma təcrübələrindən əvvəllər yığılmış spektrlərlə üst-üstə düşən 443 MS/MS spektrini (məlumat faylı S1) əldə etdik. Bu MS/MS məlumat dəstinin informasiya nəzəriyyəsi təhlili göstərdi ki, yarpaq-ixtisaslaşmış metabolomların ot yeyənləri simulyasiya etməklə yenidən proqramlaşdırılması OS-yə xas induksiyalar göstərdi (Şəkil 2C). Xüsusilə, OSS1 müalicəsi ilə müqayisədə, OSM 4 saat ərzində metabolom ixtisaslaşmasının artmasına səbəb oldu. Qeyd etmək lazımdır ki, birbaşa ot yeyənlərin qidalanması ilə bağlı eksperimental məlumat dəsti ilə müqayisədə, Hj və δj koordinatları kimi istifadə edərək ikiölçülü məkanda görüntülənən metabolik kinetika və zamanla simulyasiya edilmiş ot yeyən müalicəyə cavab olaraq metabolom ixtisaslaşmasının istiqaməti Artan ardıcıllıq (Şəkil 2D). Eyni zamanda, metabolom təcrübəsinin bu hədəf artımının simulyasiya edilmiş ot yeyənlərə cavab olaraq mərkəzi karbon metabolizmasının yenidən konfiqurasiyası ilə əlaqəli olub olmadığını araşdırmaq üçün amin turşularının, üzvi turşuların və şəkərlərin tərkibini (S2 məlumat faylı) kəmiyyətləşdirdik (Şəkil S2). Bu nümunəni daha yaxşı izah etmək üçün əvvəllər müzakirə edilən fenolamid və 17-HGL-DTG yollarının metabolik yığılma kinetikasını daha da izlədik. Ot yeyən heyvanların OS-spesifik induksiyası fenolamid metabolizması daxilində diferensial yenidənqurma modelinə çevrilir (Şəkil S3). Kumarin və kofeoil hissələrini ehtiva edən fenolik amidlər üstünlük təşkil edən şəkildə OSS1 tərəfindən induksiya olunur, OSM-lər isə ferulil konjugatlarının spesifik induksiyasını tetikler. 17-HGL-DTG yolu üçün aşağı axın malonilləşmə və dimalonilləşmə məhsulları ilə diferensial OS induksiyası aşkar edilmişdir (Şəkil S3).
Daha sonra, bitki mənşəli heyvanlarda rozet bitki yarpaqlarının yarpaqlarını müalicə etmək üçün OSM-lərin istifadəsini simulyasiya edən zaman kursu mikroarray məlumat dəsti istifadə edərək OS tərəfindən induksiya edilmiş transkriptom plastikliyini öyrəndik. Nümunə kinetikası əsasən bu metabolomika tədqiqatında istifadə edilən kinetika ilə üst-üstə düşür (35). Metabolik plastikliyin zamanla xüsusilə artdığı metabolom yenidən konfiqurasiyası ilə müqayisədə, transkriptom induksiyası (RDPI) və ixtisaslaşma (δj) 1-də olduğu Ms tərəfindən induksiya edilmiş yarpaqlarda keçici transkripsiya partlayışlarını müşahidə edirik. Bu zaman nöqtəsində saatlarda və müxtəliflikdə (Hj) əhəmiyyətli bir artım müşahidə edildi, BMP1 ifadəsi əhəmiyyətli dərəcədə azaldı, ardınca transkriptom ixtisaslaşmasının zəifləməsi müşahidə edildi (Şəkil S4). Metabolik gen ailələri (məsələn, P450, qlikoziltransferaza və BAHD asiltransferaza) yuxarıda qeyd olunan erkən yüksək ixtisaslaşma modelinə uyğun olaraq, ilkin metabolizmdən əldə edilən struktur vahidlərindən xüsusi metabolitlərin yığılması prosesində iştirak edirlər. Bir nümunə tədqiqatı olaraq, fenilalanin yolu təhlil edildi. Təhlil təsdiqlədi ki, fenolamid metabolizmasındakı əsas genlər cəlb olunmamış bitkilərlə müqayisədə otyeyənlərdə yüksək dərəcədə OS ilə induksiya olunur və ifadə nümunələrində sıx uyğunluq təşkil edir. Bu yolun yuxarı hissəsindəki transkripsiya faktoru MYB8 və PAL1, PAL2, C4H və 4CL struktur genləri transkripsiyanın erkən başlanğıcını göstərdi. Fenolamidin son yığılmasında rol oynayan AT1, DH29 və CV86 kimi asiltransferazalar uzun müddətli yuxarı tənzimləmə nümunəsi nümayiş etdirir (Şəkil S4). Yuxarıdakı müşahidələr göstərir ki, transkriptom ixtisaslaşmasının erkən başlanğıcı və metabolomika ixtisaslaşmasının daha sonra artması güclü müdafiə reaksiyasını başladan sinxron tənzimləyici sistemlə əlaqəli ola bilən birləşmiş rejimdir.
Bitki hormonu siqnalizasiyasındakı yenidən konfiqurasiya, bitkilərin fiziologiyasını yenidən proqramlaşdırmaq üçün bitki mənşəli məlumatları birləşdirən tənzimləyici təbəqə kimi çıxış edir. Ot yeyən heyvanların simulyasiyasından sonra, əsas bitki hormonu kateqoriyalarının kümülatif dinamikasını ölçdük və aralarındakı müvəqqəti birgə ifadəni vizuallaşdırdıq [Pearson korrelyasiya əmsalı (PCC)> 0.4] (Şəkil 3A). Gözlənildiyi kimi, biosintezlə əlaqəli bitki hormonları bitki hormonu birgə ifadə şəbəkəsi daxilində əlaqələndirilir. Bundan əlavə, müxtəlif müalicə üsulları ilə induksiya edilən bitki hormonlarını vurğulamaq üçün metabolik spesifiklik (Si indeksi) bu şəbəkəyə xəritələşdirilir. Ot yeyən heyvanlara spesifik reaksiyanın iki əsas sahəsi çəkilir: biri JA klasterindədir, burada JA (bioloji cəhətdən aktiv forması JA-Ile) və digər JA törəmələri ən yüksək Si balını göstərir; digəri etilendir (ET). Gibberellin ot yeyən heyvanlara spesifiklikdə yalnız orta dərəcədə artım göstərdi, sitokinin, auksin və absis turşusu kimi digər bitki hormonları isə ot yeyən heyvanlar üçün aşağı induksiya spesifikliyinə malik idi. Təkcə W + W istifadə etməklə müqayisədə, OS tətbiqi (W + OS) vasitəsilə JA törəmələrinin pik dəyərinin gücləndirilməsi əsasən JA-ların güclü spesifik göstəricisinə çevrilə bilər. Gözlənilmədən, fərqli ekzitor tərkibli OSM və OSS1-in oxşar JA və JA-Ile yığılmasına səbəb olduğu məlumdur. OSS1-dən fərqli olaraq, OSM OSM-lər tərəfindən xüsusi və güclü şəkildə induksiya olunur, OSS1 isə bazal yaraların reaksiyasını gücləndirmir (Şəkil 3B).
(A) Ot yeyən heyvanların yaratdığı bitki hormonlarının toplanması kinetikası simulyasiyasının PCC hesablamasına əsaslanan birgə ifadə şəbəkəsi təhlili. Düyün tək bir bitki hormonunu, düyünün ölçüsü isə müalicələr arasında bitki hormonuna xas olan Si indeksini təmsil edir. (B) Müxtəlif rənglərlə göstərilən müxtəlif müalicələr nəticəsində yarpaqlarda JA, JA-Ile və ET-nin toplanması: ərik, W + OSM; mavi, W + OSSl; qara, W + W; boz, C (nəzarət). Ulduz işarələri müalicə və nəzarət arasında əhəmiyyətli fərqləri göstərir (iki tərəfli ANOVA, ardınca Tukey HSD post hoc çoxsaylı müqayisə, *** P <0.001). ETR1-də JA biosintezində və pozulmuş qavrayış spektrində (irAOC və irCOI1) (C)697 MS/MS (məlumat faylı S1) və pozulmuş ET siqnalı ilə ETR1-də (D)585 MS/MS (məlumat faylı S1) məlumat nəzəriyyəsi təhlili. İki simulyasiya edilmiş ot yeyən heyvan müalicəsi bitki xətlərini və boş nəqliyyat vasitəsi (EV) nəzarət bitkilərini işə saldı. Ulduz işarələri W+OS müalicəsi ilə zədələnməmiş nəzarət arasında əhəmiyyətli fərqləri göstərir (iki tərəfli ANOVA, ardınca Tukey HSD post hoc çoxsaylı müqayisəsi, *P<0.05, **P<0.01 və ***P<0.001). (E) İxtisaslaşmaya səpələnmiş müxalifətin səpələnmiş qrafikləri. Rənglər müxtəlif genetik modifikasiya olunmuş ştammları təmsil edir; simvollar müxtəlif müalicə üsullarını təmsil edir: üçbucaq, W + OSS1; düzbucaqlı, W + OSM; dairə C
Daha sonra, bu iki bitki hormonunun bitki mənşəli heyvanlar üzərində metabolizmasını təhlil etmək üçün JA və ET biosintezinin (irAOC və irACO) və qavrayışın (irCOI1 və sETR1) əsas mərhələlərində genetik cəhətdən modifikasiya olunmuş zəiflədilmiş Nepentes ştammından (irCOI1 və sETR1) istifadə edirik. Yenidən proqramlaşdırmanın nisbi töhfəsi. Əvvəlki təcrübələrə uyğun olaraq, boş daşıyıcı (EV) bitkilərdə bitki mənşəli heyvan-OS-nin induksiyasını (Şəkil 3, C-dən D-yə) və OSM-in yaratdığı Hj indeksinin ümumi azalmasını, δj indeksinin isə artdığını təsdiqlədik. Cavab OSS1 tərəfindən tetiklenen cavabdan daha aydın görünür. Hj və δj-ni koordinat kimi istifadə edən iki xətli qrafik spesifik derequlyasiyanı göstərir (Şəkil 3E). Ən aşkar tendensiya, JA siqnalı olmayan ştammlarda bitki mənşəli heyvanların yaratdığı metabolom müxtəlifliyi və ixtisaslaşma dəyişikliklərinin demək olar ki, tamamilə aradan qaldırılmasıdır (Şəkil 3C). Bunun əksinə olaraq, sETR1 bitkilərində səssiz ET qavrayışı, bitki mənşəli maddələr mübadiləsindəki dəyişikliklərə ümumi təsir JA siqnalından daha aşağı olsa da, OSM və OSS1 həyəcanları arasında Hj və δj indekslərindəki fərqi azaldır (Şəkil 3D və Şəkil S5). Bu, JA siqnal ötürülməsinin əsas funksiyasına əlavə olaraq, ET siqnal ötürülməsinin həm də bitki mənşəli heyvanların növlərə xas metabolik reaksiyasının incə tənzimlənməsi kimi xidmət etdiyini göstərir. Bu incə tənzimləmə funksiyasına uyğun olaraq, sETR1 bitkilərində ümumi metabolom induksiyasında heç bir dəyişiklik olmamışdır. Digər tərəfdən, sETR1 bitkiləri ilə müqayisədə irACO bitkiləri bitki mənşəli heyvanların yaratdığı metabolik dəyişikliklərin oxşar ümumi amplitudalarını induksiya etmişdir, lakin OSM və OSS1 problemləri arasında əhəmiyyətli dərəcədə fərqli Hj və δj balları göstərmişdir (Şəkil S5).
Ot yeyənlərin növlərə xas reaksiyasına mühüm töhfələr verən ixtisaslaşmış metabolitləri müəyyən etmək və ET siqnalları vasitəsilə onların istehsalını dəqiq tənzimləmək üçün əvvəllər hazırlanmış struktur MS/MS metodundan istifadə etdik. Bu metod, metabolik ailəni MS/MS fraqmentlərindən [normallaşdırılmış nöqtə məhsulu (NDP)] və neytral itkiyə (NL) əsaslanan oxşarlıq balından yenidən çıxarmaq üçün iki qruplaşdırma metoduna əsaslanır. ET transgen xətlərinin təhlili yolu ilə qurulmuş MS/MS məlumat dəsti 585 MS/MS (məlumat faylı S1) istehsal etdi ki, bu da onları yeddi əsas MS/MS moduluna (M) qruplaşdırmaqla həll edildi (Şəkil 4A). Bu modulların bəziləri əvvəllər xarakterizə edilmiş xüsusi metabolitlərlə sıx şəkildə doludur: məsələn, M1, M2, M3, M4 və M7 müxtəlif fenol törəmələri (M1), flavonoid qlikozidləri (M2), asil şəkərləri (M3 və M4) və 17-HGL-DTG (M7) ilə zəngindir. Bundan əlavə, hər modulda tək bir metabolitin metabolik spesifik məlumatı (Si indeksi) hesablanır və onun Si paylanması intuitiv olaraq görülə bilər. Bir sözlə, yüksək bitki mənşəli və genotip spesifikliyi nümayiş etdirən MS/MS spektrləri yüksək Si dəyərləri ilə xarakterizə olunur və kurtoz statistikası sağ quyruq küncündə xəzin paylanmasını göstərir. Belə arıq kolloid paylanmalarından biri M1-də aşkar edilmişdir ki, burada fenol amid ən yüksək Si fraksiyasını göstərmişdir (Şəkil 4B). M7-də əvvəllər qeyd olunan bitki mənşəli induksiya edilə bilən 17-HGL-DTG orta Si balını göstərdi ki, bu da iki OS növü arasında orta dərəcədə diferensial tənzimləməni göstərir. Bunun əksinə olaraq, rutin, CGA və asil şəkərləri kimi əksər konstitutiv şəkildə istehsal olunan ixtisaslaşmış metabolitlər ən aşağı Si balları arasındadır. Xüsusi metabolitlər arasında struktur mürəkkəbliyini və Si paylanmasını daha yaxşı araşdırmaq üçün hər modul üçün molekulyar şəbəkə qurulmuşdur (Şəkil 4B). OD nəzəriyyəsinin (Şəkil 1B-də ümumiləşdirilmiş) vacib bir proqnozu, bitki mənşəli bitkilərdən sonra xüsusi metabolitlərin yenidən təşkil edilməsinin, xüsusən də onların spesifikliyini artırmaqla (təsadüfi paylanmadan fərqli olaraq) yüksək müdafiə dəyəri olan metabolitlərdə birtərəfli dəyişikliklərə səbəb olmasıdır. Mode) MT nəzəriyyəsi ilə proqnozlaşdırılan müdafiə metabolit. M1-də toplanan fenol törəmələrinin əksəriyyəti həşəratların fəaliyyətinin azalması ilə funksional olaraq əlaqəlidir (32). 24 saat ərzində induksiya olunmuş yarpaqlar və EV nəzarət bitkilərinin tərkib yarpaqları arasında M1 metabolitlərindəki Si dəyərlərini müqayisə edərkən, bitki mənşəli həşəratlardan sonra bir çox metabolitlərin metabolik spesifikliyinin əhəmiyyətli dərəcədə artan bir meyl olduğunu müşahidə etdik (Şəkil 4C). Si dəyərində xüsusi artım yalnız müdafiə fenolamidlərində aşkar edilmişdir, lakin bu modulda birlikdə mövcud olan digər fenollarda və naməlum metabolitlərdə Si dəyərində heç bir artım aşkar edilməmişdir. Bu, OD nəzəriyyəsi ilə əlaqəli olan ixtisaslaşmış bir modeldir. Ot yeyənlərin yaratdığı metabolik dəyişikliklərin əsas proqnozları ardıcıldır. Fenolamid spektrinin bu xüsusiyyətinin OS-spesifik ET tərəfindən induksiya edilib-edilmədiyini yoxlamaq üçün metabolit Si indeksini qrafik şəklində qurduq və EV və sETR1 genotiplərində OSM və OSS1 arasında diferensial ifadə dəyəri yaratdıq (Şəkil 4D). sETR1-də fenamidin OSM və OSS1 arasındakı fərqi xeyli azaltdı. İki qruplaşma metodu, JA ilə tənzimlənən metabolik ixtisaslaşma ilə əlaqəli əsas MS/MS modullarını çıxarmaq üçün kifayət qədər JA olmayan ştammlarda toplanan MS/MS məlumatlarına da tətbiq edildi (Şəkil S6).
(A) Paylaşılan fraqmentə (NDP oxşarlığı) və paylaşılan neytral itkiyə (NL oxşarlığı) əsaslanan 585 MS/MS-in klasterləşmə nəticələri, modulun (M) məlum birləşmə ailəsi ilə və ya naməlum və ya zəif metabolizə olunmuş Metabolit tərkibi ilə uyğun olmasına gətirib çıxarır. Hər modulun yanında metabolit (MS/MS) spesifik (Si) paylanması göstərilir. (B) Modul molekulyar şəbəkə: Düyünlər MS/MS və kənarları, NDP (qırmızı) və NL (mavi) MS/MS ballarını (kəsişmə,> 0.6) təmsil edir. Dərəcələndirilmiş metabolit spesifiklik indeksi (Si) modula (solda) əsasən rənglənir və molekulyar şəbəkəyə (sağda) xəritələşdirilir. (C) 24 saat ərzində konstitutiv (nəzarət) və induksiya olunmuş vəziyyətdə (simulyasiya edilmiş ot yeyən) EV bitkisinin M1 modulu: molekulyar şəbəkə diaqramı (Si dəyəri düyün ölçüsüdür, müdafiə fenolamid mavi rəngdə vurğulanmışdır). (D) EV və ET qavrayışının pozulması ilə spektr xətti sETR1-in M1 molekulyar şəbəkə diaqramı: yaşıl dairə düyünlə təmsil olunan fenol birləşmə və W + OSM və W + OSS1 müalicələri arasındakı əhəmiyyətli fərq (P dəyəri) düyün ölçüsü kimi. CP, N-kofeoil-tirozin; CS, N-kofeoil-spermidin; FP, N-ferul turşusu ester-urik turşusu; FS, N-ferulil-spermidin; CoP, N', N “-Kumarolil-tirozin; DCS, N', N”-dikaffeoil-spermidin; CFS, N', N”-kofeoil, feruloil-spermidin; Wolfberry Son-da Lycium barbarum; Nick. O-AS, O-asil şəkər.
Təhlili tək bir zəifləmiş Nepenthes genotipindən təbii populyasiyalara qədər genişləndirdik, burada ot yeyən JA səviyyələrində və spesifik metabolit səviyyələrində güclü spesifik daxili dəyişikliklər əvvəllər təbii populyasiyalarda təsvir edilmişdir (26). Bu məlumat dəstini 43 germplazmasını əhatə etmək üçün istifadə edin. Bu germplazmalar N. pallens-dən 123 bitki növündən ibarətdir. Bu bitkilər Yuta, Nevada, Arizona və Kaliforniyadakı müxtəlif yerli yaşayış yerlərində toplanan toxumlardan götürülmüşdür (Şəkil S7), metabolom müxtəlifliyini (burada populyasiya səviyyəsi adlanır) β müxtəlifliyi) və OSM-in yaratdığı ixtisaslaşmanı hesabladıq. Əvvəlki tədqiqatlarla uyğun olaraq, Hj və δj oxları boyunca geniş metabolik dəyişikliklər müşahidə etdik ki, bu da germplazmaların ot yeyənlərə qarşı metabolik reaksiyalarının plastikliyində əhəmiyyətli fərqlərə malik olduğunu göstərir (Şəkil S7). Bu təşkilatlanma ot yeyənlərin yaratdığı JA dəyişikliklərinin dinamik diapazonu haqqında əvvəlki müşahidələri xatırladır və tək bir populyasiyada çox yüksək dəyər saxlamışdır (26, 36). Hj və δj arasındakı ümumi səviyyə korrelyasiyasını sınaqdan keçirmək üçün JA və JA-Ile istifadə edərək, JA ilə metabolom β müxtəlifliyi və ixtisaslaşma indeksi arasında əhəmiyyətli bir müsbət korrelyasiya olduğunu aşkar etdik (Şəkil S7). Bu, populyasiya səviyyəsində aşkar edilən JA induksiyasında ot yeyənlərin yaratdığı heterojenliyin həşərat ot yeyənlərindən seleksiya nəticəsində yaranan əsas metabolik polimorfizmlərlə əlaqəli ola biləcəyini göstərir.
Əvvəlki tədqiqatlar göstərmişdir ki, tütün növləri növ və induksiya olunmuş və konstitutiv metabolik müdafiədən nisbi asılılıq baxımından çox fərqlənir. Ot yeyənlərə qarşı siqnal ötürülməsində və müdafiə qabiliyyətlərindəki bu dəyişikliklərin müəyyən bir növün böyüdüyü yerdəki həşərat populyasiyasının təzyiqi, bitki həyat dövrü və müdafiə istehsal xərcləri ilə tənzimləndiyinə inanılır. Şimali Amerika və Cənubi Amerikada doğulmuş altı Nicotiana növünün ot yeyənləri tərəfindən induksiya olunmuş yarpaq metabolomunun yenidən qurulmasının ardıcıllığını araşdırdıq. Bu növlər Şimali Amerikanın Nepenthes, yəni Nicolas Bociflo ilə sıx əlaqəlidir. La, N. nicotinis, Nicotiana n. zəifləmiş ot, Nicotiana tabacum, xətti tütün, tütün (Nicotiana spegazzinii) və tütün yarpağı tütünü (Nicotiana obtusifolia) (Şəkil 5A) (37). Bu növlərdən altısı, o cümlədən yaxşı xarakterizə olunan N. please növü, petuniya kladasının illik bitkiləridir və obtusifolia N. bacı kladası Trigonophyllae-nin çoxillik bitkiləridir (38). Daha sonra, həşəratların qidalanmasının növ səviyyəsində metabolik yenidən qurulmasını öyrənmək üçün bu yeddi növ üzərində W + W, W + OSM və W + OSS1 induksiyası aparıldı.
(A) Maksimum ehtimala [nüvə qlütamin sintezi üçün (38)] və yeddi yaxından əlaqəli Nicotiana növünün (müxtəlif rənglər) coğrafi paylanmasına (37) əsaslanan açılış filogenetik ağacı. (B) Yeddi Nicotiana növünün metabolik profilləri üçün ixtisaslaşmış müxtəlifliyin səpələnmə qrafiki (939 MS/MS; məlumat faylı S1). Növ səviyyəsində metabolom müxtəlifliyi ixtisaslaşma dərəcəsi ilə mənfi korrelyasiya olunur. Metabolik müxtəliflik və ixtisaslaşma ilə JA yığılması arasındakı növ səviyyəsində korrelyasiyanın təhlili Şəkil 2-də göstərilmişdir. S9. Rəng, müxtəlif növlər; üçbucaq, W + OSS1; düzbucaqlı, W + OSM; (C) Nicotiana JA və JA-Ile dinamikası OS həyəcanlanma amplitudasına görə sıralanır (iki tərəfli ANOVA və Tukey HSD çoxlu müqayisədən sonra, * P <0.05, ** P <0.01 və * ** W + OS və W + W müqayisəsi üçün, P <0.001). Bitki mənşəli və metil JA (MeJA) simulyasiyasından sonra hər növün (D) müxtəlifliyi və (E) ixtisaslaşmasının qutu qrafiki. Ulduz işarəsi W + OS və W + W və ya lanolin üstəgəl W (Lan + W) və ya Lan üstəgəl MeJA (Lan + MeJa) və Lan nəzarəti (Tukey's HSD post hoc çoxlu müqayisəsi ilə müşayiət olunan iki tərəfli dispersiya təhlili, *P<0.05, **P<0.01 və ***P<0.001) arasındakı əhəmiyyətli fərqi göstərir.
İkiqat klaster metodundan istifadə edərək, 939 MS/MS-dən ibarət 9 modul müəyyən etdik (S1 məlumat faylı). Müxtəlif müalicə üsulları ilə yenidən konfiqurasiya edilmiş MS/MS-in tərkibi növlər arasında müxtəlif modullar arasında çox dəyişir (Şəkil S8). Hj (burada növ səviyyəli γ-müxtəlifliyi kimi istinad edilir) və δj-ni vizuallaşdırmaq, müxtəlif növlərin metabolik məkanda çox fərqli qruplara birləşdiyini, burada növ səviyyəli bölünmənin adətən həyəcanlanmadan daha çox nəzərə çarpdığını göstərir. N. xətti və N. obliquus istisna olmaqla, onlar geniş dinamik induksiya effektləri diapazonu nümayiş etdirirlər (Şəkil 5B). Bunun əksinə olaraq, N. purpurea və N. obtusifolia kimi növlər müalicəyə daha az aşkar metabolik reaksiya göstərir, lakin metabolom daha müxtəlifdir. İnduksiya edilmiş metabolik reaksiyanın növə xas paylanması ixtisaslaşma və qamma müxtəlifliyi arasında əhəmiyyətli dərəcədə mənfi korrelyasiyaya səbəb oldu (PCC = -0.46, P = 4.9×10-8). OS tərəfindən induksiya edilən JA səviyyələrində dəyişikliklər metabolom ixtisaslaşması ilə müsbət, hər bir növün nümayiş etdirdiyi metabolik qamma müxtəlifliyi ilə isə mənfi korrelyasiya olunur (Şəkil 5B və Şəkil S9). Qeyd etmək lazımdır ki, Şəkil 5C-də "siqnal cavabı" növləri kimi adlandırılan növlər, məsələn, Nepenthes nematodes, Nepenthes nepenthes, Nepenthes acute və Nepenthes attenuated, 30 dəqiqədə əhəmiyyətli əlamətlərə səbəb oldu. Son OS-spesifik JA və JA-Ile epidemiyaları, Nepenthes dəyirmanları, Nepenthes powdery və N. obtusifolia kimi "siqnal cavabsız" adlandırılan digər bakteriyalar isə heç bir OS spesifikliyi olmadan yalnız JA-Ile Edge induksiyasını göstərir (Şəkil 5C). Yuxarıda qeyd edildiyi kimi, metabolik səviyyədə, zəifləmiş Nepenthes üçün siqnala cavab verən maddələr OS spesifikliyini göstərdi və Hj-ni azaltmaqla yanaşı δj-ni əhəmiyyətli dərəcədə artırdı. Bu OS-spesifik prayminq effekti siqnala reaksiya verməyən növlər kimi təsnif edilən növlərdə aşkar edilməmişdir (Şəkil 5, D və E). OS-spesifik metabolitlər siqnala reaksiya verən növlər arasında daha tez-tez paylaşılır və bu siqnal qrupları daha zəif siqnal reaksiyalarına malik növlərlə qruplaşır, daha zəif siqnal reaksiyalarına malik növlər isə daha az qarşılıqlı asılılıq göstərir (Şəkil S8). Bu nəticə göstərir ki, JA-ların OS-spesifik induksiyası və aşağı axın metabolomunun OS-spesifik yenidən konfiqurasiyası növ səviyyəsində birləşir.
Daha sonra, bitkiləri müalicə etmək üçün metil JA (MeJA) tərkibli lanolin pastasından istifadə edərək, bu birləşmə rejimlərinin bitkilərin sitoplazmasında olacaq ekzogen JA tərəfindən tətbiq edilən JA-nın mövcudluğu ilə məhdudlaşıb-möhkəmlənmədiyini araşdırdıq. Sürətli deesterifikasiya JA-dır. JA-nın davamlı tədarükü səbəbindən siqnala cavab verən növlərdən siqnala cavab verməyən növlərə tədricən dəyişmə tendensiyasını aşkar etdik (Şəkil 5, D və E). Bir sözlə, MeJA müalicəsi xətti nematodların, N. obliquus, N. aquaticus, N. pallens və N. mikimotoi-nin metabolomlarını güclü şəkildə yenidən proqramlaşdırdı və nəticədə δj-də əhəmiyyətli dərəcədə artım və Hj-də azalma müşahidə edildi. N. purpurea yalnız δj-də artım göstərdi, lakin Hj-də artım göstərmədi. Əvvəllər son dərəcə aşağı səviyyədə JA topladığı göstərilən N. obtusifolia da metabolomun yenidən konfiqurasiyası baxımından MeJA müalicəsinə zəif reaksiya verir. Bu nəticələr göstərir ki, siqnala cavab verməyən növlərdə JA istehsalı və ya siqnal ötürülməsi fizioloji cəhətdən məhduddur. Bu hipotezi yoxlamaq üçün W + W, W + OSM və W + OSS1 Transkriptoması (39) tərəfindən induksiya edilən dörd növü (N. pallens, N. mills, N. pink və N. microphylla) araşdırdıq. Metabolomun yenidən qurulması modelinə uyğun olaraq, növlər transkriptom məkanında yaxşı ayrılmışdır, bunların arasında zəifləmiş N. ən yüksək OS ilə induksiya edilən RDPI, N. gracilis isə ən aşağı göstəriciyə malik idi (Şəkil 6A). Lakin, N. oblonga tərəfindən induksiya edilən transkriptom müxtəlifliyinin dörd növ arasında ən aşağı olduğu, əvvəllər yeddi növdə göstərilən N. oblonga-nın ən yüksək metabonomik müxtəlifliyinin əksinə olduğu aşkar edilmişdir. Əvvəlki tədqiqatlar göstərir ki, JA siqnalları da daxil olmaqla, erkən müdafiə siqnalları ilə əlaqəli bir sıra genlər Nicotiana növlərində ot yeyənlərlə əlaqəli eksitorlar tərəfindən induksiya edilən erkən müdafiə reaksiyalarının spesifikliyini izah edir (39). Bu dörd növ arasında JA siqnal yollarının müqayisəsi maraqlı bir nümunə ortaya qoydu (Şəkil 6B). Bu yoldakı əksər genlər, məsələn, AOC, OPR3, ACX və COI1, bu dörd növdə nisbətən yüksək induksiya səviyyələri göstərdi. Lakin, əsas gen olan JAR4, JA-nı bioloji cəhətdən aktiv formada toplanmış JA-Ile transkriptlərinə çevirir və onun transkripsiya səviyyəsi, xüsusən də N. mills, Nepenthes pieris və N. microphylla-da çox aşağıdır. Bundan əlavə, N. bifidum-da yalnız başqa bir AOS geninin transkripti aşkar edilmədi. Gen ifadəsindəki bu dəyişikliklər siqnal-allergik növlərdə aşağı JA istehsalı və N. gracilis-in induksiyası ilə induksiya edilən həddindən artıq fenotiplərdən məsul ola bilər.
(A) Ot yeyən induksiyadan 30 dəqiqə sonra nümunə götürülmüş dörd yaxın əlaqəli tütün növünün erkən transkripsiya reaksiyalarının yenidən proqramlaşdırılmasının informasiya nəzəriyyəsi təhlili. RDPI, ot yeyən OS tərəfindən induksiya edilmiş yarpaqları yara nəzarəti ilə müqayisə etməklə hesablanır. Rənglər fərqli növləri, simvollar isə fərqli müalicə üsullarını göstərir. (B) Dörd növ arasında JA siqnal yollarında gen ifadəsinin təhlili. Sadələşdirilmiş JA yolu qutu qrafikinin yanında göstərilir. Müxtəlif rənglər fərqli emal üsullarını göstərir. Ulduz işarəsi W + OS müalicəsi ilə W + W nəzarəti arasında əhəmiyyətli bir fərq olduğunu göstərir (cütlük fərqləri üçün Student t-testi üçün, *P<0.05, **P<0.01 və ***P<0.001). OPDA, 12-oksofitodien turşusu; OPC-8: 0,3-okso-2(2′(Z)-pentenil)-siklopentan-1-oktan turşusu.
Son hissədə, müxtəlif bitki növlərinin metabolomunun həşərat növünə xas yenidən qurulmasının ot yeyənlərə necə davamlı ola biləcəyini araşdırdıq. Əvvəlki tədqiqatlar Nicotiana cinsinə vurğu etdi. Onların Ms və sürfələrə qarşı müqaviməti çox fərqlidir (40). Burada bu model ilə onların metabolik plastikliyi arasındakı əlaqəni araşdırdıq. Yuxarıda göstərilən dörd tütün növündən istifadə edərək və ot yeyənlərin yaratdığı metabolomun müxtəlifliyi və ixtisaslaşması ilə bitkilərin Ms və Sl-ə qarşı müqaviməti arasındakı korrelyasiyanı sınaqdan keçirərək, ümumi Sl All-a qarşı müqavimətin, müxtəlifliyin və ixtisaslaşmanın müsbət korrelyasiya olunduğunu, mütəxəssis xanımlara qarşı müqavimət ilə ixtisaslaşma arasındakı korrelyasiyanın isə zəif olduğunu və müxtəlifliklə korrelyasiyanın əhəmiyyətli olmadığını aşkar etdik (Şəkil S10). S1 müqavimətinə gəldikdə, əvvəllər həm JA siqnal transduksiya səviyyələrini, həm də metabolom plastikliyini nümayiş etdirdiyi göstərilən həm zəifləmiş N. chinensis, həm də N. gracilis ot yeyən induksiyaya qarşı çox fərqli reaksiyalara malik idi və onlar da oxşar yüksək müqavimət göstərdilər. Cins.
Son altmış ildə bitki müdafiə nəzəriyyəsi nəzəri bir çərçivə təmin etmişdir ki, bu da tədqiqatçıların bitki ixtisaslaşmış metabolitlərinin xeyli sayda təkamülünü və funksiyalarını proqnozlaşdırdıqlarına əsaslanır. Bu nəzəriyyələrin əksəriyyəti güclü nəticələr çıxarmağın normal proseduruna əməl etmir (41). Onlar eyni təhlil səviyyəsində əsas proqnozlar təklif edirlər (3). Əsas proqnozların sınaqdan keçirilməsi müəyyən nəzəriyyələrin təhlil edilməsinə imkan verdikdə, bu, sahənin irəliləməsinə səbəb olacaq. Dəstəklənməlidir, lakin digərlərini rədd etməlidir (42). Bunun əvəzinə, yeni nəzəriyyə müxtəlif təhlil səviyyələrində proqnozlar verir və təsviri mülahizələrin yeni bir təbəqəsini əlavə edir (42). Lakin, funksional səviyyədə təklif olunan iki nəzəriyyə, MT və OD, otyeyən heyvanların yaratdığı ixtisaslaşmış metabolik dəyişikliklərin vacib proqnozları kimi asanlıqla izah edilə bilər: OD nəzəriyyəsi ixtisaslaşmış metabolik "məkan"dakı dəyişikliklərin yüksək istiqamətli olduğuna inanır. MT nəzəriyyəsi hesab edir ki, bu dəyişikliklər qeyri-istiqamətli olacaq və metabolik məkanda təsadüfi şəkildə yerləşəcək və yüksək müdafiə dəyərli metabolitlərə malik olmağa meyllidir. OD və MT proqnozlarının əvvəlki tədqiqatları dar bir priori "müdafiə" birləşmələri dəsti ilə sınaqdan keçirilmişdir. Bu metabolit mərkəzli testlər bitkiçilik zamanı metabolomun yenidən konfiqurasiyasının dərəcəsini və trayektoriyasını təhlil etmək imkanını istisna edir və ardıcıl statistik çərçivə daxilində sınaqdan keçirməyə imkan vermir ki, bu da bütövlükdə nəzərdən keçirilə bilən əsas proqnozlar tələb etsin. Bitki metabolomundakı dəyişiklikləri kəmiyyətcə qiymətləndirin. Burada biz hesablama MS-ə əsaslanan metabolomikada innovativ texnologiyadan istifadə etdik və qlobal metabolomika səviyyəsində təklif olunan ikisi arasındakı fərqi yoxlamaq üçün informasiya nəzəriyyəsi təsvirlərinin ümumi valyutasında dekonvolyusiya MS analizi apardıq. Bu nəzəriyyənin əsas proqnozu. İnformasiya nəzəriyyəsi bir çox sahələrdə, xüsusən də biomüxtəliflik və qida axını tədqiqatları kontekstində tətbiq edilmişdir (43). Lakin, bildiyimiz qədəri ilə, bu, bitkilərin metabolik informasiya məkanını təsvir etmək və ətraf mühit siqnallarına cavab olaraq müvəqqəti metabolik dəyişikliklərlə əlaqəli ekoloji problemləri həll etmək üçün istifadə edilən ilk tətbiqdir. Xüsusilə, bu metodun qabiliyyəti, bitki növləri daxilində və arasındakı nümunələri müqayisə etmək, bitki yeyənlərin müxtəlif növlərdən növlərarası makrotəkamül nümunələrinə necə təkamül etdiyini araşdırmaq qabiliyyətindən ibarətdir. Metabolizm.
Əsas komponent təhlili (PCA) çoxdəyişkənli məlumat dəstini ölçü azaltma məkanına çevirir ki, məlumatların əsas trendi izah olunsun, buna görə də adətən dekonvolyusiya metabolomu kimi məlumat dəstini təhlil etmək üçün kəşfiyyat texnikası kimi istifadə olunur. Lakin, ölçü azalması məlumat dəstindəki məlumat məzmununun bir hissəsini itirəcək və PCA ekoloji nəzəriyyə ilə xüsusilə əlaqəli olan xüsusiyyətlər, məsələn: ot yeyənlərin ixtisaslaşmış sahələrdə (məsələn, zənginlik, paylanma) və bolluq) metabolitlərdə müxtəlifliyi necə yenidən konfiqurasiya etməsi barədə kəmiyyət məlumatı verə bilməz? Hansı metabolitlər müəyyən bir ot yeyən heyvanın induksiya olunmuş vəziyyətinin proqnozlaşdırıcılarıdır? Spesifiklik, müxtəliflik və induksiya baxımından yarpaqlara xas metabolit profilinin məlumat məzmunu parçalanır və ot yeyən heyvanların yeyilməsinin spesifik metabolizmi aktivləşdirə biləcəyi aşkar edilir. Gözlənilmədən müşahidə etdik ki, tətbiq olunan informasiya nəzəriyyəsi göstəricilərində təsvir edildiyi kimi, iki ot yeyən heyvanın (gecə qidalanan generalist Sl) və Solanaceae mütəxəssisi Ms-in hücumlarından sonra yaranan metabolik vəziyyət böyük bir üst-üstə düşür. Baxmayaraq ki, onların qidalanma davranışı və konsentrasiyası əhəmiyyətli dərəcədə fərqlidir. OS-də yağ turşusu-amin turşusu konjugatı (FAC) inisiatoru (31). Standart deşilmiş yaraları müalicə etmək üçün ot yeyən OS-dən istifadə etməklə, simulyasiya edilmiş ot yeyən müalicəsi də oxşar bir tendensiya göstərdi. Bitkilərin ot yeyən heyvan hücumlarına reaksiyasını simulyasiya etmək üçün bu standartlaşdırılmış prosedur, ot yeyən heyvanların yemək davranışındakı dəyişikliklərin yaratdığı qarışıq amilləri aradan qaldırır ki, bu da müxtəlif vaxtlarda müxtəlif dərəcələrdə zərərlərə səbəb olur (34). OSM-in əsas səbəbi kimi tanınan FAC, OSS1-də JAS və digər bitki hormon reaksiyalarını azaldır, OSS1 isə yüzlərlə dəfə azaldır (31). Lakin, OSS1, OSM ilə müqayisədə oxşar səviyyədə JA yığılmasına səbəb oldu. Əvvəllər zəifləmiş Nepentesdə JA reaksiyasının OSM-ə çox həssas olduğu, FAC-ın su ilə 1:1000 nisbətində durulaşdırılsa belə aktivliyini qoruyub saxlaya biləcəyi nümayiş etdirilmişdir (44). Buna görə də, OSM ilə müqayisədə, OSS1-dəki FAC çox aşağı olsa da, kifayət qədər JA epidemiyasına səbəb olmaq üçün kifayətdir. Əvvəlki tədqiqatlar göstərmişdir ki, porin kimi zülallar (45) və oliqosaxaridlər (46) OSS1-də bitki müdafiə reaksiyalarını tetiklemek üçün molekulyar ipucu kimi istifadə edilə bilər. Lakin, OSS1-dəki bu əlavəedicilərin hazırkı tədqiqatda müşahidə edilən JA-nın yığılmasından məsul olub-olmadığı hələ də məlum deyil.
Müxtəlif ot yeyənlərin və ya ekzogen JA və ya SA (salisil turşusu) tətbiqinin yaratdığı fərqli metabolik barmaq izlərini təsvir edən az sayda tədqiqat olsa da (47), heç kim bitki ot şəbəkəsindəki ot yeyən növə xas pozuntunu və onun spesifik təsirlərini pozmayıb. Maddələr mübadiləsinin ümumi təsiri sistematik şəkildə öyrənilir. şəxsi məlumatlar. Bu təhlil, JA-lardan başqa digər bitki hormonları ilə daxili hormon şəbəkəsi əlaqəsinin ot yeyənlərin yaratdığı metabolik yenidənqurmanın spesifikliyini formalaşdırdığını bir daha təsdiqlədi. Xüsusilə, OSM-in səbəb olduğu ET-nin OSS1-in səbəb olduğu ET-dən xeyli yüksək olduğunu aşkar etdik. Bu rejim OSM-də daha çox FAC tərkibi ilə uyğundur ki, bu da ET partlayışını tetiklemek üçün zəruri və kifayət qədər şərtdir (48). Bitkilər və ot yeyənlər arasındakı qarşılıqlı təsir kontekstində ET-nin bitkiyə xas metabolit dinamikasına siqnal funksiyası hələ də sporadikdir və yalnız tək bir birləşmə qrupunu hədəf alır. Bundan əlavə, əksər tədqiqatlar ET-nin tənzimlənməsini öyrənmək üçün ET-nin və ya onun prekursorlarının və ya müxtəlif inhibitorların ekzogen tətbiqindən istifadə etmişdir ki, bunlar arasında bu ekzogen kimyəvi tətbiqlər bir çox qeyri-spesifik yan təsirlərə səbəb olacaqdır. Bildiyimiz qədər, bu tədqiqat bitki metabolom dinamikasını əlaqələndirmək üçün pozulmuş transgen bitkilərin istehsalı və qavranılması üçün ET-nin istifadəsində ET-nin rolunun ilk genişmiqyaslı sistematik tədqiqatını təmsil edir. Ot yeyənlərə xas ET induksiyası nəticədə metabolom reaksiyasını modulyasiya edə bilər. Ən əhəmiyyətlisi, fenolamidlərin ot yeyənlərə xas de novo yığılmasını aşkar edən ET biosintezi (ACO) və qavrayış (ETR1) genlərinin transgen manipulyasiyasıdır. Əvvəllər göstərilmişdir ki, ET putresin N-metiltransferazanı tənzimləməklə JA-nın yaratdığı nikotin yığılmasını incələşdirə bilər (49). Lakin, mexaniki baxımdan, ET-nin fenamidin induksiyasını necə incələşdirdiyi aydın deyil. ET-nin siqnal ötürmə funksiyasına əlavə olaraq, metabolik axın poliaminofenol amidlərinə qoyulan investisiyanı tənzimləmək üçün S-adenozil-1-metioninə də yönəldilə bilər. S-adenozil-1-metionin ET-dir və poliamin biosintetik yolunun ümumi ara məhsuludur. ET siqnalının fenolamidin səviyyəsini tənzimləmə mexanizmi əlavə tədqiqatlara ehtiyac duyur.
Uzun müddətdir ki, naməlum strukturlu çoxlu sayda xüsusi metabolitlər səbəbindən, müəyyən metabolik kateqoriyalara intensiv diqqət yetirilməsi bioloji qarşılıqlı təsirlərdən sonra metabolik müxtəlifliyin müvəqqəti dəyişikliklərini ciddi şəkildə qiymətləndirməyə imkan verməyib. Hazırda informasiya nəzəriyyəsi təhlilinə əsasən, qərəzsiz metabolitlərə əsaslanan MS/MS spektrinin əldə edilməsinin əsas nəticəsi odur ki, otyeyənlər ot yeyən və ya simulyasiya edən ot yeyənlər yarpaq metabolomunun ümumi metabolik müxtəlifliyini azaltmağa davam edərkən onun ixtisaslaşma dərəcəsini artırırlar. Otyeyənlərin səbəb olduğu metabolom spesifikliyindəki bu müvəqqəti artım transkriptom spesifikliyində sinergetik artımla əlaqələndirilir. Bu daha böyük metabolom ixtisaslaşmasına ən çox töhfə verən xüsusiyyət (daha yüksək Si dəyərinə malik) əvvəllər xarakterizə edilmiş ot yeyən funksiyaya malik xüsusi metabolitdir. Bu model OD nəzəriyyəsinin proqnozlaşdırılması ilə uyğundur, lakin metabolomun yenidən proqramlaşdırılmasının təsadüfiliyi ilə əlaqəli MT proqnozlaşdırılması uyğun deyil. Lakin, bu məlumatlar qarışıq modelin proqnozlaşdırılması ilə də uyğundur (ən yaxşı MT; Şəkil 1B), çünki naməlum müdafiə funksiyalarına malik digər xarakterik olmayan metabolitlər hələ də təsadüfi Si paylanmasını izləyə bilər.
Bu tədqiqatın daha da ələ keçirdiyi diqqətəlayiq bir nümunə, mikrotəkamül səviyyəsindən (tək bitki və tütün populyasiyası) daha böyük bir təkamül miqyasına (yaxından əlaqəli tütün növləri) qədər müxtəlif təkamül təşkilatlanma səviyyələrinin "ən yaxşı müdafiədə" olmasıdır. Ot yeyənlərin qabiliyyətlərində əhəmiyyətli fərqlər var. Mur və digərləri (20) və Kessler və Kalske (1) müstəqil olaraq Whittaker (50) tərəfindən əvvəlcə fərqləndirilən üç funksional biomüxtəliflik səviyyəsini kimyəvi müxtəlifliyin təsisçi və induksiya edilmiş zaman dəyişikliklərinə çevirməyi təklif etdilər; bu müəlliflər nə ümumiləşdirdilər. Genişmiqyaslı metabolom məlumatlarının toplanması prosedurları da bu məlumatlardan metabolik müxtəlifliyin necə hesablanacağını göstərmir. Bu tədqiqatda Whittakerin funksional təsnifatına edilən kiçik düzəlişlər α-metabolik müxtəlifliyi müəyyən bir bitkidəki MS/MS spektrlərinin müxtəlifliyi, β-metabolik müxtəlifliyi isə bir qrup populyasiyanın əsas növdaxili metabolizmi kimi nəzərdən keçirəcək. Məkan və γ-metabolik müxtəliflik oxşar növlərin təhlilinin genişləndirilməsi olacaq.
JA siqnalı geniş çeşidli otyeyən metabolik reaksiyalar üçün vacibdir. Bununla belə, JA biosintezinin növdaxili tənzimlənməsinin metabolom müxtəlifliyinə verdiyi töhfənin ciddi kəmiyyət testi yoxdur və JA siqnalının daha yüksək makrotəkamül miqyasında stresslə əlaqəli metabolik diversifikasiya üçün ümumi bir yer olub-olmadığı hələ də qeyri-müəyyəndir. Müşahidə etdik ki, Nepenthes otyeyəninin otyeyən təbiəti metabolom ixtisaslaşmasına səbəb olur və Nicotiana növlərinin populyasiyasında və yaxın qohum Nicotiana növləri arasında metabolom ixtisaslaşmasının dəyişkənliyi JA siqnalı ilə sistematik olaraq müsbət korrelyasiya olunur. Bundan əlavə, JA siqnalı pozulduqda, tək bir genotip otyeyən tərəfindən induksiya edilən metabolik spesifiklik ləğv ediləcək (Şəkil 3, C və E). Təbii olaraq zəifləmiş Nepenthes populyasiyalarının metabolik spektr dəyişiklikləri əsasən kəmiyyət xarakteri daşıdığından, bu analizdə metabolik β müxtəlifliyindəki və spesifikliyindəki dəyişikliklər əsasən metabolitlərlə zəngin birləşmə kateqoriyalarının güclü həyəcanlanmasından qaynaqlana bilər. Bu birləşmə sinifləri metabolom profilinin bir hissəsinə hakimdir və JA siqnalları ilə müsbət korrelyasiyaya səbəb olur.
Tütün növlərinin biokimyəvi mexanizmləri çox fərqli olduğundan, metabolitlər keyfiyyət baxımından xüsusi olaraq müəyyən edilir, buna görə də daha analitikdir. Məlumat nəzəriyyəsinin ələ keçirilmiş metabolik profilin işlənməsi göstərir ki, bitki mənşəli induksiya metabolik qamma müxtəlifliyi ilə ixtisaslaşma arasındakı güzəşti daha da artırır. JA siqnalı bu güzəştdə mərkəzi rol oynayır. Metabolom ixtisaslaşmasının artması əsas OD proqnozu ilə uyğundur və JA siqnalı ilə müsbət korrelyasiya olunur, JA siqnalı isə metabolik qamma müxtəlifliyi ilə mənfi korrelyasiya olunur. Bu modellər göstərir ki, bitkilərin OD tutumu əsasən mikrotəkamül miqyasında və ya daha böyük təkamül miqyasında olsun, JA-nın plastikliyi ilə müəyyən edilir. JA biosintez qüsurlarını aradan qaldıran ekzogen JA tətbiqi təcrübələri daha da göstərir ki, yaxından əlaqəli tütün növləri, ot yeyənlər tərəfindən induksiya edilən JA və metabolom plastikliyi kimi, siqnala cavab verən və siqnala cavab verməyən növlərə ayrıla bilər. Siqnala cavab verməyən növlər endogen JA istehsal edə bilməmələri səbəbindən cavab verə bilmirlər və buna görə də fizioloji məhdudiyyətlərə məruz qalırlar. Bu, N. crescens-də JA siqnal yolundakı bəzi əsas genlərdəki (AOS və JAR4) mutasiyalardan qaynaqlana bilər. Bu nəticə, bu növlərarası makrotəkamül nümunələrinin əsasən daxili hormon qavrayışında və reaksiyasında dəyişikliklərlə idarə oluna biləcəyini göstərir.
Bitkilər və ot yeyənlər arasında qarşılıqlı təsirə əlavə olaraq, metabolik müxtəlifliyin araşdırılması ətraf mühitə bioloji uyğunlaşma və mürəkkəb fenotipik xüsusiyyətlərin təkamülünün araşdırılmasındakı bütün vacib nəzəri irəliləyişlərlə əlaqədardır. Müasir MS alətləri tərəfindən əldə edilən məlumatların miqdarının artması ilə metabolik müxtəliflik üzrə hipotez testi artıq fərdi/kateqoriya metabolit fərqlərini aşaraq gözlənilməz nümunələri aşkar etmək üçün qlobal təhlil apara bilər. Genişmiqyaslı təhlil prosesində vacib bir metafora məlumatları araşdırmaq üçün istifadə edilə bilən mənalı xəritələr yaratmaq ideyasıdır. Buna görə də, qərəzsiz MS/MS metabolomikası və informasiya nəzəriyyəsinin mövcud birləşməsinin vacib nəticəsi, müxtəlif taksonomik miqyaslarda metabolik müxtəlifliyə baxmaq üçün xəritələr qurmaq üçün istifadə edilə bilən sadə bir metrik təmin etməsidir. Bu metodun əsas tələbidir. Mikro/makro təkamül və icma ekologiyasının öyrənilməsi.
Makrotəkamül səviyyəsində, Ehrlich və Ravenin bitki-həşərat birgə təkamül nəzəriyyəsinin (51) əsas məqsədi növlərarası metabolik müxtəlifliyin dəyişkənliyinin bitki nəsillərinin diversifikasiyasının səbəbi olduğunu proqnozlaşdırmaqdır. Lakin, bu əsas işin dərc olunmasından bəri əlli il ərzində bu fərziyyə nadir hallarda sınaqdan keçirilmişdir (52). Bu, əsasən uzaq məsafəli bitki nəsilləri arasında müqayisə edilə bilən metabolik xüsusiyyətlərin filogenetik xüsusiyyətləri ilə əlaqədardır. Nadirlik hədəf analiz metodlarını möhkəmləndirmək üçün istifadə edilə bilər. Məlumat nəzəriyyəsi ilə işlənən mövcud MS/MS iş axını naməlum metabolitlərin MS/MS struktur oxşarlığını (əvvəlcədən metabolit seçimi olmadan) kəmiyyətləşdirir və bu MS/MS-ləri MS/MS dəstinə çevirir, beləliklə peşəkar metabolizmdə Bu makrotəkamül modelləri təsnifat miqyasında müqayisə edilir. Sadə statistik göstəricilər. Proses filogenetik analizə bənzəyir, bu da əvvəlcədən proqnozlaşdırmadan diversifikasiya sürətini və ya xarakter təkamülünü kəmiyyətləşdirmək üçün ardıcıllıq uyğunlaşdırmasından istifadə edə bilər.
Biokimyəvi səviyyədə, Firn və Jones-un skrininq hipotezi (53) göstərir ki, əvvəllər əlaqəsiz və ya əvəz olunmuş metabolitlərin bioloji aktivliyini həyata keçirmək üçün xammal təmin etmək məqsədilə metabolik müxtəliflik müxtəlif səviyyələrdə saxlanılır. İnformasiya nəzəriyyəsi metodları metabolit ixtisaslaşması zamanı baş verən bu metabolitlərə xas təkamül keçidlərinin təklif olunan təkamül skrininq prosesinin bir hissəsi kimi ölçülə biləcəyi bir çərçivə təmin edir: aşağı spesifiklikdən yüksək spesifikliyə bioloji cəhətdən aktiv adaptasiya. Müəyyən bir mühitin inhibə edilmiş metabolitləri.
Ümumilikdə, molekulyar biologiyanın ilk dövrlərində mühüm bitki müdafiə nəzəriyyələri inkişaf etdirildi və deduktiv hipotezə əsaslanan metodlar elmi tərəqqinin yeganə vasitəsi hesab olunur. Bu, əsasən bütün metabolomun ölçülməsinin texniki məhdudiyyətləri ilə əlaqədardır. Hipotezə əsaslanan metodlar digər səbəb mexanizmlərinin seçilməsində xüsusilə faydalı olsa da, biokimyəvi şəbəkələr haqqında anlayışımızı inkişaf etdirmək qabiliyyəti müasir məlumatlara əsaslanan elmdə hazırda mövcud olan hesablama metodlarından daha məhduddur. Buna görə də, proqnozlaşdırıla bilməyən nəzəriyyələr mövcud məlumatların əhatə dairəsindən çox kənardadır, buna görə də tədqiqat sahəsindəki irəliləyişin hipotetik formulu/test dövrü ləğv edilə bilməz (4). Biz burada təqdim olunan metabolomikanın hesablama iş axınının metabolik müxtəlifliyin son (necə) və son (niyə) məsələlərinə marağı yenidən canlandıra biləcəyini və nəzəri cəhətdən idarə olunan məlumat elminin yeni bir dövrünə töhfə verə biləcəyini düşünürük. Dövr əvvəlki nəsillərə ilham verən vacib nəzəriyyələri yenidən araşdırdı.
Birbaşa ot yeyən heyvanların qidalanması, hər bitkidə 10 bitki replikası olmaqla, solğun rəngli küp bitkisinin tək bir yarpağında ikinci yaş sürfəsi və ya Sl sürfəsi yetişdirməklə həyata keçirilir. Həşərat sürfələri sıxaclarla bərkidilir və qalan yarpaq toxuması infeksiyadan 24 və 72 saat sonra toplanaraq tez dondurulur və metabolitlər çıxarılır.
Bitki mənşəli bitkilərlə müalicəni yüksək sinxronlaşdırılmış şəkildə simulyasiya edin. Metod, parça naxışlı təkərlərdən istifadə edərək, parça çələnginin böyümə mərhələsində bitkinin üç tam genişlənmiş yarpağının orta qabırğasının hər iki tərəfində üç sıra tikan deşmək və dərhal 1:5 nisbətində durulaşdırılmış Ms tətbiq etməkdir. Və ya əlcəkli barmaqlarınızla S1 OS-ni deşilmiş yaraya daxil edin. Yuxarıda təsvir edildiyi kimi bir yarpağı yığın və emal edin. İlkin metabolitləri və bitki hormonlarını çıxarmaq üçün əvvəllər təsvir edilmiş metoddan istifadə edin (54).
Ekzogen JA tətbiqləri üçün hər növün altı gül çiçək açan bitkisinin hər birinin üç saplaq yarpağı 150 μg MeJA (Lan + MeJA) tərkibli 20 μl lanolin pastası və 20 μl lanolin və yara müalicəsi (Lan + W) ilə işlənir və ya nəzarət olaraq 20 μl təmiz lanolin istifadə olunur. Yarpaqlar müalicədən 72 saat sonra yığılır, maye azotda dondurulur və istifadəyə qədər -80°C-də saxlanılır.
Tədqiqat qrupumuzda dörd JA və ET transgen xətti, yəni irAOC (36), irCOI1 (55), irACO və sETR1 (48) müəyyən edilmişdir. irAOC JA və JA-Ile səviyyələrində güclü şəkildə azalma göstərmiş, irCOI1 isə JA-lara qarşı həssas deyildi. EV ilə müqayisədə JA-Ile yığılması artmışdır. Eynilə, irACO ET istehsalını azaldacaq və EV ilə müqayisədə ET-yə qarşı həssas olmayan sETR1 ET istehsalını artıracaq.
ET ölçməsini qeyri-invaziv şəkildə aparmaq üçün fotoakustik lazer spektrometrindən (Sensor Sense ETD-300 real vaxt ET sensoru) istifadə olunur. Müalicədən dərhal sonra yarpaqların yarısı kəsilərək 4 ml-lik möhürlənmiş şüşə flakona köçürüldü və baş boşluğunun 5 saat ərzində toplanmasına icazə verildi. Ölçmə zamanı hər flakona 8 dəqiqə ərzində saatda 2 litr təmiz hava axını ilə yuyuldu, bu hava əvvəllər Sensor Sense tərəfindən təmin edilmiş katalizatordan keçərək CO2 və suyu kənarlaşdırdı.
Mikroarray məlumatları əvvəlcə (35)-də dərc edilmiş və Milli Biotexnologiya Məlumat Mərkəzinin (NCBI) Gen İfadəsi üzrə Hərtərəfli Verilənlər Bazasında (giriş nömrəsi GSE30287) saxlanılmışdır. Bu tədqiqat üçün W + OSM müalicəsinin yaratdığı yarpaqlara və zədələnməmiş nəzarətə uyğun məlumatlar çıxarılmışdır. Xam intensivlik log2-dir. Statistik təhlildən əvvəl, baza xətti R proqram paketindən istifadə edərək 75-ci persentilinə çevrilmiş və normallaşdırılmışdır.
Nicotiana növlərinin orijinal RNT ardıcıllığı (RNT-seq) məlumatları NCBI Qısa Oxu Arxivlərindən (SRA) götürülmüşdür, layihə nömrəsi PRJNA301787-dir və Zhou və digərləri tərəfindən bildirilmişdir (39) və (56)-da təsvir edildiyi kimi davam edir. Nicotiana növlərinə uyğun olaraq W + W, W + OSM və W + OSS1 tərəfindən işlənmiş xam məlumatlar bu tədqiqatda təhlil üçün seçilmiş və aşağıdakı şəkildə işlənmişdir: Əvvəlcə xam RNT-seq oxunuşları FASTQ formatına çevrilmişdir. HISAT2 FASTQ-nı SAM-a çevirir və SAMtools SAM fayllarını çeşidlənmiş BAM fayllarına çevirir. StringTie gen ifadəsini hesablamaq üçün istifadə olunur və onun ifadə metodu hər milyon ardıcıllıqla transkripsiya fraqmenti üçün min əsas fraqmentə fraqmentlərin olmasıdır.
Təhlildə istifadə edilən Acclaim xromatoqrafik sütunu (150 mm x 2.1 mm; hissəcik ölçüsü 2.2μm) və 4 mm x 4 mm qoruyucu sütun eyni materialdan ibarətdir. Dionex UltiMate 3000 Ultra Yüksək Performanslı Maye Xromatoqrafiyası (UHPLC) sistemində aşağıdakı ikili qradiyent istifadə olunur: 0-0.5 dəqiqə, izokratik 90% A [deionlaşdırılmış su, 0.1% (v/v) asetonitril və 0.05% qarışqa turşusu], 10% B (Asetonitril və 0.05% qarışqa turşusu); 0.5-23.5 dəqiqə, qradiyent fazası müvafiq olaraq 10% A və 90% B-dir; 23.5-25 dəqiqə, izokratik 10% A və 90% B. Axın sürəti 400μl/dəq-dir. Bütün MS analizləri üçün sütun eluentini müsbət ionlaşma rejimində işləyən elektrosprey mənbəyi ilə təchiz olunmuş kvadrupol və uçuş vaxtı (qTOF) analizatoruna yeridin (kapilyar gərginlik, 4500 V; kapilyar çıxışı 130 V; qurutma temperaturu 200°C; qurutma hava axını 10 litr/dəq).
Ümumi aşkarlana bilən metabolik profil haqqında struktur məlumat əldə etmək üçün məlumatlardan əlaqəsiz və ya fərqlənməyən MS / MS fraqment analizini (bundan sonra MS / MS adlandırılacaq) aparın. Fərqsiz MS/MS metodunun konsepsiyası kvadrupolun çox böyük kütlə izolyasiya pəncərəsinə malik olmasına əsaslanır [buna görə də, bütün kütlə-yük nisbəti (m/z) siqnallarını fraqmentlər kimi nəzərdən keçirin]. Bu səbəbdən, Impact II cihazı CE əyriliyini yarada bilmədiyi üçün, artan toqquşma ilə induksiya edilmiş dissosiasiya toqquşma enerjisi (CE) dəyərlərindən istifadə edərək bir neçə müstəqil analiz aparıldı. Bir sözlə, əvvəlcə nümunəni tək kütlə spektrometriyası rejimindən (mənbədaxili fraqmentasiya tərəfindən yaradılan aşağı fraqmentasiya şərtləri) istifadə edərək UHPLC-elektrosprey ionlaşması/qTOF-MS ilə təhlil edin, 5 Hz təkrar tezliyində m/z 50-dən 1500-ə qədər skan edin. MS/MS analizi üçün toqquşma qazı kimi azotdan istifadə edin və aşağıdakı dörd fərqli toqquşma ilə induksiya edilmiş dissosiasiya gərginliyində müstəqil ölçmələr aparın: 20, 30, 40 və 50 eV. Ölçmə prosesi boyunca kvadrupolun ən böyük kütlə izolyasiya pəncərəsi m/z 50-dən 1500-ə qədərdir. Ön gövdə m/z və izolyasiya eni təcrübəsi 200-ə təyin edildikdə, kütlə diapazonu cihazın əməliyyat proqram təminatı və 0 Da tərəfindən avtomatik olaraq aktivləşdirilir. Tək kütlə rejimində olduğu kimi kütlə fraqmentlərini skan edin. Kütlə kalibrləməsi üçün natrium formatdan (50 ml izopropanol, 200 μl qarışqa turşusu və 1 ml 1M NaOH sulu məhlulu) istifadə edin. Bruker-in yüksək dəqiqlikli kalibrləmə alqoritmindən istifadə edərək, verilənlər faylı müəyyən bir müddət ərzində orta spektri işlətdikdən sonra kalibrlənir. Xam verilənlər fayllarını NetCDF formatına çevirmək üçün Məlumat Təhlili v4.0 proqramının (Brook Dalton, Bremen, Almaniya) ixrac funksiyasından istifadə edin. MS/MS verilənlər dəsti giriş nömrəsi ilə açıq metabolomika verilənlər bazası MetaboLights-da (www.ebi.ac.uk) saxlanılıb. MTBLS1471.
MS/MS yığımı, aşağı və yüksək toqquşma enerjisi və yeni tətbiq olunmuş qaydalar üçün MS1 ​​və MS/MS keyfiyyət siqnalları arasında korrelyasiya təhlili vasitəsilə həyata keçirilə bilər. R skripti, məhsula prekursorun paylanmasının korrelyasiya təhlilini həyata keçirmək üçün, qaydaları tətbiq etmək üçün isə C# skripti (https://github.com/MPI-DL/indiscriminant-MS-MS-assembly-pipeline) istifadə olunur.
Fon səs-küyünün və müəyyən m/z xüsusiyyətlərinin yalnız bir neçə nümunədə aşkarlanması nəticəsində yaranan yalançı müsbət korrelyasiyanın yaratdığı yalançı müsbət səhvləri azaltmaq üçün R paketi XCMS-in (fon səs-küyünün korreksiyası üçün) "doldurulmuş pik" funksiyasından istifadə edirik. "NA" (aşkarlanmamış pik) intensivliyini əvəz etmək üçün istifadə edilməlidir. Doldurma pik funksiyası istifadə edildikdə, məlumat dəstində korrelyasiya hesablamasına təsir edəcək bir çox "0" intensivlik dəyərləri qalır. Daha sonra, doldurulmuş pik funksiyası istifadə edildikdə və doldurulmuş pik funksiyası istifadə edilmədikdə əldə edilən məlumatların emal nəticələrini müqayisə edirik və orta düzəldilmiş təxmini dəyərə əsasən fon səs-küy dəyərini hesablayırıq və sonra bu 0 intensivlik dəyərlərini hesablanmış fon dəyəri ilə əvəz edirik. Həmçinin, intensivliyi fon dəyərindən üç dəfə çox olan xüsusiyyətləri nəzərə aldıq və onları "həqiqi piklər" kimi qəbul etdik. PCC hesablamaları üçün yalnız nümunə prekursorunun (MS1) m/z siqnalları və ən azı səkkiz həqiqi pik olan fraqment məlumat dəstləri nəzərə alınır.
Əgər bütün nümunədəki öncül keyfiyyət xüsusiyyətinin intensivliyi aşağı və ya yüksək toqquşma enerjisinə məruz qalan eyni keyfiyyət xüsusiyyətinin azalmış intensivliyi ilə əhəmiyyətli dərəcədə korrelyasiya olunursa və xüsusiyyət CAMERA tərəfindən izotop zirvəsi kimi etiketlənmirsə, onu daha da təyin etmək olar. Daha sonra, 3 saniyə ərzində (pik saxlanması üçün təxmini saxlama müddəti pəncərəsi) bütün mümkün öncül-məhsul cütlərini hesablamaqla korrelyasiya təhlili aparılır. Yalnız m/z dəyəri öncül dəyərindən aşağı olduqda və MS/MS parçalanması, əldə edildiyi öncül ilə eyni nümunə yerində məlumat dəstində baş verdikdə, o, fraqment hesab olunur.
Bu iki sadə qaydaya əsasən, müəyyən edilmiş prekursorun m/z-dən böyük m/z dəyərlərinə malik göstərilən fraqmentləri və prekursorun və göstərilən fraqmentin göründüyü nümunə mövqeyini istisna edirik. MS1 rejimində yaradılan bir çox mənbədaxili fraqmentlər tərəfindən yaradılan keyfiyyət xüsusiyyətlərini namizəd prekursorlar kimi seçmək və bununla da artıq MS/MS birləşmələri yaratmaq da mümkündür. Bu məlumat artıqlığını azaltmaq üçün spektrlərin NDP oxşarlığı 0,6-dan çox olarsa və onlar CAMERA tərəfindən qeyd edilmiş xromatoqram "pcgroup"-a aiddirsə, onları birləşdirəcəyik. Nəhayət, prekursor və fraqmentlərlə əlaqəli bütün dörd CE nəticəsini müxtəlif toqquşma enerjilərində eyni m/z dəyəri olan bütün namizəd piklər arasında ən yüksək intensivlik zirvəsini seçərək son dekonvolusiya edilmiş kompozit spektrə birləşdiririk. Sonrakı emal addımları kompozit spektr konsepsiyasına əsaslanır və parçalanma ehtimalını maksimum dərəcədə artırmaq üçün tələb olunan müxtəlif CE şərtlərini nəzərə alır, çünki bəzi fraqmentlər yalnız müəyyən bir toqquşma enerjisi altında aşkar edilə bilər.
Metabolik profilin induksiya qabiliyyətini hesablamaq üçün RDPI (30) istifadə edilmişdir. Metabolik spektr müxtəlifliyi (Hj indeksi) Martínez və digərləri tərəfindən təsvir edilən aşağıdakı tənlikdən istifadə edərək MS/MS tezlik paylanmasının Şennon entropiyasından istifadə edərək MS/MS prekursorlarının bolluğundan əldə edilir. (8). Hj = −∑i = 1mPijlog2(Pij) burada Pij, j-ci nümunədəki i-ci MS/MS-in nisbi tezliyinə uyğundur (j = 1, 2,…, m) (i = 1, 2, …, m) t).
Metabolik spesifiklik (Si indeksi), nəzərdən keçirilən nümunələr arasındakı tezliklə əlaqəli olaraq verilmiş MS/MS-in ifadə eyniliyi kimi müəyyən edilir. MS/MS spesifikliyi Si = 1t (∑j = 1tPijPilog2PijPi) kimi hesablanır.
Hər j nümunəsinin metabolom-spesifik δj indeksini və MS/MS spesifikliyinin ortalamasını ölçmək üçün aşağıdakı düsturdan istifadə edin: δj = ∑i = 1mPijSi
MS/MS spektrləri cüt-cüt düzülür və oxşarlıq iki bal əsasında hesablanır. Əvvəlcə, standart NDP (kosinus korrelyasiya metodu kimi də tanınır) istifadə edərək, spektrlər arasındakı seqment oxşarlığını qiymətləndirmək üçün aşağıdakı tənlikdən istifadə edin: NDP = (∑iS1 və S2WS1, iWS2, i) 2∑iWS1, i2∑iWS2, i2 burada S1 və S2 Müvafiq olaraq, spektr 1 və spektr 2, eləcə də WS1, i və WS2 üçün i, iki spektr arasındakı i-ci ortaq pik fərqinin 0,01 Da-dan az olduğu pik intensivliyinə əsaslanan çəkini təmsil edir. Çəki aşağıdakı kimi hesablanır: MassBank tərəfindən təklif edildiyi kimi W = [pik intensivlik] m [keyfiyyət] n, m = 0,5, n = 2.
İkinci qiymətləndirmə metodu tətbiq edildi ki, bu da MS/MS arasında paylaşılan NL-nin təhlilini əhatə edirdi. Bu məqsədlə, MS parçalanma prosesi zamanı tez-tez rast gəlinən 52 NL siyahısından və əvvəllər zəifləmiş Nepenthes növlərinin ikinci dərəcəli metabolitlərinin MS/MS spektri üçün qeyd edilmiş daha spesifik NL-dən (S1 məlumat faylı) istifadə etdik (9, 26). Hər bir MS/MS üçün müvafiq olaraq bəzi NL-lərin mövcudluğuna və mövcud olmamasına uyğun olaraq 1 və 0 ikili vektor yaradın. Evklid məsafə oxşarlığına əsasən, hər ikili NL vektor cütü üçün NL oxşarlıq balı hesablanır.
İkiqat klasterləşdirmə aparmaq üçün, Çəkili Gen Birgə İfadə Analizinin (WGCNA) genişləndirilməsinə əsaslanan R paketi DiffCoEx-dən istifadə etdik. MS/MS spektrlərinin NDP və NL bal matrislərindən istifadə edərək, müqayisəli korrelyasiya matrisini hesablamaq üçün DiffCoEx-dən istifadə etdik. İkili klasterləşdirmə “cutreeDynamic” parametrini method = “hybrid”, cutHeight = 0.9999, deepSplit = T və minClusterSize = 10 olaraq təyin etməklə həyata keçirilir. DiffCoEx-in R mənbə kodu Tesson və digərləri tərəfindən əlavə 1-ci fayldan yüklənib (57); Tələb olunan R WGCNA proqram paketini https://horvath.genetics.ucla.edu/html/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA saytında tapa bilərsiniz.
MS/MS molekulyar şəbəkə analizini aparmaq üçün NDP və NL oxşarlıq növlərinə əsaslanaraq qoşalaşmış spektral bağlantı hesabladıq və CyFilescape yFiles layout alqoritmi genişləndirmə tətbiqində üzvi düzülüşdən istifadə edərək şəbəkə topologiyasını vizuallaşdırmaq üçün Cytoscape proqram təminatından istifadə etdik.
Məlumatlar üzərində statistik təhlil aparmaq üçün R versiyası 3.0.1-dən istifadə edin. Statistik əhəmiyyət iki tərəfli dispersiya təhlili (ANOVA), ardınca Tukeyin həqiqətən əhəmiyyətli fərq (HSD) post-hoc testi istifadə edilərək qiymətləndirildi. Ot yeyən müalicə ilə nəzarət arasındakı fərqi təhlil etmək üçün eyni dispersiyaya malik iki qrup nümunənin iki quyruqlu paylanması Studentin t testi istifadə edilərək təhlil edildi.
Bu məqalə üçün əlavə materiallar üçün http://advances.sciencemag.org/cgi/content/full/6/24/eaaz0381/DC1 linkinə baxın.
Bu, son istifadənin kommersiya məqsədi daşımadığı və orijinal əsərin düzgün olması şərtilə istənilən mühitdə istifadəyə, yayılmağa və çoxaldılmasına icazə verən Creative Commons Attribution-Qeyri-Kommersiya Lisenziyasının şərtləri altında paylanan açıq girişli məqalədir. İstinad.
Qeyd: Səhifəyə tövsiyə etdiyiniz şəxsin e-poçtu görməsini istədiyinizi və spam olmadığını bilməsi üçün yalnız e-poçt ünvanınızı təqdim etməyinizi xahiş edirik. Heç bir e-poçt ünvanını qeyd etməyəcəyik.
Bu sual, ziyarətçi olub-olmadığınızı yoxlamaq və avtomatik spam göndərilməsinin qarşısını almaq üçün istifadə olunur.
İnformasiya nəzəriyyəsi xüsusi metabolomların müqayisəsi və test müdafiə nəzəriyyələrinin proqnozlaşdırılması üçün universal bir vasitə təmin edir.
İnformasiya nəzəriyyəsi xüsusi metabolomların müqayisəsi və test müdafiə nəzəriyyələrinin proqnozlaşdırılması üçün universal bir vasitə təmin edir.
©2021 Amerika Elmin İnkişafı Assosiasiyası. bütün hüquqlar qorunur. AAAS HINARI, AGORA, OARE, CHORUS, CLOCKSS, CrossRef və COUNTER-ın tərəfdaşıdır. ScienceAdvances ISSN 2375-2548.