Ургамлын хамгаалалтын янз бүрийн онолууд нь ургамлын мэргэшсэн бодисын солилцооны хэв маягийг тайлбарлахад чухал онолын удирдамж өгдөг боловч тэдгээрийн гол таамаглалыг шалгах шаардлагатай хэвээр байна. Энд бид тамхины суларсан омгийн метаболомыг бие даасан ургамлаас популяци болон нягт холбоотой зүйл хүртэл системтэйгээр судлахын тулд тэгш бус тандем масс спектрометр (MS/MS) шинжилгээг ашигласан бөгөөд мэдээлэл дэх нийлмэл спектр дээр суурилсан олон тооны масс спектрометрийн онцлог онолыг боловсруулсан. Оновчтой хамгаалалт (OD) болон хөдөлж буй бай (MT) онолуудын гол таамаглалыг шалгах хүрээ. Ургамлын метаболомикийн мэдээллийн бүрэлдэхүүн хэсэг нь OD онолтой нийцэж байгаа боловч өвсөн тэжээлтний улмаас үүссэн метаболомикийн динамикийн талаарх MT онолын гол таамаглалтай зөрчилдөж байна. Микроноос макро хувьслын хэмжээнд хүртэл жасмонатын дохиог OD-ийн гол тодорхойлогч гэж тодорхойлсон бол этилен дохио нь MS/MS молекулын сүлжээгээр тэмдэглэгдсэн өвсөн тэжээлтний өвөрмөц хариу урвалыг нарийн тохируулсан.
Олон янзын бүтэцтэй тусгай метаболитууд нь ургамлын хүрээлэн буй орчинд дасан зохицох, ялангуяа дайснуудаас хамгаалах гол оролцогчид юм (1). Ургамалд байдаг тусгай бодисын солилцооны гайхалтай олон янз байдал нь экологийн үйл ажиллагааны олон талын талаарх олон арван жилийн гүнзгий судалгааг өдөөж, ургамал-шавьжны харилцан үйлчлэлийн хувьслын болон экологийн хөгжил болох ургамлын хамгаалалтын онолуудын урт жагсаалтыг бий болгосон. Эмпирик судалгаа нь чухал удирдамж өгдөг (2). Гэсэн хэдий ч эдгээр ургамлын хамгаалалтын онолууд нь гол таамаглалууд нь ижил түвшний шинжилгээнд (3) байсан бөгөөд онолын хөгжлийн дараагийн мөчлөгийг урагшлуулахын тулд туршилтаар туршиж үзсэн таамаглалын дедуктив үндэслэлийн норматив замыг дагадаггүй байв (4). Техникийн хязгаарлалтууд нь өгөгдөл цуглуулахыг тодорхой бодисын солилцооны ангилалд хязгаарлаж, мэргэшсэн метаболитуудын цогц шинжилгээг хасдаг тул онолын хөгжилд зайлшгүй шаардлагатай ангилал хоорондын харьцуулалтыг хийхээс сэргийлдэг (5). Метаболомикийн цогц өгөгдөл, ургамлын янз бүрийн бүлгүүдийн хоорондох бодисын солилцооны орон зайн боловсруулалтын ажлын урсгалыг харьцуулах нийтлэг валют байхгүй байгаа нь тухайн салбарын шинжлэх ухааны төлөвшилд саад учруулж байна.
Тандем масс спектрометрийн (MS/MS) метаболомикийн салбарын хамгийн сүүлийн үеийн хөгжил нь өгөгдсөн системийн кладын доторх болон зүйлийн хоорондох бодисын солилцооны өөрчлөлтийг цогцоор нь тодорхойлж, эдгээр нарийн төвөгтэй хольцын хоорондох бүтцийн ижил төстэй байдлыг тооцоолохын тулд тооцооллын аргуудтай хослуулж болно. Химийн талаарх өмнөх мэдлэг (5). Шинжилгээ, тооцооллын дэвшилтэт технологийн хослол нь бодисын солилцооны олон янз байдлын экологийн болон хувьслын онолуудын гаргасан олон таамаглалыг урт хугацаанд турших шаардлагатай хүрээг бий болгодог. Шеннон (6) 1948 онд өөрийн гол өгүүлэлдээ мэдээллийн онолыг анх удаа нэвтрүүлж, мэдээллийн математикийн шинжилгээний үндэс суурийг тавьсан бөгөөд үүнийг анхны хэрэглээнээс бусад олон салбарт ашиглаж ирсэн. Геномикийн хувьд мэдээллийн онолыг дарааллын консерватив мэдээллийг тоон үзүүлэлтээр тодорхойлоход амжилттай ашиглаж ирсэн (7). Транскриптомикийн судалгаанд мэдээллийн онол нь транскриптомын ерөнхий өөрчлөлтийг шинжилдэг (8). Өмнөх судалгаануудад бид ургамлын эд эсийн түвшний бодисын солилцооны туршлагыг тодорхойлохын тулд мэдээллийн онолын статистикийн хүрээг метаболомикийн хувьд хэрэглэсэн (9). Энд бид өвсөн тэжээлт амьтдын өдөөсөн метаболомын ургамлын хамгаалалтын онолын гол таамаглалыг харьцуулахын тулд MS/MS дээр суурилсан ажлын урсгалыг нийтлэг валютын бодисын солилцооны олон янз байдлаар тодорхойлогддог мэдээллийн онолын статистик хүрээтэй хослуулсан.
Ургамлын хамгаалалтын онолын хүрээ нь ихэвчлэн харилцан хамааралгүй бөгөөд хоёр ангилалд хуваагдаж болно: оновчтой хамгаалалт (OD) (10), хөдөлж буй бай (MT) (11)) болон гадаад төрх (12) онол зэрэг хамгаалалтын функцууд дээр үндэслэн ургамлын өвөрмөц метаболитуудын тархалтыг тайлбарлахыг оролддог бол зарим нь нөөцийн хүртээмжийн өөрчлөлт нь ургамлын өсөлт болон нүүрстөрөгч зэрэг тусгай метаболитуудын хуримтлалд хэрхэн нөлөөлдөг талаар механик тайлбарыг эрэлхийлдэг: шим тэжээлийн тэнцвэрийн таамаглал (13), өсөлтийн хурдны таамаглал (14), өсөлт ба ялгаварлан гадуурхалтын тэнцвэрийн таамаглал (15). Хоёр багц онол нь шинжилгээний өөр өөр түвшинд байдаг (4). Гэсэн хэдий ч функциональ түвшинд хамгаалалтын функцуудыг хамарсан хоёр онол нь ургамлын бүрдүүлэгч болон индуктив хамгаалалтын талаарх ярианд давамгайлдаг: ургамал нь үнэтэй химийн хамгаалалтдаа зөвхөн шаардлагатай үед, жишээлбэл, залгисан үед хөрөнгө оруулдаг гэж үздэг OD онол. Тиймээс өвс ургамал довтлох үед ирээдүйн халдлагын магадлалын дагуу хамгаалалтын функцтэй нэгдлийг хуваарилдаг (10); MT таамаглал нь чиглэлтэй метаболит өөрчлөлтийн тэнхлэг байхгүй, харин метаболит нь санамсаргүй байдлаар өөрчлөгддөг бөгөөд ингэснээр өвсөн тэжээлтний довтолгооны бодисын солилцооны "хөдөлгөөний бай"-г саатуулах боломжийг бий болгодог гэж үздэг. Өөрөөр хэлбэл, эдгээр хоёр онол нь өвсөн тэжээлтний довтолгооны дараа тохиолддог бодисын солилцооны өөрчлөлтийн талаар эсрэг тэсрэг таамаглал дэвшүүлдэг: хамгаалалтын функцтэй метаболитуудын нэг чиглэлтэй хуримтлал (OD) ба чиглэлгүй бодисын солилцооны өөрчлөлт (MT) хоорондын хамаарал (11).
OD болон MT таамаглалууд нь зөвхөн метаболомын өдөөгдсөн өөрчлөлтүүд төдийгүй эдгээр метаболитуудын хуримтлалын экологийн болон хувьслын үр дагавар, тухайлбал тодорхой экологийн орчинд эдгээр бодисын солилцооны өөрчлөлтийн дасан зохицох зардал, ашиг тусыг хамардаг (16). Хэдийгээр хоёр таамаглал хоёулаа үнэтэй эсвэл үнэтэй биш байж болох тусгай метаболитын хамгаалалтын функцийг хүлээн зөвшөөрдөг боловч OD болон MT таамаглалыг ялгаж салгадаг гол таамаглал нь өдөөгдсөн бодисын солилцооны өөрчлөлтийн чиглэлд оршдог. OD онолын таамаглал одоогоор хамгийн их туршилтын анхаарал татсан. Эдгээр туршилтуудад хүлэмж болон байгалийн нөхцөлд тодорхой нэгдлүүдийн янз бүрийн эд эсийн шууд болон шууд бус хамгаалалтын функцийг судлах, мөн ургамлын хөгжлийн үе шатны өөрчлөлтийг судлах зэрэг орно (17-19). Гэсэн хэдий ч одоогоор аливаа организмын бодисын солилцооны олон янз байдлын дэлхийн цогц шинжилгээний ажлын урсгал болон статистикийн хүрээ байхгүй тул хоёр онолын хоорондох гол ялгааг таамаглах (өөрөөр хэлбэл бодисын солилцооны өөрчлөлтийн чиглэл) шалгах шаардлагатай хэвээр байна. Энд бид ийм дүн шинжилгээг өгч байна.
Ургамлын өвөрмөц метаболитуудын хамгийн чухал шинж чанаруудын нэг бол дан ургамал, популяциас эхлээд ижил төстэй зүйл хүртэлх бүх түвшинд тэдгээрийн бүтцийн олон янз байдал юм (20). Популяцийн хэмжээнд мэргэшсэн метаболитуудын олон тооны тоон өөрчлөлтийг ажиглаж болох бол зүйлийн түвшинд чанарын хүчтэй ялгаа ихэвчлэн хадгалагддаг (20). Тиймээс ургамлын бодисын солилцооны олон янз байдал нь үйл ажиллагааны олон янз байдлын гол тал бөгөөд өөр өөр орон зайд, ялангуяа тусгай шавьж болон нийтлэг өвсөн тэжээлтний өөр өөр довтолгооны боломж бүхий орон зайд дасан зохицох чадварыг тусгадаг (21). Френкелийн (22) ургамлын өвөрмөц метаболитуудын оршин тогтнох шалтгааны талаарх шинэлэг өгүүллээс хойш янз бүрийн шавьжтай харилцан үйлчлэлийг чухал сонголтын дарамт гэж үзэж ирсэн бөгөөд эдгээр харилцан үйлчлэл нь хувьслын явцад ургамлыг хэлбэржүүлсэн гэж үздэг. Бодисын солилцооны зам (23). Мэргэшсэн метаболитуудын олон янз байдлын зүйл хоорондын ялгаа нь өвсөн тэжээлтний стратегиас ургамлын хамгаалалтыг бүрдүүлэх болон өдөөх чадвартай холбоотой физиологийн тэнцвэрийг тусгаж болно, учир нь хоёр зүйл нь ихэвчлэн бие биетэйгээ сөрөг хамааралтай байдаг (24). Үргэлж сайн хамгаалалтыг хадгалах нь ашигтай байж болох ч хамгаалалттай холбоотой бодисын солилцооны цаг тухайд нь гарсан өөрчлөлтүүд нь ургамалд бусад физиологийн хөрөнгө оруулалтад үнэ цэнэтэй нөөцийг хуваарилах боломжийг олгоход тодорхой ашиг тустай байдаг (19, 24), мөн симбиозын хэрэгцээнээс зайлсхийхэд тусалдаг. Барьцааны хохирол (25). Үүнээс гадна, шавьж өвсөн тэжээлтний улмаас үүссэн тусгай метаболитуудын эдгээр дахин зохион байгуулалт нь популяцид хор хөнөөлтэй тархалтад хүргэж болзошгүй (26) бөгөөд популяцид хадгалагдаж болох жасмонийн хүчил (JA) дохионы мэдэгдэхүйц байгалийн өөрчлөлтийн шууд уншилтыг тусгаж болно. Өндөр ба бага JA дохио нь өвсөн тэжээлтний эсрэг хамгаалалт болон тодорхой зүйлтэй өрсөлдөх хоёрын хоорондох буулт юм (27). Үүнээс гадна, тусгай метаболитын биосинтезийн замууд хувьслын явцад хурдан алдагдаж, хувирч, нягт холбоотой зүйлийн хооронд бодисын солилцооны тархалт жигд бус болдог (28). Эдгээр полиморфизмыг өвсөн тэжээлтний хэв маягийн өөрчлөлтөд хариу үйлдэл үзүүлэх замаар хурдан тогтоож болно (29), энэ нь өвсөн тэжээлтний бүлгүүдийн хэлбэлзэл нь бодисын солилцооны олон янз байдлыг өдөөдөг гол хүчин зүйл гэсэн үг юм.
Энд бид дараах асуудлуудыг тусгайлан шийдсэн. (I) Өвсөн тэжээлт шавьж ургамлын метаболомыг хэрхэн дахин тохируулдаг вэ? (Ii) Урт хугацааны хамгаалалтын онолын таамаглалыг шалгахын тулд бодисын солилцооны уян хатан чанарын гол мэдээллийн бүрэлдэхүүн хэсгүүд юу вэ? (Iii) Ургамлын метаболомыг довтлогчийн өвөрмөц аргаар дахин програмчлах эсэх, хэрэв тийм бол ургамлын даавар нь тодорхой бодисын солилцооны хариу урвалыг тохируулахад ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ, мөн ямар метаболитууд нь хамгаалалтын зүйлийн өвөрмөц байдалд нөлөөлдөг вэ? (IV) Олон хамгаалалтын онолоор хийсэн таамаглалыг биологийн эд эсийн бүх түвшинд өргөжүүлж болох тул бид дотоод харьцуулалтаас эхлээд зүйл хоорондын харьцуулалт хүртэл үүссэн бодисын солилцооны хариу урвал хэр тогтвортой байгааг асуусан. Үүний тулд бид тамхины никотины навчны метаболомыг системтэйгээр судалсан бөгөөд энэ нь баялаг тусгай бодисын солилцоотой экологийн загвар ургамал бөгөөд Lepidoptera Datura (Ms) гэсэн хоёр уугуул өвсөн тэжээлтний авгалдайн эсрэг үр дүнтэй байдаг (Маш түрэмгий, голчлон иддэг). Solanaceae болон Spodoptera littoralis (Sl) дээр хөвөнгийн навчны өт нь Solanaceae-ийн эзэн ургамал болон бусад төрөл зүйл, овгийн бусад эзэн ургамал болох ургамлын тэжээлтэй нэг төрлийн "төрөл" юм. Бид MS/MS метаболомикийн спектрийг задлан шинжилж, OD болон MT онолыг харьцуулахын тулд мэдээллийн онолын статистикийн тодорхойлолтыг гаргаж авсан. Гол метаболитуудын өвөрмөц байдлыг илрүүлэхийн тулд өвөрмөц байдлын газрын зургийг үүсгэсэн. Ургамлын дааврын дохиолол болон OD индукцийн хоорондох ковариансыг цаашид шинжлэхийн тулд шинжилгээг N. nasi болон түүнтэй нягт холбоотой тамхины зүйлийн уугуул популяцид өргөжүүлсэн.
Ургамлын гаралтай тамхины навчны метаболомын уян хатан чанар, бүтцийн талаарх ерөнхий газрын зургийг авахын тулд бид өмнө нь боловсруулсан шинжилгээ, тооцооллын ажлын урсгалыг ашиглан ургамлын ханднаас өндөр нягтралтай өгөгдөлд хамааралгүй MS/MS спектрийг цогцоор нь цуглуулж, задлах боломжтой болгосон (9). Энэхүү ялгаварлан гадуурхаагүй арга (MS/MS гэж нэрлэдэг) нь илүүдэл бус нэгдлийн спектрийг бүтээж болох бөгөөд үүнийг энд тайлбарласан бүх нэгдлийн түвшний шинжилгээнд ашиглаж болно. Эдгээр задалсан ургамлын метаболитууд нь янз бүрийн төрөлтэй бөгөөд хэдэн зуугаас хэдэн мянган метаболитоос бүрддэг (энд ойролцоогоор 500-1000-с/MS/MS). Энд бид мэдээллийн онолын хүрээнд бодисын солилцооны уян хатан чанарыг авч үзэж, бодисын солилцооны давтамжийн тархалтын Шенноны энтропи дээр үндэслэн метаболомын олон янз байдал, мэргэжлийн байдлыг тоон үзүүлэлтээр тодорхойлсон. Өмнө нь хэрэгжүүлсэн томъёо (8)-ыг ашиглан бид метаболомын олон янз байдал (Hj индикатор), бодисын солилцооны профайлын мэргэшил (δj индикатор) болон ганц метаболитын бодисын солилцооны өвөрмөц чанарыг (Si индикатор) тоон үзүүлэлтээр тодорхойлоход ашиглаж болох үзүүлэлтүүдийн багцыг тооцоолсон. Үүнээс гадна, бид өвсөн тэжээлтний метаболомын индукцийг тоон үзүүлэлтээр илэрхийлэхийн тулд Харьцангуй Зайны Хуванцаршлын Индекс (RDPI)-г ашигласан (Зураг 1A) (30). Энэхүү статистикийн хүрээнд бид MS/MS спектрийг үндсэн мэдээллийн нэгж болгон авч үзэж, MS/MS-ийн харьцангуй элбэгшлийг давтамжийн тархалтын зураглал болгон боловсруулж, дараа нь Шенноны энтропийг ашиглан метаболомын олон янз байдлыг тооцоолсон. Метаболомын мэргэшлийг ганц MS/MS спектрийн дундаж өвөрмөц чанараар хэмждэг. Тиймээс өвсөн тэжээлтний индукцийн дараа зарим MS/MS ангиллын элбэгшлийн өсөлт нь спектрийн индукц, RDPI болон мэргэшүүлэлт болж хувирдаг, өөрөөр хэлбэл δj индексийн өсөлт нь илүү мэргэшсэн метаболитууд үүсч, өндөр Si индекс үүсдэг. Hj олон янз байдлын индекс буурсан нь үүссэн MS/MS-ийн тоо буурсан эсвэл профайлын давтамжийн тархалт жигд бус чиглэлд өөрчлөгдөж, нийт тодорхойгүй байдлыг бууруулж байгааг харуулж байна. Si индексийн тооцооллоор тодорхой өвсөн тэжээлт амьтдаас ямар MS/MS өдөөгдөж байгааг, харин эсрэгээрээ аль MS/MS өдөөлтөд хариу үйлдэл үзүүлэхгүй байгааг тодруулах боломжтой бөгөөд энэ нь MT болон OD-ийн таамаглалыг ялгах гол үзүүлэлт юм.
(A) Ургамлын гаралтай (H1-ээс Hx хүртэл) MS/MS өгөгдлийн индуктив чанар (RDPI), олон янз байдал (Hj индекс), мэргэшсэн байдал (δj индекс) болон метаболитын өвөрмөц чанар (Si индекс)-д ашигласан статистик тодорхойлолтууд. Мэргэшсэн байдлын зэрэг нэмэгдэх нь (δj) дунджаар өвсөн тэжээлтний өвөрмөц метаболитууд илүү их үүсэхийг харуулж байгаа бол олон янз байдал буурах нь (Hj) метаболитын үйлдвэрлэл буурах эсвэл тархалтын зураглал дахь метаболитын тархалт жигд бус байгааг харуулж байна. Si утга нь метаболит нь өгөгдсөн нөхцөлд өвөрмөц эсэхийг (энд өвсөн тэжээлт) эсвэл эсрэгээрээ ижил түвшинд хадгалагдаж байгаа эсэхийг үнэлдэг. (B) Мэдээллийн онолын тэнхлэгийг ашиглан хамгаалалтын онолын таамаглалын концепцийн диаграмм. OD онол нь өвсөн тэжээлтний довтолгоо нь хамгаалалтын метаболитуудыг нэмэгдүүлж, улмаар δj-ийг нэмэгдүүлнэ гэж таамаглаж байна. Үүний зэрэгцээ, Hj буурдаг, учир нь профайл нь бодисын солилцооны мэдээллийн тодорхойгүй байдлыг бууруулах чиглэлд дахин зохион байгуулагдсан байдаг. MT онол нь өвсөн тэжээлтний довтолгоо нь метаболомд чиглэлгүй өөрчлөлтийг үүсгэж, улмаар бодисын солилцооны мэдээллийн тодорхойгүй байдал нэмэгдэж, Si-ийн санамсаргүй тархалтыг үүсгэдэг гэж таамаглаж байна. Бид мөн хамгийн сайн MT гэсэн холимог загварыг санал болгосон бөгөөд үүнд хамгаалалтын өндөр утгатай зарим метаболитууд онцгой ихсэх (өндөр Si утга), зарим нь санамсаргүй хариу үйлдэл үзүүлэх (бага Si утга) болно.
Мэдээллийн онолын тодорхойлогчдыг ашиглан бид өвсөн тэжээлтний өдөөгдсөн тусгай метаболитын өөрчлөлт нь өдөөгдөөгүй төлөвт (i) бодисын солилцооны өвөрмөц чанар (Si индекс) нэмэгдэх, метабономик өвөрмөц чанар (δj индекс) нэмэгдэх, (ii) бодисын солилцооны давтамжийн тархалт лептины биеийн тархалт руу шилжсэний улмаас метаболомын олон янз байдал буурах (Hj индекс) зэрэгт хүргэнэ гэж таамаглахын тулд OD онолыг тайлбарлаж байна. Ганц метаболитын түвшинд эмх цэгцтэй Si тархалт хүлээгдэж байгаа бөгөөд метаболит нь хамгаалалтын утгын дагуу Si утгыг нэмэгдүүлэх болно (Зураг 1B). Энэ шугамын дагуу бид өдөөлт нь (i) метаболитуудын чиглэлгүй өөрчлөлтөд хүргэж, δj индекс буурах, (ii) бодисын солилцооны тодорхойгүй байдал нэмэгдэхийн хэрээр Hj индекс нэмэгдэхэд хүргэнэ гэж таамаглахын тулд MT онолыг тайлбарлаж байна. Эсвэл санамсаргүй байдлыг Шенноны энтропиор ерөнхий олон янз байдлын хэлбэрээр тоон үзүүлэлтээр тодорхойлж болно. Бодисын солилцооны найрлагын хувьд MT онол нь Si-ийн санамсаргүй тархалтыг таамаглах болно. Тодорхой метаболитууд тодорхой нөхцөлд тодорхой нөхцөлд, бусад нөхцөлүүд тодорхой нөхцөлд байдаггүй бөгөөд тэдгээрийн хамгаалалтын үнэ цэнэ нь орчноос хамаардаг гэдгийг харгалзан бид холимог хамгаалалтын загварыг санал болгосон бөгөөд үүнд δj ба Hj нь Si2-ийн дагуу хоёр хуваагддаг. Бүх чиглэлд нэмэгдэхэд зөвхөн хамгаалалтын өндөр утгатай тодорхой метаболит бүлгүүд Si2-ийг онцгойлон нэмэгдүүлдэг бол бусад нь санамсаргүй тархалттай байдаг (Зураг 1B).
Мэдээллийн онолын тодорхойлогчийн тэнхлэг дээр дахин тодорхойлсон хамгаалалтын онолын таамаглалыг шалгахын тулд бид Nepenthes pallens-ийн навчнууд дээр мэргэжлийн (Ms) эсвэл ерөнхий (Sl) өвсөн тэжээлтний авгалдайг өсгөсөн (Зураг 2A). MS/MS шинжилгээг ашиглан бид катерпиллараар хооллосны дараа цуглуулсан навчны эдийн метанолын ханднаас 599 илүүдэл бус MS/MS спектр (S1 өгөгдлийн файл)-ыг гаргаж авсан. MS/MS тохиргооны файлууд дахь мэдээллийн агуулгын дахин тохиргоог дүрслэхийн тулд RDPI, Hj, болон δj индексүүдийг ашиглах нь сонирхолтой хэв маягийг харуулж байна (Зураг 2B). Ерөнхий чиг хандлага нь мэдээллийн тодорхойлогчийн тайлбарласнаар катерпиллар навч идэж байх үед бодисын солилцооны бүх өөрчлөлтийн түвшин цаг хугацааны явцад нэмэгддэг: өвсөн тэжээлтний хоол идсэнээс хойш 72 цагийн дараа RDPI мэдэгдэхүйц нэмэгддэг. Гэмтээгүй хяналтын бүлэгтэй харьцуулахад Hj мэдэгдэхүйц буурсан нь бодисын солилцооны профайлын мэргэшлийн түвшин нэмэгдсэнтэй холбоотой бөгөөд үүнийг δj индексээр тоон үзүүлэлтээр тодорхойлсон. Энэхүү илэрхий хандлага нь OD онолын таамаглалтай нийцэж байгаа боловч метаболитын түвшинд санамсаргүй (чиглэлгүй) өөрчлөлтийг хамгаалалтын өнгөлөн далдлалт болгон ашигладаг гэж үздэг MT онолын гол таамаглалтай зөрчилдөж байна (Зураг 1B). Эдгээр хоёр өвсөн тэжээлтний амаар ялгарах (OS) өдөөгч бодисын агууламж болон хооллох зан төлөв өөр боловч шууд хооллох нь 24 цаг ба 72 цагийн ургац хураалтын үед Hj ба δj чиглэлд ижил төстэй өөрчлөлтийг бий болгосон. Ганц ялгаа нь RDPI-ийн 72 цагт гарсан. Ms хооллолтоос үүдэлтэйтэй харьцуулахад Sl хооллолтоос үүдэлтэй нийт бодисын солилцоо өндөр байсан.
(A) Туршилтын загвар: нийтлэг гахай (S1) эсвэл мэргэжлийн (Ms) өвсөн тэжээлтнүүдийг савны ургамлын давсгүйжүүлсэн навчаар тэжээдэг бол симуляцилагдсан өвсөн тэжээлтний хувьд Ms-ийн OS (W + OSMs)-ийг стандартчилагдсан навчны байрлалын шархыг цоолоход ашигладаг. S1 (W + OSSl) авгалдай эсвэл ус (W + W). Хяналтын (C) нь гэмтээгүй навч юм. (B) Тусгай метаболитын газрын зураг (599 MS/MS; өгөгдлийн файл S1)-д тооцоолсон индуктив чанар (RDPI), олон янз байдал (Hj индекс) болон мэргэшлийн (δj индекс) индекс. Од тэмдэг нь өвсөн тэжээлтний шууд тэжээл болон хяналтын бүлгийн хооронд мэдэгдэхүйц ялгааг харуулж байна (хосолсон t-тесттэй Оюутны t-тест, *P<0.05 ба ***P<0.001). ns, чухал биш. (C) Ургамлын гаралтай ургамлын гаралтай эмчилгээний симуляцийн дараах үндсэн (цэнхэр хайрцаг, амин хүчил, органик хүчил ба элсэн чихэр; өгөгдлийн файл S2) болон тусгай метаболитын спектрийн (улаан хайрцаг 443 MS/MS; өгөгдлийн файл S1) хугацааны нарийвчлалын индекс. Өнгөний зурвас нь 95%-ийн итгэлцлийн интервалыг илэрхийлнэ. Од тэмдэг нь эмчилгээ ба хяналтын хоорондох мэдэгдэхүйц ялгааг [дисперсийн квадрат шинжилгээ (ANOVA), дараа нь post hoc олон харьцуулалтын хувьд Tukey-ийн үнэхээр мэдэгдэхүйц ялгааг (HSD), *P<0.05, **P<0.01 ба *** P <0.001] заана. (D) Тархалтын график болон тусгай метаболитын профайлын мэргэшсэн байдал (өөр өөр эмчилгээтэй давтагдсан дээжүүд).
Метаболомын түвшинд өвсөн тэжээлтний өдөөгдсөн өөрчлөлт нь бие даасан метаболитын түвшний өөрчлөлтөд тусгагдсан эсэхийг судлахын тулд бид эхлээд өмнө нь судалсан өвсөн тэжээлтний эсэргүүцэлтэй Непентес палленсийн навчинд метаболитууд дээр анхаарлаа төвлөрүүлсэн. Фенолын амидууд нь шавьжны өвсөн тэжээлтний үйл явцад хуримтлагддаг бөгөөд шавьжны гүйцэтгэлийг бууруулдаг гэдгээрээ алдартай гидроксициннамамид-полиамин коньюгатууд юм (32). Бид харгалзах MS/MS-ийн урьдал үүсгэгчдийг хайж, тэдгээрийн хуримтлагдсан кинетик муруйг зурсан (Зураг S1). Хлорогенийн хүчил (CGA) болон рутин зэрэг өвсөн тэжээлтний эсрэг хамгаалалтад шууд оролцдоггүй фенолын деривативууд нь өвсөн тэжээлтний дараа буурдаг нь гайхмаар зүйл биш юм. Үүний эсрэгээр өвсөн тэжээлтнүүд фенолын амидуудыг маш хүчтэй болгож чаддаг. Хоёр өвсөн тэжээлтний тасралтгүй хооллолт нь феноламидын бараг ижил өдөөх спектрийг бий болгосон бөгөөд энэ хэв маяг нь феноламидын шинээр нийлэгжихэд онцгой илэрхий байв. 17-гидроксигеранил бусанедиол дитерпен гликозид (17-HGL-DTGs) замыг судлахад мөн адил үзэгдэл ажиглагдах бөгөөд энэ нь өвсөн тэжээлтний эсрэг үр дүнтэй үйл ажиллагаатай олон тооны циклгүй дитерпен үүсгэдэг (33) бөгөөд үүнээс Ms Feeding with Sl нь ижил төстэй экспрессийн профайлыг өдөөсөн (Зураг S1)).
Өвсөн тэжээлтний шууд тэжээлийн туршилтын сул тал нь өвсөн тэжээлтний навчны хэрэглээний хэмжээ болон тэжээлийн хугацааны зөрүү бөгөөд энэ нь шарх, өвсөн тэжээлтний улмаас үүссэн өвсөн тэжээлтний өвөрмөц нөлөөллийг арилгахад хэцүү болгодог. Өдөөгдсөн навчны бодисын солилцооны хариу урвалын өвсөн тэжээлтний зүйлийн өвөрмөц байдлыг илүү сайн шийдвэрлэхийн тулд бид шинээр цуглуулсан OS (OSM ба OSS1)-ийг навчны тогтвортой байрлалтай стандарт цооролт W-д нэн даруй түрхэж Ms болон Sl авгалдайг тэжээх загварчилсан. Энэ процедурыг W + OS эмчилгээ гэж нэрлэдэг бөгөөд энэ нь өвсөн тэжээлтний өдөөсөн хариу урвалын эхлэлийг нарийн цаг хугацаанд нь тохируулснаар эдийн алдагдлын хурд эсвэл тоо хэмжээний зөрүүний төөрөгдөлд хүргэхгүйгээр өдөөлтийг стандартчилдаг (Зураг 2A) (34). MS/MS шинжилгээ, тооцооллын дамжуулах хоолойг ашиглан бид шууд тэжээлийн туршилтаас өмнө угсарсан спектрүүдтэй давхцаж байсан 443 MS/MS спектр (S1 өгөгдлийн файл)-ийг авсан. Энэхүү MS/MS өгөгдлийн багцын мэдээллийн онолын шинжилгээгээр өвсөн тэжээлтнийг дуурайлган навчаар мэргэшсэн метаболомыг дахин програмчлах нь OS-тэй холбоотой өдөөлтийг харуулсан (Зураг 2C). Ялангуяа OSS1 эмчилгээтэй харьцуулахад OSM нь 4 цагийн дотор метаболомын мэргэшлийг сайжруулсан. Өвсөн тэжээлтнийг шууд хооллох туршилтын өгөгдлийн багцтай харьцуулахад Hj болон δj-г координат болгон ашиглан хоёр хэмжээст орон зайд дүрслэгдсэн бодисын солилцооны кинетик ба цаг хугацааны явцад симуляцилагдсан өвсөн тэжээлтний эмчилгээнд хариу үйлдэл үзүүлэх метаболомын мэргэшлийн чиглэлийг тэмдэглэх нь зүйтэй. Тогтвортой өсөлт (Зураг 2D). Үүний зэрэгцээ бид метаболомын мэргэжлийн энэхүү зорилтот өсөлт нь симуляцилагдсан өвсөн тэжээлтнүүдийн хариуд төвийн нүүрстөрөгчийн солилцоог дахин тохируулснаас үүдэлтэй эсэхийг судлахын тулд амин хүчил, органик хүчил, элсэн чихрийн агууламжийг (S2 өгөгдлийн файл) тоон үзүүлэлтээр тодорхойлсон (Зураг S2). Энэ хэв маягийг илүү сайн тайлбарлахын тулд бид өмнө нь хэлэлцсэн феноламид ба 17-HGL-DTG замын бодисын солилцооны хуримтлалын кинетикийг цаашид хянасан. Өвсөн тэжээлт амьтдын OS-ийн өвөрмөц индукц нь феноламидын солилцооны доторх дифференциал дахин зохион байгуулалтын хэв маяг болж хувирдаг (Зураг S3). Кумарин ба кофейлийн хэсгүүдийг агуулсан фенолын амидууд нь OSS1-ээр илүүтэйгээр өдөөгддөг бол OSM нь ферулил коньюгатуудын тодорхой индукцийг өдөөдөг. 17-HGL-DTG замын хувьд доод урсгалын малонилизаци ба дималонилизацийн бүтээгдэхүүнээр дифференциал OS индукцийг илрүүлсэн (Зураг S3).
Дараа нь бид өвсөн тэжээлт амьтдын сарнай цэцгийн ургамлын навчийг эмчлэхэд OSM-ийг ашиглахыг дуурайлган хийдэг цагийн курс микроаррай өгөгдлийн багцыг ашиглан OS-ээр өдөөгдсөн транскриптомын уян хатан чанарыг судалсан. Түүвэрлэлтийн кинетик нь энэхүү метаболомикийн судалгаанд ашигласан кинетиктэй үндсэндээ давхцаж байна (35). Бодисын солилцооны уян хатан чанар цаг хугацааны явцад онцгой нэмэгддэг метаболомын дахин тохиргоотой харьцуулахад бид Ms-ээр өдөөгдсөн навчнуудад түр зуурын транскрипцийн тэсрэлтийг ажигласан бөгөөд транскриптомын индуктив чанар (RDPI) ба мэргэшил (δj) нь 1-д байна. Энэ үед цаг хугацаа мэдэгдэхүйц нэмэгдэж, олон янз байдал (Hj) ажиглагдсан бөгөөд BMP1-ийн илэрхийлэл мэдэгдэхүйц буурч, дараа нь транскриптомын мэргэшил суларсан (Зураг S4). Бодисын солилцооны генийн бүлүүд (P450, гликозилтрансфераза, BAHD ацилтрансфераза гэх мэт) нь дээр дурдсан эрт үеийн өндөр мэргэшлийн загварыг дагаж анхдагч бодисын солилцооноос гаргаж авсан бүтцийн нэгжээс тусгай метаболитуудыг угсрах процесст оролцдог. Тохиолдлын судалгаа болгон фенилаланины замыг шинжилсэн. Энэхүү шинжилгээгээр феноламидын солилцооны гол генүүд нь татагдалгүй ургамалтай харьцуулахад өвсөн тэжээлт амьтдад OS-ээр өдөөгддөг бөгөөд тэдгээрийн илэрхийлэлийн хэв маяг нь нягт уялдаатай болохыг баталсан. Энэ замын дээд хэсэгт байрлах транскрипцийн хүчин зүйл MYB8 болон бүтцийн генүүд болох PAL1, PAL2, C4H, 4CL нь транскрипцийн эрт эхлэлийг харуулсан. Феноламидын эцсийн угсралтад үүрэг гүйцэтгэдэг AT1, DH29, CV86 зэрэг ацилтрансфераза нь удаан хугацааны дээшлэх хэв маягийг харуулдаг (Зураг S4). Дээрх ажиглалтууд нь транскриптомын мэргэшлийн эрт эхлэл болон метаболомикийн мэргэшлийн хожуу сайжралт нь хосолсон горим бөгөөд энэ нь хүчирхэг хамгаалалтын хариу урвалыг эхлүүлдэг синхрон зохицуулалтын системтэй холбоотой байж болох юм.
Ургамлын дааврын дохиоллын дахин тохиргоо нь ургамлын физиологийг дахин програмчлахын тулд өвсөн тэжээлтний мэдээллийг нэгтгэдэг зохицуулагч давхаргын үүрэг гүйцэтгэдэг. Өвсөн тэжээлтний симуляцийн дараа бид ургамлын дааврын гол ангиллын хуримтлагдсан динамикийг хэмжиж, тэдгээрийн хоорондох түр зуурын хамтын илэрхийллийг дүрсэлсэн [Пирсоны корреляцийн коэффициент (PCC)> 0.4] (Зураг 3A). Хүлээгдэж байсанчлан биосинтезтэй холбоотой ургамлын даавар нь ургамлын дааврын хамтын илэрхийллийн сүлжээнд холбогдсон байдаг. Үүнээс гадна, янз бүрийн эмчилгээнээс үүдэлтэй ургамлын дааврын хэмжээг тодруулахын тулд бодисын солилцооны өвөрмөц чанарыг (Si индекс) энэ сүлжээнд харуулсан болно. Өвсөн тэжээлтний өвөрмөц хариу урвалын хоёр үндсэн хэсгийг зурсан: нэг нь JA кластерт байрладаг бөгөөд JA (түүний биологийн идэвхтэй хэлбэр болох JA-Ile) болон бусад JA деривативууд нь хамгийн өндөр Si оноог харуулдаг; нөгөө нь этилен (ET) юм. Гиббереллин нь өвсөн тэжээлтний өвөрмөц чанарт дунд зэргийн өсөлтийг харуулсан бол цитокинин, ауксин, абсцизын хүчил зэрэг бусад ургамлын даавар нь өвсөн тэжээлтний хувьд бага индукцийн өвөрмөц чанартай байв. Зөвхөн W + W ашиглахтай харьцуулахад OS програмаар дамжуулан JA деривативын оргил утгын олшруулалт (W + OS) нь үндсэндээ JA-ийн хүчтэй тодорхой үзүүлэлт болж хувирдаг. Гэнэтийн байдлаар, өөр өөр өдөөгч агууламжтай OSM болон OSS1 нь JA болон JA-Ile-ийн ижил төстэй хуримтлалыг үүсгэдэг нь мэдэгдэж байна. OSS1-ээс ялгаатай нь OSM нь OSM-ээр тодорхой бөгөөд хүчтэй өдөөгддөг бол OSS1 нь суурь шархны хариу урвалыг нэмэгдүүлдэггүй (Зураг 3B).
(A) Өвсөн тэжээлтний өдөөгдсөн ургамлын дааврын хуримтлалын кинетик симуляцийн PCC тооцоололд үндэслэсэн хам илэрхийлэлийн сүлжээний шинжилгээ. Зангилаа нь ганц ургамлын дааврын шинж чанарыг илэрхийлдэг бөгөөд зангилааны хэмжээ нь эмчилгээний хоорондох ургамлын дааврын онцлог шинж чанар болох Si индексийг илэрхийлдэг. (B) Янз бүрийн өнгөөр ​​тэмдэглэгдсэн өөр өөр эмчилгээний улмаас навчинд JA, JA-Ile болон ET хуримтлагдах нь: чангаанз, W + OSM; цэнхэр, W + OSSl; хар, W + W; саарал, C (хяналт). Од тэмдэг нь эмчилгээ ба хяналтын хооронд мэдэгдэхүйц ялгааг харуулж байна (хоёр талын ANOVA, дараа нь Tukey HSD post hoc олон харьцуулалт, *** P <0.001). ET дохионы сулралтай ETR1-д JA биосинтез ба ойлголтын спектрийн сулрал (irAOC ба irCOI1) дахь (C)697 MS/MS (өгөгдлийн файл S1) болон (D)585 MS/MS (өгөгдлийн файл S1)-ийн мэдээллийн онолын шинжилгээ. Хоёр симуляцитай өвсөн тэжээлтний эмчилгээ нь ургамлын шугам болон хоосон тээврийн хэрэгслийн (EV) хяналтын ургамлыг идэвхжүүлсэн. Од тэмдэг нь W+OS эмчилгээ болон гэмтээгүй хяналтын хооронд мэдэгдэхүйц ялгааг харуулж байна (хоёр талын ANOVA, дараа нь Tukey HSD post hoc олон талт харьцуулалт, *P<0.05, **P<0.01 ба ***P<0.001). (E) Мэргэшлийн тархсан эсэргүүцлийн тархсан графикууд. Өнгө нь генетикийн хувьд өөрчлөгдсөн өөр өөр омгийг илэрхийлнэ; тэмдэг нь өөр өөр эмчилгээний аргуудыг илэрхийлнэ: гурвалжин, W + OSS1; тэгш өнцөгт, W + OSM; тойрог C
Дараа нь бид JA болон ET биосинтез (irAOC болон irACO) болон ойлголтын (irCOI1 болон sETR1) гол үе шатуудад суларсан Непентесийн генетикийн хувьд өөрчлөгдсөн омгийг (irCOI1 болон sETR1) ашиглан өвсөн тэжээлт амьтад дээрх эдгээр хоёр ургамлын дааврын бодисын солилцоог шинжлэх болно. Дахин програмчлалын харьцангуй хувь нэмэр. Өмнөх туршилтуудтай нийцүүлэн бид хоосон тээвэрлэгч (EV) ургамалд өвсөн тэжээлт-OS-ийг өдөөх (Зураг 3, C-D) болон OSM-ийн улмаас үүссэн Hj индексийн нийт бууралт, харин δj индекс нэмэгдсэнийг баталсан. Хариу үйлдэл нь OSS1-ийн өдөөсөн хариу урвалаас илүү тод харагдаж байна. Hj болон δj-ийг координат болгон ашигласан хоёр шугамын график нь тодорхой зохицуулалтын алдагдлыг харуулж байна (Зураг 3E). Хамгийн тодорхой чиг хандлага нь JA дохиогүй омгуудад өвсөн тэжээлтний улмаас үүссэн метаболомын олон янз байдал болон мэргэшлийн өөрчлөлт бараг бүрэн арилдаг (Зураг 3C). Үүний эсрэгээр, sETR1 ургамлын чимээгүй ET ойлголт нь өвсөн тэжээлтний бодисын солилцооны өөрчлөлтөд үзүүлэх нийт нөлөө нь JA дохиололоос хамаагүй бага боловч OSM болон OSS1 өдөөлтийн хоорондох Hj болон δj индексүүдийн зөрүүг бууруулдаг (Зураг 3D ба Зураг S5). Энэ нь JA дохионы дамжуулалтын гол функцээс гадна ET дохионы дамжуулалт нь өвсөн тэжээлтний зүйлийн өвөрмөц бодисын солилцооны хариу урвалыг нарийн тохируулах үүрэг гүйцэтгэдэг болохыг харуулж байна. Энэхүү нарийн тохируулах функцтэй нийцүүлэн sETR1 ургамлын нийт метаболомын индуктив чанарт өөрчлөлт гараагүй. Нөгөөтэйгүүр, sETR1 ургамалтай харьцуулахад irACO ургамал нь өвсөн тэжээлтний улмаас үүссэн бодисын солилцооны өөрчлөлтийн ижил төстэй нийт далайцыг өдөөсөн боловч OSM болон OSS1 сорилтуудын хооронд Hj болон δj онооны мэдэгдэхүйц ялгаатай байгааг харуулсан (Зураг S5).
Өвсөн тэжээлтний төрөл зүйлийн өвөрмөц хариу урвалд чухал хувь нэмэр оруулдаг тусгай метаболитуудыг тодорхойлж, ET дохиогоор дамжуулан тэдгээрийн үйлдвэрлэлийг нарийн тохируулахын тулд бид өмнө нь боловсруулсан бүтцийн MS/MS аргыг ашигласан. Энэ арга нь MS/MS хэлтэрхий [хэвийн болгосон цэгэн бүтээгдэхүүн (NDP)] болон төвийг сахисан алдагдал (NL) дээр суурилсан ижил төстэй байдлын онооноос бодисын солилцооны бүлийг дахин тодорхойлохын тулд хоёр бүлэгт хуваах аргад суурилдаг. ET трансген шугамын шинжилгээгээр бүтээсэн MS/MS өгөгдлийн багц нь 585 MS/MS (S1 өгөгдлийн файл) үүсгэсэн бөгөөд үүнийг долоон үндсэн MS/MS модульд (M) хувааж шийдвэрлэсэн (Зураг 4A). Эдгээр модулиудын зарим нь өмнө нь тодорхойлсон тусгай метаболитуудаар нягт савлагдсан байдаг: жишээлбэл, M1, M2, M3, M4, M7 нь янз бүрийн фенолын деривативууд (M1), флавоноид гликозидууд (M2), ацил сахар (M3 ба M4), 17-HGL-DTG (M7) -ээр баялаг. Үүнээс гадна, модуль бүрийн нэг метаболитын бодисын солилцооны өвөрмөц мэдээллийг (Si индекс) тооцоолж, түүний Si тархалтыг зөн совингоор харж болно. Товчхондоо, өндөр өвс тэжээл болон генотипийн өвөрмөц чанарыг харуулсан MS/MS спектрүүд нь өндөр Si утгаар тодорхойлогддог бөгөөд куртозын статистик нь баруун сүүлний буланд үсний тархалтыг харуулж байна. Ийм туранхай коллоид тархалтын нэгийг M1-д илрүүлсэн бөгөөд фенол амид нь хамгийн өндөр Si фракцийг харуулсан (Зураг 4B). Өмнө дурдсан M7 дахь өвс тэжээлт индуктив 17-HGL-DTG нь дунд зэргийн Si оноог харуулсан бөгөөд энэ нь хоёр OS төрлийн хооронд дунд зэргийн зөрүүтэй зохицуулалтыг харуулж байна. Үүний эсрэгээр, рутин, CGA, ацил сахар зэрэг ихэнх тогтмол үйлдвэрлэсэн тусгай метаболитууд нь хамгийн бага Si онооны тоонд багтдаг. Тусгай метаболитуудын хоорондох бүтцийн нарийн төвөгтэй байдал болон Si тархалтыг илүү сайн судлахын тулд модуль бүрийн хувьд молекулын сүлжээг байгуулсан (Зураг 4B). OD онолын чухал таамаглал (Зураг 1B-д нэгтгэн харуулав) нь өвс тэжээлийн дараа тусгай метаболитуудыг дахин зохион байгуулах нь өндөр хамгаалалтын үнэ цэнэтэй метаболитуудад нэг чиглэлтэй өөрчлөлтөд хүргэх ёстой, ялангуяа тэдгээрийн өвөрмөц чанарыг нэмэгдүүлэх замаар (санамсаргүй тархалтаас ялгаатай) MT онолоор таамагласан хамгаалалтын метаболит. M1-д хуримтлагдсан фенолын деривативуудын ихэнх нь шавьжны гүйцэтгэлийн бууралттай функциональ холбоотой байдаг (32). 24 цагийн хугацаанд өдөөгдсөн навч болон EV хяналтын ургамлын бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн навчнуудын хоорондох M1 метаболит дахь Si утгыг харьцуулж үзэхэд өвс тэжээлийн шавьжны дараа олон метаболитын бодисын солилцооны өвөрмөц чанар мэдэгдэхүйц нэмэгдэх хандлагатай байгааг бид ажигласан (Зураг 4C). Si утгын тодорхой өсөлтийг зөвхөн хамгаалалтын феноламидуудад илрүүлсэн боловч энэ модульд хамт орших бусад фенол болон үл мэдэгдэх метаболитуудад Si утгын өсөлт илрээгүй. Энэ бол OD онолтой холбоотой тусгай загвар юм. Өвс тэжээлтний улмаас үүссэн бодисын солилцооны өөрчлөлтийн гол таамаглалууд нь тууштай байна. Феноламидын спектрийн энэхүү өвөрмөц байдлыг OS-тусгай ET өдөөсөн эсэхийг шалгахын тулд бид метаболитын Si индексийг зурж, EV болон sETR1 генотипүүдэд OSM болон OSS1-ийн хоорондох дифференциал илэрхийлэлийн утгыг үүсгэсэн (Зураг 4D). sETR1-д фенамидээр өдөөгдсөн OSM болон OSS1-ийн хоорондох ялгааг эрс багасгасан. JA-ийн зохицуулалттай бодисын солилцооны мэргэшсэнтэй холбоотой үндсэн MS/MS модулиудыг дүгнэхэд JA хангалтгүй омгуудаас цуглуулсан MS/MS өгөгдөлд хоёр бүлэгт хуваах аргыг мөн хэрэглэсэн (Зураг S6).
(A) Хуваалцсан фрагмент (NDP ижил төстэй байдал) болон хуваалцсан төвийг сахисан алдагдал (NL ижил төстэй байдал) дээр үндэслэсэн 585 MS/MS-ийн кластерийн үр дүн нь (M) модулийг мэдэгдэж буй нэгдлийн гэр бүлтэй нийцэж байгаа эсвэл тодорхойгүй эсвэл муу метаболизмд орсон Метаболит найрлагаар харуулж байна. Модуль бүрийн хажууд метаболит (MS/MS)-ийн өвөрмөц (Si) тархалтыг харуулав. (B) Модульчлагдсан молекулын сүлжээ: Зангилаа нь MS/MS болон ирмэгийг илэрхийлдэг, NDP (улаан) ба NL (цэнхэр) MS/MS оноо (таслах цэг,> 0.6). Зэрэглэсэн метаболитын өвөрмөц байдлын индекс (Si) нь модуль (зүүн) дээр үндэслэн өнгөтэй бөгөөд молекулын сүлжээнд (баруун) зураглагдсан. (C) 24 цагийн хугацаанд EV ургамлын M1 модуль нь бүрэлдэхүүн (хяналтын) болон өдөөгдсөн төлөвт (дуураймал өвсөн тэжээлтэн) байна: молекулын сүлжээний диаграмм (Si утга нь зангилааны хэмжээ, хамгаалалтын феноламид нь цэнхэр өнгөөр ​​тодруулсан). (D) EV болон ET ойлголт буурсан спектрийн шугам sETR1-ийн M1 молекулын сүлжээний диаграмм: ногоон тойрог зангилаагаар илэрхийлэгдсэн фенолын нэгдэл ба W + OSM ба W + OSS1 эмчилгээний хоорондох мэдэгдэхүйц ялгаа (P утга) нь зангилааны хэмжээ юм. CP, N-кофеоил-тирозин; CS, N-кофеоил-спермидин; FP, N-ферулын хүчил эфир-шээсний хүчил; FS, N-ферулил-спермидин; CoP, N', N “-Кумаролил-тирозин; DCS, N', N”-дикаффеоил-спермидин; CFS, N', N”-кофеоил, ферулоил-спермидин; Wolfberry Son дахь Lycium barbarum; Ник. O-AS, O-ацил сахар.
Бид шинжилгээг нэг сулруулсан Непентес генотипээс байгалийн популяци руу өргөжүүлсэн бөгөөд өвсөн тэжээлтний JA түвшин болон тодорхой метаболитын түвшинд хүчтэй өөрчлөлтүүд байгалийн популяцид өмнө нь тодорхойлогдсон байсан (26). Энэхүү өгөгдлийн багцыг ашиглан 43 үр хөврөлийн плазмыг хамруулна уу. Эдгээр үр хөврөлийн плазмууд нь N. pallens-ийн 123 зүйлийн ургамлаас бүрдэнэ. Эдгээр ургамлыг Юта, Невада, Аризона, Калифорни мужуудын өөр өөр уугуул амьдрах орчинд цуглуулсан үрнээс авсан (Зураг S7), бид метаболомын олон янз байдал (энд популяцийн түвшин гэж нэрлэдэг) β олон янз байдал) болон OSM-ийн улмаас үүссэн мэргэшлийг тооцоолсон. Өмнөх судалгаануудтай нийцүүлэн бид Hj ба δj тэнхлэгийн дагуу бодисын солилцооны олон янзын өөрчлөлтийг ажигласан бөгөөд энэ нь үр хөврөлийн плазмууд нь өвсөн тэжээлтэнд үзүүлэх бодисын солилцооны хариу урвалын уян хатан чанарт мэдэгдэхүйц ялгаатай байгааг харуулж байна (Зураг S7). Энэхүү зохион байгуулалт нь өвсөн тэжээлтний улмаас үүссэн JA-ийн өөрчлөлтийн динамик хүрээний талаарх өмнөх ажиглалтуудыг санагдуулж байгаа бөгөөд ганц популяцид маш өндөр утгатай хэвээр байна (26, 36). Hj болон δj-ийн хоорондох ерөнхий түвшний хамаарлыг шалгахын тулд JA болон JA-Ile-г ашигласнаар бид JA болон метаболом β-ийн олон янз байдал ба мэргэшлийн индексийн хооронд мэдэгдэхүйц эерэг хамаарал байгааг тогтоосон (Зураг S7). Энэ нь популяцийн түвшинд илэрсэн өвсөн тэжээлтний өдөөлтөд өвсөн тэжээлтний өдөөгдсөн олон янз байдал нь шавьж өвсөн тэжээлтнээс сонгон шалгаруулалтаас үүдэлтэй гол бодисын солилцооны полиморфизмтой холбоотой байж болохыг харуулж байна.
Өмнөх судалгаагаар тамхины төрлүүд нь төрөл зүйл болон өдөөгдсөн болон бүрдүүлэгч бодисын солилцооны хамгаалалтаас харьцангуй хамааралтай байдгаараа маш их ялгаатай болохыг харуулсан. Өвсөн тэжээлтний эсрэг дохионы дамжуулалт болон хамгаалалтын чадварын эдгээр өөрчлөлтүүд нь тухайн зүйлийн ургадаг бүс нутагт шавьжны популяцийн даралт, ургамлын амьдралын мөчлөг, хамгаалалтын үйлдвэрлэлийн зардлаар зохицуулагддаг гэж үздэг. Бид Хойд Америк болон Өмнөд Америкт уугуул зургаан зүйлийн Никотианагийн өвсөн тэжээлтний өдөөгдсөн навчны солилцооны өөрчлөлтийн тогтвортой байдлыг судалсан. Эдгээр зүйлүүд нь Хойд Америкийн Непентес, тухайлбал Николас Бочифлотой нягт холбоотой. Ла, N. nicotinis, Nicotiana n. сулруулсан өвс, Nicotiana tabacum, шугаман тамхи, тамхи (Nicotiana spegazzinii) болон тамхины навчны тамхи (Nicotiana obtusifolia) (Зураг 5A) (37). Эдгээр зүйлийн зургаа нь, түүний дотор сайн тодорхойлогдсон N. please зүйл нь петуниа кладын нэг наст ургамал бөгөөд obtusifolia N. нь Trigonophyllae эгч кладын олон наст ургамал юм (38). Үүний дараа шавьжны тэжээлийн зүйлийн түвшний бодисын солилцооны өөрчлөлтийг судлахын тулд эдгээр долоон зүйлд W + W, W + OSM болон W + OSS1 индукцийг хийсэн.
(A) Хамгийн их магадлал [цөмийн глутамины нийлэгжилт (38)] болон долоон нягт холбоотой Никотиана зүйлийн газарзүйн тархалт (өөр өөр өнгө) (37) дээр үндэслэсэн филогенетикийн мод. (B) Долоон Никотиана зүйлийн бодисын солилцооны профайлын (939 MS/MS; өгөгдлийн файл S1) тусгайлсан олон янз байдлын тархалтын график. Зүйлийн түвшинд метаболомын олон янз байдал нь мэргэшлийн зэрэгтэй сөрөг хамааралтай байдаг. Бодисын солилцооны олон янз байдал ба тусгайлсан байдал болон JA хуримтлалын хоорондох зүйлийн түвшний хамаарлын шинжилгээг Зураг 2-т үзүүлэв. S9. Өнгө, өөр өөр төрөл; гурвалжин, W + OSS1; тэгш өнцөгт, W + OSM; (C) Никотиана JA болон JA-Ile динамикийг OS өдөөх далайцын дагуу эрэмбэлэв (хоёр талын ANOVA болон Tukey HSD-ийн дараах олон талт харьцуулалт, * P <0.05, ** P <0.01 ба * ** W + OS болон W + W-ийн харьцуулалтын хувьд P <0.001). Ургамлын гаралтай болон метил JA (MeJA)-г дуурайлган хийсний дараа төрөл зүйл бүрийн (D) олон янз байдал ба (E) мэргэшлийн хайрцаг диаграмм. Од тэмдэг нь W + OS болон W + W эсвэл ланолин нэмэх W (Lan + W) эсвэл Lan нэмэх MeJA (Lan + MeJa) болон Lan хяналт (дисперсийн хоёр талын шинжилгээ, дараа нь Tukey-ийн HSD post hoc олон талт харьцуулалт, *P<0.05, **P<0.01 ба ***P<0.001) хоёрын хоорондох мэдэгдэхүйц ялгааг заана.
Хос кластер аргыг ашиглан бид 939 MS/MS (өгөгдлийн файл S1)-ийн 9 модулийг тодорхойлсон. Өөр өөр боловсруулалтаар дахин тохируулсан MS/MS-ийн найрлага нь төрөл зүйлийн хоорондох өөр өөр модулиудын хооронд маш их ялгаатай байдаг (Зураг S8). Hj (энд зүйлийн түвшний γ-олон янз байдал гэж нэрлэдэг) ба δj-ийг төсөөлөх нь өөр өөр зүйлүүд бодисын солилцооны орон зайд маш өөр бүлэгт нэгддэг бөгөөд зүйлийн түвшний хуваагдал нь өдөөлтөөс илүү тод илэрдэг болохыг харуулж байна. N. шугаман болон N. obliquus-аас бусад нь индукцийн нөлөөллийн өргөн хүрээний динамик хүрээг харуулдаг (Зураг 5B). Үүний эсрэгээр N. purpurea болон N. obtusifolia зэрэг зүйлүүд нь эмчилгээнд бодисын солилцооны хариу урвал багатай байдаг ч метаболом нь илүү олон янз байдаг. Өдөөгдсөн бодисын солилцооны хариу урвалын төрөл зүйлийн өвөрмөц тархалт нь мэргэшил ба гамма олон янз байдлын хооронд мэдэгдэхүйц сөрөг хамаарал үүсгэсэн (PCC = -0.46, P = 4.9×10-8). JAs түвшний OS-ээр өдөөгдсөн өөрчлөлтүүд нь метаболомын мэргэшсэн байдалтай эерэг хамааралтай бөгөөд зүйл бүрийн харуулсан бодисын солилцооны гамма олон янз байдалтай сөргөөр хамааралтай байдаг (Зураг 5B ба Зураг S9). Зураг 5C-д "дохионы хариу үйлдэл" гэж нэрлэгддэг зүйл болох Nepenthes nematodes, Nepenthes nepenthes, Nepenthes acute, болон Nepenthes attenuated зэрэг нь 30 минутын дараа мэдэгдэхүйц шинж тэмдэг илэрсэн болохыг тэмдэглэх нь зүйтэй. Саяхны OS-тэй холбоотой JA болон JA-Ile дэгдэлтүүд гарсан бол Nepenthes тээрэм, Nepenthes powdery, N. obtusifolia зэрэг "дохионы хариу үйлдэл үзүүлэхгүй" гэж нэрлэгддэг бусад бактериуд нь зөвхөн OS-ийн өвөрмөц шинж чанаргүйгээр JA-Ile Edge-ийн индукцийг харуулдаг (Зураг 5C). Дээр дурдсанчлан, суларсан Nepenthes-ийн хувьд бодисын солилцооны түвшинд дохионд хариу үйлдэл үзүүлдэг бодисууд OS-ийн өвөрмөц чанарыг харуулж, δj-ийг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлж, Hj-ийг бууруулсан. Энэхүү OS-д өвөрмөц праймингийн нөлөө нь дохионы хариу үйлдэл үзүүлдэггүй зүйл гэж ангилагдсан зүйлүүдэд илрээгүй (Зураг 5, D ба E). OS-д өвөрмөц метаболитууд нь дохионд хариу үйлдэл үзүүлдэг зүйлийн хооронд илүү олон удаа хуваалцагддаг бөгөөд эдгээр дохио нь сул дохионы хариу үйлдэлтэй зүйлтэй бөөгнөрдөг бол сул дохионы хариу үйлдэлтэй зүйл нь харилцан хамаарал багатай байгааг харуулж байна (Зураг S8). Энэ үр дүн нь JA-ийн OS-д өвөрмөц индукц болон доод урсгалын метаболомын OS-д өвөрмөц тохиргоо нь зүйлийн түвшинд холбогддог болохыг харуулж байна.
Дараа нь бид ургамлын цитоплазмд байх экзоген JA-ийн хэрэглэсэн JA-ийн хүртээмжээр хязгаарлагддаг эсэхийг судлахын тулд метил JA (MeJA) агуулсан ланолин зуурмагийг ашиглан ургамлыг эмчилсэн. Хурдан эвдрэл нь JA юм. Бид JA-ийн тасралтгүй нийлүүлэлтээс үүдэлтэй дохионд хариу үйлдэл үзүүлдэг зүйлээс дохионд хариу үйлдэл үзүүлдэггүй зүйл рүү аажмаар шилжих ижил хандлагыг олж мэдсэн (Зураг 5, D ба E). Товчхондоо, MeJA эмчилгээ нь шугаман нематод, N. obliquus, N. aquaticus, N. pallens, болон N. mikimotoi-ийн метаболомуудыг хүчтэй дахин програмчилж, δj-ийн мэдэгдэхүйц өсөлт, Hj-ийн бууралтад хүргэсэн. N. purpurea нь зөвхөн δj-ийн өсөлтийг харуулсан боловч Hj-ийн өсөлтийг харуулаагүй. Өмнө нь маш бага хэмжээний JA хуримтлуулдаг болох нь батлагдсан N. obtusifolia нь метаболомын дахин тохируулгын хувьд MeJA эмчилгээнд муу хариу үйлдэл үзүүлдэг. Эдгээр үр дүнгүүд нь дохионд хариу үйлдэл үзүүлдэггүй зүйлүүдэд JA үйлдвэрлэл буюу дохионы дамжуулалт нь физиологийн хувьд хязгаарлагдмал болохыг харуулж байна. Энэхүү таамаглалыг шалгахын тулд бид W + W, W + OSMs болон W + OSS1 Transcriptome-оор өдөөгдсөн дөрвөн зүйл (N. pallens, N. mills, N. pink болон N. microphylla)-ийг судалсан (39). Метаболомын өөрчлөлтийн хэв маягтай нийцүүлэн, зүйлүүд нь транскриптомын орон зайд сайн тусгаарлагдсан бөгөөд тэдгээрийн дунд N. attenuated нь OS-ээр өдөөгдсөн RDPI-ийн хамгийн өндөр түвшинг харуулсан бол N. gracilis нь хамгийн бага үзүүлэлттэй байв (Зураг 6A). Гэсэн хэдий ч N. oblonga-ийн өдөөгдсөн транскриптомын олон янз байдал нь дөрвөн зүйлийн дунд хамгийн бага байсан нь өмнө нь долоон зүйлд харуулсан N. oblonga-ийн хамгийн өндөр метабономик олон янз байдлаас ялгаатай байв. Өмнөх судалгаагаар JA дохио зэрэг эрт үеийн хамгаалалтын дохиотой холбоотой генийн багц нь Nicotiana зүйлд өвсөн тэжээлтэнтэй холбоотой өдөөгчдийн өдөөсөн эрт үеийн хамгаалалтын хариу урвалын өвөрмөц байдлыг тайлбарладаг болохыг харуулсан (39). Эдгээр дөрвөн зүйлийн хоорондох JA дохиоллын замыг харьцуулж үзэхэд сонирхолтой хэв маяг илэрсэн (Зураг 6B). Энэ замын ихэнх генүүд, тухайлбал AOC, OPR3, ACX, COI1 нь эдгээр дөрвөн зүйлд харьцангуй өндөр түвшний индукцийг харуулсан. Гэсэн хэдий ч гол ген болох JAR4 нь JA-г биологийн идэвхтэй хэлбэрээр хуримтлагдсан JA-Ile транскрипт болгон хувиргадаг бөгөөд түүний транскрипцийн түвшин маш бага байдаг, ялангуяа N. mills, Nepenthes pieris болон N. microphylla-д. Үүнээс гадна, N. bifidum-д зөвхөн өөр нэг AOS генийн транскрипт илрээгүй. Генийн экспрессийн эдгээр өөрчлөлтүүд нь дохионы харшил үүсгэгч зүйлд JA үйлдвэрлэл бага байгаа болон N. gracilis-ийн индукцээс үүдэлтэй хэт фенотипийн шалтгаан болж магадгүй юм.
(A) Ургамлын гаралтай ургамлын ...
Сүүлийн хэсэгт бид янз бүрийн ургамлын зүйлийн метаболомын шавьжны төрөл зүйлийн өвөрмөц өөрчлөлт нь өвсөн тэжээлтэнд хэрхэн тэсвэртэй байж болохыг судалсан. Өмнөх судалгаанууд Nicotiana төрөл зүйлийг онцолсон. Тэдний Ms болон авгалдайд тэсвэртэй байдал нь маш их ялгаатай (40). Энд бид энэ загвар болон тэдгээрийн бодисын солилцооны уян хатан чанарын хоорондын холбоог судалсан. Дээрх дөрвөн тамхины зүйлийг ашиглан, өвсөн тэжээлтний улмаас үүссэн метаболомын олон янз байдал, мэргэшил болон ургамлын Ms болон Sl-д тэсвэртэй байдлын хоорондын хамаарлыг туршиж үзэхэд бид ерөнхий Sl All-д тэсвэртэй байдал, олон янз байдал, мэргэшил нь эерэг хамааралтай байгааг тогтоосон бол мэргэжлийн эмэгтэйчүүдэд тэсвэртэй байдал болон мэргэшлийн хоорондын хамаарал сул бөгөөд олон янз байдалтай хамаарал нь ач холбогдолгүй байна (Зураг S10). S1 эсэргүүцлийн хувьд өмнө нь JA дохионы дамжуулалтын түвшин болон метаболомын уян хатан чанарыг харуулдаг байсан суларсан N. chinensis болон N. gracilis хоёулаа өвсөн тэжээлтний өдөөлтөд маш өөр хариу үйлдэл үзүүлсэн бөгөөд мөн ижил төстэй өндөр эсэргүүцэл үзүүлсэн. Хүйс.
Сүүлийн жаран жилийн хугацаанд ургамлын хамгаалалтын онол нь онолын хүрээг бий болгосон бөгөөд үүнд үндэслэн судлаачид ургамлын мэргэшсэн метаболитуудын нэлээд олон хувьсал, үйл ажиллагааг урьдчилан таамагласан. Эдгээр онолуудын ихэнх нь хүчтэй дүгнэлтийн ердийн журмыг дагадаггүй (41). Тэд ижил түвшний шинжилгээнд гол таамаглалыг санал болгодог (3). Гол таамаглалыг турших нь тодорхой онолыг шинжлэх боломжийг олгосноор энэ нь урагшлах болно. Дэмжигдсэн байх ёстой, гэхдээ бусдыг нь няцаах болно (42). Үүний оронд шинэ онол нь өөр өөр түвшний шинжилгээнд таамаглал дэвшүүлж, тодорхойлолтын шинэ давхаргыг нэмж өгдөг (42). Гэсэн хэдий ч функциональ түвшинд санал болгосон MT ба OD гэсэн хоёр онолыг өвсөн тэжээлтний улмаас үүссэн мэргэшсэн бодисын солилцооны өөрчлөлтийн чухал таамаглал гэж амархан тайлбарлаж болно: OD онол нь мэргэшсэн бодисын солилцооны "орон зай"-ны өөрчлөлтүүд нь маш чиглэлтэй гэж үздэг. MT онол нь эдгээр өөрчлөлтүүд чиглэлгүй, бодисын солилцооны орон зайд санамсаргүй байдлаар байрладаг бөгөөд өндөр хамгаалалтын ач холбогдолтой метаболитуудтай байх хандлагатай байдаг гэж үздэг. OD ба MT таамаглалын өмнөх судалгааг априори "хамгаалалт" нэгдлүүдийн нарийн багц ашиглан туршиж үзсэн. Эдгээр метаболит төвтэй туршилтууд нь өвс тэжээлийн үед метаболомын дахин тохиргооны цар хүрээ, замыг шинжлэх боломжийг үгүйсгэдэг бөгөөд ургамлын метаболомын өөрчлөлтийг бүхэлд нь тоон үзүүлэлтээр тодорхойлох гол таамаглалыг шаардахын тулд тууштай статистикийн хүрээнд туршилт хийхийг зөвшөөрдөггүй. Энд бид тооцооллын MS дээр суурилсан метаболомикийн шинэлэг технологийг ашиглаж, дэлхийн метаболомикийн түвшинд санал болгож буй хоёрын ялгааг шалгахын тулд мэдээллийн онолын тодорхойлолтын ерөнхий валютаар деконволюцийн MS шинжилгээ хийсэн. Энэхүү онолын гол таамаглал. Мэдээллийн онолыг олон салбарт, ялангуяа биологийн олон янз байдал, шим тэжээлийн урсгалын судалгааны хүрээнд хэрэглэж ирсэн (43). Гэсэн хэдий ч бидний мэдэж байгаагаар энэ нь ургамлын бодисын солилцооны мэдээллийн орон зайг тодорхойлох, хүрээлэн буй орчны дохиололд хариу үйлдэл үзүүлэх түр зуурын бодисын солилцооны өөрчлөлттэй холбоотой экологийн асуудлыг шийдвэрлэхэд ашигласан анхны хэрэглээ юм. Ялангуяа энэ аргын чадвар нь ургамлын зүйлийн доторх болон хоорондын хэв маягийг харьцуулж, өвсөн тэжээлтнүүд хувьслын янз бүрийн түвшинд янз бүрийн зүйлээс төрөл зүйл хоорондын макро хувьслын хэв маяг руу хэрхэн хувьссаныг судлах чадварт оршино. Метаболизм.
Үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгийн шинжилгээ (PCA) нь олон хувьсагчтай өгөгдлийн багцыг хэмжээст бууралтын орон зай болгон хувиргадаг тул өгөгдлийн гол чиг хандлагыг тайлбарлаж болох тул үүнийг ихэвчлэн деконволюцийн метаболом гэх мэт өгөгдлийн багцыг задлан шинжлэх хайгуулын арга болгон ашигладаг. Гэсэн хэдий ч хэмжээст бууралт нь өгөгдлийн багц дахь мэдээллийн агуулгын нэг хэсгийг алдах бөгөөд PCA нь экологийн онолд онцгой хамааралтай шинж чанаруудын талаар тоон мэдээлэл өгч чадахгүй, тухайлбал: өвсөн тэжээлтнүүд тусгай салбарт (жишээлбэл, баялаг, тархалт) болон элбэг дэлбэг байдал) метаболитуудын олон янз байдлыг хэрхэн дахин тохируулдаг вэ? Тухайн өвсөн тэжээлтний өдөөгдсөн төлөвийн урьдчилсан хүчин зүйл нь аль метаболитууд вэ? Өвөрмөц байдал, олон янз байдал, индуктив байдлын үүднээс авч үзвэл навчны өвөрмөц метаболитын профайлын мэдээллийн агуулга задарч, өвсөн тэжээлтнийг идэх нь тодорхой бодисын солилцоог идэвхжүүлж чаддаг болохыг тогтоожээ. Гэнэтийн байдлаар, хэрэгжсэн мэдээллийн онолын үзүүлэлтүүдэд тайлбарласны дагуу хоёр өвсөн тэжээлтэн (шөнийн хооллодог ерөнхий судлаач Sl) болон Solanaceae мэргэжилтэн Ms-ийн дайралтын дараа үүссэн бодисын солилцооны нөхцөл байдал ихээхэн давхцаж байгааг бид ажигласан. Хэдийгээр тэдний хооллох зан байдал, концентраци нь мэдэгдэхүйц ялгаатай байдаг. OS дахь өөхний хүчил-амин хүчлийн коньюгат (FAC) инициатор (31). Стандартчилагдсан цооролтын шархыг эмчлэхэд өвсөн тэжээлтэн OS-ийг ашигласнаар симуляцилагдсан өвсөн тэжээлтний эмчилгээ нь мөн ижил төстэй хандлагыг харуулсан. Ургамлын өвсөн тэжээлтний дайралтад үзүүлэх хариу урвалыг дуурайлган хийх энэхүү стандартчилагдсан процедур нь өвсөн тэжээлтний хооллох зан үйлийн өөрчлөлтөөс үүдэлтэй төөрөгдүүлэх хүчин зүйлсийг арилгадаг бөгөөд энэ нь өөр өөр цаг үед янз бүрийн түвшний хохирол учруулдаг (34). OSM-ийн гол шалтгаан гэгддэг FAC нь OSS1-д JAS болон бусад ургамлын дааврын хариу урвалыг бууруулдаг бол OSS1 нь хэдэн зуун дахин бууруулдаг (31). Гэсэн хэдий ч OSS1 нь OSM-тэй харьцуулахад JA хуримтлалын ижил түвшнийг үүсгэсэн. Сулруулсан Непентес дэх JA хариу урвал нь OSM-д маш мэдрэмтгий болохыг өмнө нь харуулсан бөгөөд FAC нь 1:1000 харьцаатай усаар шингэлсэн ч идэвхээ хадгалж чаддаг (44). Тиймээс OSM-тэй харьцуулахад OSS1 дэх FAC маш бага боловч энэ нь JA-ийн дэгдэлтийг хангалттай өдөөхөд хангалттай юм. Өмнөх судалгаагаар порин төст уургууд (45) болон олигосахаридууд (46) нь OSS1 дэх ургамлын хамгаалалтын хариу урвалыг өдөөх молекулын шинж тэмдэг болгон ашиглаж болохыг харуулсан. Гэсэн хэдий ч OSS1 дэх эдгээр өдөөгч бодисууд нь одоогийн судалгаанд ажиглагдсан JA хуримтлагдахад хариуцлагатай эсэх нь тодорхойгүй хэвээр байна.
Хэдийгээр өөр өөр өвсөн тэжээлтэн эсвэл гадны JA эсвэл SA (салицилийн хүчил) хэрэглэснээс үүдэлтэй бодисын солилцооны хурууны хээ ялгаатай байдлыг тайлбарласан судалгаа цөөн байдаг ч (47) ургамлын өвсний сүлжээнд өвсөн тэжээлтэн зүйлийн өвөрмөц өөрчлөлт болон түүний тодорхой биед үзүүлэх нөлөөллийг хэн ч хөндөөгүй байна. Бодисын солилцооны ерөнхий нөлөөллийг системтэйгээр судалдаг. хувийн мэдээлэл. Энэхүү шинжилгээгээр JA-аас бусад ургамлын даавартай дотоод дааврын сүлжээний холболт нь өвсөн тэжээлтний улмаас үүссэн бодисын солилцооны өөрчлөн байгуулалтын өвөрмөц байдлыг бүрдүүлдэг болохыг баталсан. Ялангуяа OSM-ийн улмаас үүссэн ET нь OSS1-ийн улмаас үүссэнээс хамаагүй их байгааг бид тогтоосон. Энэ горим нь OSM-д илүү их FAC агууламжтай нийцдэг бөгөөд энэ нь ET тэсрэлтийг өдөөхөд зайлшгүй бөгөөд хангалттай нөхцөл юм (48). Ургамал болон өвсөн тэжээлтний харилцан үйлчлэлийн хүрээнд ET-ийн ургамлын өвөрмөц метаболитын динамикт үзүүлэх дохиоллын функц нь одоо ч гэсэн тохиолдлын шинжтэй бөгөөд зөвхөн нэг нэгдлийн бүлгийг чиглүүлдэг. Үүнээс гадна, ихэнх судалгаанууд нь ET-ийн зохицуулалтыг судлахын тулд ET буюу түүний урьдал бодисууд эсвэл янз бүрийн дарангуйлагчдыг гадны хэрэглээгээр ашигласан бөгөөд эдгээр гадны химийн хэрэглээ нь олон өвөрмөц бус гаж нөлөө үзүүлдэг. Бидний мэдэж байгаагаар энэхүү судалгаа нь ургамлын метаболомын динамикийг зохицуулахын тулд трансген ургамлыг үйлдвэрлэх, мэдрэхэд ET-ийг ашиглахад ET-ийн үүргийг судалсан анхны томоохон хэмжээний системчилсэн судалгаа юм. Өвсөн тэжээлтэнд өвөрмөц ET индукц нь эцсийн дүндээ метаболомын хариу урвалыг зохицуулж чаддаг. Хамгийн чухал нь ET биосинтез (ACO) болон хүлээн авах (ETR1) генийг трансген аргаар удирдах явдал бөгөөд энэ нь өвсөн тэжээлтэнд өвөрмөц феноламидын de novo хуримтлалыг илрүүлсэн юм. Өмнө нь ET нь путресцин N-метилтрансферазаг зохицуулах замаар JA-ийн өдөөгдсөн никотины хуримтлалыг нарийн тохируулж чаддаг болохыг харуулсан (49). Гэсэн хэдий ч механик үүднээс авч үзвэл ET нь фенамидын индукцийг хэрхэн нарийн тохируулдаг нь тодорхойгүй байна. ET-ийн дохионы дамжуулалтын функцээс гадна бодисын солилцооны урсгалыг S-аденозил-1-метионин руу чиглүүлж, полиаминофенол амидын хөрөнгө оруулалтыг зохицуулж болно. S-аденозил-1-метионин нь ET бөгөөд полиамин биосинтезийн замын нийтлэг завсрын бүтээгдэхүүн юм. ET дохио нь феноламидын түвшинг хэрхэн зохицуулдаг механизмыг цаашид судлах шаардлагатай.
Удаан хугацааны турш тодорхойгүй бүтэцтэй олон тооны тусгай метаболитуудаас шалтгаалан тодорхой бодисын солилцооны ангилалд ихээхэн анхаарал хандуулснаар биологийн харилцан үйлчлэлийн дараах бодисын солилцооны олон янз байдлын түр зуурын өөрчлөлтийг нарийн үнэлэх боломжгүй байсан. Одоогийн байдлаар мэдээллийн онолын шинжилгээнд үндэслэн, объектив метаболит дээр суурилсан MS/MS спектрийг олж авах гол үр дүн нь өвсөн тэжээлтнүүд өвсөн тэжээлтнүүдийг идэж эсвэл дуурайж байгаа нь навчны метаболомын нийт бодисын солилцооны олон янз байдлыг бууруулж, мэргэшлийн түвшинг нэмэгдүүлсээр байна. Өвсөн тэжээлтнээс үүдэлтэй метаболомын өвөрмөц байдлын энэхүү түр зуурын өсөлт нь транскриптомын өвөрмөц байдлын синергетик өсөлттэй холбоотой юм. Энэхүү том метаболомын мэргэшсэн байдалд хамгийн их хувь нэмэр оруулдаг шинж чанар (өндөр Si утгатай) нь өмнө нь тодорхойлсон өвсөн тэжээлтний функцтэй тусгай метаболит юм. Энэ загвар нь OD онолын таамаглалтай нийцэж байгаа боловч метаболомын дахин програмчлалын санамсаргүй байдалтай холбоотой MT-ийн таамаглал нь нийцэхгүй байна. Гэсэн хэдий ч энэ өгөгдөл нь холимог загварын таамаглалтай (хамгийн сайн MT; Зураг 1B) нийцэж байна, учир нь тодорхойгүй хамгаалалтын функцтэй бусад шинж чанаргүй метаболитууд нь санамсаргүй Si тархалтыг дагаж мөрдөж магадгүй юм.
Энэхүү судалгаагаар улам бүр тодорхойлогдсон нэг онцлог хэв маяг нь бичил хувьслын түвшингээс (ганц ургамал ба тамхины популяци) илүү том хувьслын цар хүрээ (ойр холбоотой тамхины төрөл зүйл) хүртэл хувьслын зохион байгуулалтын өөр өөр түвшин "хамгийн сайн хамгаалалт"-д байдаг явдал юм. Өвсөн тэжээлтнүүдийн чадварт мэдэгдэхүйц ялгаа байдаг. Мур нар (20) болон Кесслер, Калске (1) нар Виттакер (50)-ын анх ялгасан биологийн олон янз байдлын гурван функциональ түвшинг химийн олон янз байдлын бүрдүүлэгч ба өдөөгдсөн цаг хугацааны өөрчлөлт болгон хувиргахыг бие даан санал болгосон; эдгээр зохиогчид аль аль нь нэгтгэн дүгнэсэнгүй. Том хэмжээний метаболомын мэдээлэл цуглуулах журам нь эдгээр өгөгдлөөс бодисын солилцооны олон янз байдлыг хэрхэн тооцоолохыг тодорхойлоогүй болно. Энэхүү судалгаанд Виттакерын функциональ ангилалд оруулсан бага зэргийн тохируулга нь α-бодисын солилцооны олон янз байдлыг тухайн ургамал дахь MS/MS спектрийн олон янз байдал, β-бодисын солилцооны олон янз байдлыг популяцийн бүлгийн үндсэн доторх бодисын солилцоо гэж үзэх болно. Орон зай, γ-бодисын солилцооны олон янз байдал нь ижил төстэй зүйлийн шинжилгээний өргөтгөл болно.
JA дохио нь өвсөн тэжээлтний бодисын солилцооны олон янзын хариу урвалд чухал үүрэгтэй. Гэсэн хэдий ч JA биосинтезийн төрөл зүйлийн доторх зохицуулалт нь метаболомын олон янз байдалд оруулсан хувь нэмрийн талаар нарийн тоон туршилт дутмаг байгаа бөгөөд JA дохио нь макро хувьслын өндөр түвшинд стрессээс үүдэлтэй бодисын солилцооны төрөлжилтийн ерөнхий газар мөн эсэхийг тодорхойлоход одоогоор тодорхойгүй байна. Бид Nepenthes өвсөн тэжээлтний өвсөн тэжээлтний шинж чанар нь метаболомын мэргэшлийг өдөөдөг бөгөөд Nicotiana зүйлийн популяци болон нягт холбоотой Nicotiana зүйлийн дунд метаболомын мэргэшлийн хэлбэлзэл нь JA дохиололтой системтэйгээр эерэг хамааралтай болохыг ажигласан. Нэмж дурдахад, JA дохио суларсан үед нэг генотипийн өвсөн тэжээлтний өдөөгдсөн бодисын солилцооны өвөрмөц чанар цуцлагдана (Зураг 3, C ба E). Байгалийн хувьд суларсан Nepenthes популяцийн бодисын солилцооны спектрийн өөрчлөлт нь ихэвчлэн тоон шинж чанартай байдаг тул энэхүү шинжилгээнд бодисын солилцооны β олон янз байдал болон өвөрмөц байдлын өөрчлөлт нь метаболитоор баялаг нэгдлүүдийн ангиллын хүчтэй өдөөлтөөс ихээхэн шалтгаалж болно. Эдгээр нэгдлүүдийн ангиллууд нь метаболомын профайлын нэг хэсгийг давамгайлдаг бөгөөд JA дохиотой эерэг хамаарал үүсгэдэг.
Тамхины төрөл зүйлтэй нягт холбоотой биохимийн механизмууд нь маш өөр тул метаболитуудыг чанарын талаас нь тодорхойлсон тул илүү аналитик шинж чанартай байдаг. Мэдээллийн онолын олж авсан бодисын солилцооны профайлыг боловсруулах нь өвсөн тэжээлтний индукц нь бодисын солилцооны гамма олон янз байдал ба мэргэшлийн хоорондох буултыг улам хурцатгадаг болохыг харуулж байна. JA дохио нь энэхүү буултад гол үүрэг гүйцэтгэдэг. Метаболомын мэргэшлийн өсөлт нь OD-ийн үндсэн таамаглалтай нийцэж байгаа бөгөөд JA дохиотой эерэг хамааралтай байдаг бол JA дохио нь бодисын солилцооны гамма олон янз байдалтай сөрөг хамааралтай байдаг. Эдгээр загварууд нь ургамлын OD чадавхийг микро хувьслын хэмжээнд эсвэл илүү том хувьслын хэмжээнд JA-ийн уян хатан чанараар голчлон тодорхойлдог болохыг харуулж байна. JA биосинтезийн согогийг тойрч гарах гадны JA хэрэглээний туршилтууд нь нягт холбоотой тамхины төрөл зүйлийг өвсөн тэжээлтний өдөөсөн JA болон метаболомын уян хатан чанар шиг дохионд хариу үйлдэл үзүүлдэг болон дохионд хариу үйлдэл үзүүлдэггүй төрөл зүйл болгон ялгаж болохыг харуулж байна. Дохионы хариу үйлдэл үзүүлдэггүй зүйлүүд нь эндоген JA үүсгэх чадваргүйгээс болж хариу үйлдэл үзүүлэх боломжгүй тул физиологийн хязгаарлалтад өртдөг. Энэ нь N. crescens-ийн JA дохиоллын зам дахь зарим гол генүүдийн мутациас үүдэлтэй байж болох юм (AOS ба JAR4). Энэхүү үр дүн нь эдгээр зүйл хоорондын макро хувьслын хэв маяг нь голчлон дотоод дааврын ойлголт болон хариу урвалын өөрчлөлтөөс үүдэлтэй байж болохыг харуулж байна.
Ургамал болон өвсөн тэжээлт амьтдын харилцан үйлчлэлээс гадна бодисын солилцооны олон янз байдлыг судлах нь хүрээлэн буй орчинд биологийн дасан зохицох, нарийн төвөгтэй фенотипийн шинж чанаруудын хувьслын судалгааны бүх чухал онолын дэвшилтэй холбоотой юм. Орчин үеийн MS багаж хэрэгслээр олж авсан өгөгдлийн хэмжээ нэмэгдэхийн хэрээр бодисын солилцооны олон янз байдлын талаарх таамаглалыг шалгах нь одоо хувь хүн/ангиллын метаболитын ялгааг давж, дэлхийн хэмжээний шинжилгээ хийж, гэнэтийн хэв маягийг илрүүлэх боломжтой болсон. Том хэмжээний шинжилгээний явцад чухал метафор бол өгөгдлийг судлахад ашиглаж болох утга учиртай газрын зургийг боловсруулах санаа юм. Тиймээс, MS/MS метаболомик ба мэдээллийн онолын өнөөгийн хослолын чухал үр дүн нь янз бүрийн ангилал зүйн хэмжүүрээр бодисын солилцооны олон янз байдлыг харахын тулд газрын зураг бүтээхэд ашиглаж болох энгийн хэмжүүрийг өгдөг явдал юм. Энэ бол энэ аргын үндсэн шаардлага юм. Микро/макро хувьсал ба нийгэмлэгийн экологийн судалгаа.
Макро хувьслын түвшинд Эрлих, Рэйвен (51) нарын ургамал-шавьжны хамтарсан хувьслын онолын гол цөм нь зүйл хоорондын бодисын солилцооны олон янз байдлын өөрчлөлт нь ургамлын удам угсааны олон янз байдлын шалтгаан болдог гэж таамаглах явдал юм. Гэсэн хэдий ч энэхүү чухал бүтээлийг нийтэлснээс хойш тавин жилийн хугацаанд энэхүү таамаглалыг ховор туршиж үзсэн (52). Энэ нь ихэвчлэн хол зайн ургамлын удам угсааны харьцуулж болох бодисын солилцооны шинж чанаруудын филогенетик шинж чанартай холбоотой юм. Ховор байдлыг зорилтот шинжилгээний аргуудыг тогтооход ашиглаж болно. Мэдээллийн онолоор боловсруулсан одоогийн MS/MS ажлын урсгал нь үл мэдэгдэх метаболитын MS/MS бүтцийн ижил төстэй байдлыг (урьдчилан метаболит сонгохгүйгээр) тоон үзүүлэлтээр тодорхойлж, эдгээр MS/MS-ийг MS/MS-ийн багц болгон хувиргадаг тул мэргэжлийн бодисын солилцоонд Эдгээр макро хувьслын загваруудыг ангиллын хэмжээнд харьцуулдаг. Энгийн статистик үзүүлэлтүүд. Энэ үйл явц нь филогенетикийн шинжилгээтэй төстэй бөгөөд энэ нь дарааллын уялдаа холбоог ашиглан төрөлжилтийн хурд эсвэл шинж чанарын хувьслыг урьдчилан таамаглалгүйгээр тоон үзүүлэлтээр тодорхойлж болно.
Биохимийн түвшинд Фирн, Жонсын (53) скрининг таамаглал нь өмнө нь холбоогүй эсвэл орлуулагдаагүй метаболитуудын биологийн идэвхийг хэрэгжүүлэх түүхий эдийг хангахын тулд бодисын солилцооны олон янз байдлыг өөр өөр түвшинд хадгалдаг болохыг харуулж байна. Мэдээллийн онолын аргууд нь метаболитын мэргэшлийн явцад тохиолддог эдгээр метаболит өвөрмөц хувьслын шилжилтийг санал болгож буй хувьслын скрининг процессын нэг хэсэг болгон тоон үзүүлэлтээр илэрхийлэх хүрээг бий болгодог: бага өвөрмөц чанараас өндөр өвөрмөц чанар руу биологийн идэвхтэй дасан зохицох Тухайн орчны дарангуйлагдсан метаболитууд.
Ерөнхийдөө молекул биологийн эхэн үед ургамлын хамгаалалтын чухал онолуудыг боловсруулсан бөгөөд дедуктив таамаглалд суурилсан аргуудыг шинжлэх ухааны дэвшлийн цорын ганц хэрэгсэл гэж өргөнөөр үздэг. Энэ нь метаболомыг бүхэлд нь хэмжих техникийн хязгаарлалттай холбоотой юм. Таамаглалд суурилсан аргууд нь бусад шалтгаант механизмыг сонгоход онцгой ач холбогдолтой боловч биохимийн сүлжээний талаарх бидний ойлголтыг дээшлүүлэх чадвар нь орчин үеийн өгөгдөл ихтэй шинжлэх ухаанд одоо байгаа тооцооллын аргуудаас илүү хязгаарлагдмал байдаг. Тиймээс урьдчилан таамаглах боломжгүй онолууд нь боломжтой өгөгдлийн хүрээнээс хамаагүй давсан тул судалгааны салбарт гарсан дэвшлийн таамаглалын томъёо/туршилтын мөчлөгийг үгүйсгэх боломжгүй юм (4). Энд танилцуулсан метаболомикийн тооцооллын ажлын урсгал нь бодисын солилцооны олон янз байдлын сүүлийн үеийн (хэрхэн) болон эцсийн (яагаад) асуудлуудад сонирхлыг дахин төрүүлж, онолын хувьд удирдамжтай өгөгдлийн шинжлэх ухааны шинэ эрин үед хувь нэмэр оруулж чадна гэж бид таамаглаж байна. Энэ эрин үе нь өмнөх үеийнхнийг урамшуулсан чухал онолыг дахин судалсан.
Өвсөн тэжээлт амьтдыг шууд хооллохдоо нэг сарнай цэцэглэдэг ургамлын цайвар өнгийн навч дээр хоёр дахь өсвөр насны авгалдай буюу Sl авгалдайг өсгөх замаар хийдэг бөгөөд ургамал тус бүрт 10 ургамлын хуулбар байдаг. Шавьжны авгалдайг хавчаараар хавчаарлаж, үлдсэн навчны эдийг халдвар авснаас хойш 24 ба 72 цагийн дараа цуглуулж, хурдан хөлдөөж, метаболитуудыг гаргаж авдаг.
Ургамлын гаралтай ургамлын эмчилгээг өндөр синхрончлогдсон байдлаар дуурайлган хийнэ. Энэ арга нь даавууны хэлхээний ургалтын үе шатанд ургамлын бүрэн дэлгэрсэн гурван навчны гол хавирганы хоёр талд гурван эгнээ өргөсийг цоолж, 1:5 харьцаатай шингэрүүлсэн Ms түрхэхэд оршино. Эсвэл бээлийтэй хуруугаараа S1 OS-ийг цоолж буй шарханд хийнэ. Дээр дурдсанчлан навчийг хурааж, боловсруулна. Өмнө нь тайлбарласан аргыг ашиглан анхдагч метаболит болон ургамлын дааврыг гаргаж авна (54).
Гадны JA хэрэглээнд зориулж, зүйл бүрийн зургаан сарнай цэцэглэдэг ургамлын гурван ишний навчийг 150 мкг MeJA (Lan + MeJA) агуулсан 20 мкл ланолин зуурмаг, 20 мкл ланолин болон шархны эмчилгээ (Lan + W)-ээр боловсруулж, эсвэл 20 мкл цэвэр ланолиныг хяналтын хэлбэрээр хэрэглэнэ. Навчийг боловсруулснаас хойш 72 цагийн дараа хурааж, шингэн азотод хөлдөөж, хэрэглэх хүртэл -80°C-д хадгална.
Манай судалгааны бүлэгт irAOC (36), irCOI1 (55), irACO болон sETR1 (48) гэсэн дөрвөн JA болон ET трансген шугамыг тодорхойлсон. irAOC нь JA болон JA-Ile түвшин мэдэгдэхүйц буурсан бол irCOI1 нь JA-д мэдрэмтгий биш байв. EV-тэй харьцуулахад JA-Ile хуримтлал нэмэгдсэн. Үүнтэй адилаар irACO нь ET-ийн үйлдвэрлэлийг бууруулж, EV-тэй харьцуулахад ET-д мэдрэмтгий бус sETR1 нь ET-ийн үйлдвэрлэлийг нэмэгдүүлэх болно.
Фотоакустик лазер спектрометр (Sensor Sense ETD-300 бодит цагийн ET мэдрэгч)-ийг инвазив бус аргаар ET хэмжилтийг хийхэд ашигладаг. Эмчилгээний дараа шууд навчны талыг нь тайрч, 4 мл-ийн битүүмжилсэн шилэн саванд хийж, толгойн зайг 5 цагийн дотор хуримтлуулна. Хэмжилтийн явцад сав бүрийг 8 минутын турш цагт 2 литр цэвэр агаараар зайлуулж, өмнө нь Sensor Sense-ийн өгсөн катализатороор дамжуулж CO2 болон усыг зайлуулна.
Микроаррай өгөгдлийг анх (35)-д нийтэлж, Биотехнологийн мэдээллийн үндэсний төвийн (NCBI) генийн экспрессийн цогц мэдээллийн санд (GSE30287 дугаартай) хадгалсан. Энэхүү судалгаанд W + OSM-ийн боловсруулалтаас үүдэлтэй навч болон гэмтээгүй хяналтын өгөгдлийг гаргаж авсан. Түүхий эрчим нь log2. Статистикийн шинжилгээ хийхээс өмнө суурь утгыг R програм хангамжийн багцыг ашиглан хөрвүүлж, 75 дахь хувь хүртэл нь хэвийн болгосон.
Никотиана зүйлийн анхны РНХ-ийн дарааллын (РНХ-seq) өгөгдлийг NCBI Богино Уншлагын Архиваас (SRA) авсан бөгөөд төслийн дугаар нь PRJNA301787 бөгөөд үүнийг Жоу нар мэдээлсэн (39) бөгөөд (56)-д тайлбарласны дагуу үргэлжилнэ. Энэхүү судалгаанд Никотиана зүйлд харгалзах W + W, W + OSM болон W + OSS1-ээр боловсруулсан түүхий өгөгдлийг шинжилгээнд сонгосон бөгөөд дараах байдлаар боловсруулсан: Нэгдүгээрт, түүхий РНХ-ийн дарааллын уншилтыг FASTQ формат руу хөрвүүлсэн. HISAT2 нь FASTQ-г SAM болгон хөрвүүлдэг бөгөөд SAMtools нь SAM файлуудыг эрэмбэлэгдсэн BAM файлууд болгон хөрвүүлдэг. StringTie-г генийн экспрессийг тооцоолоход ашигладаг бөгөөд түүний экспрессийн арга нь сая дараалсан транскрипцийн фрагмент тутамд мянган суурь фрагмент тутамд фрагмент байдаг явдал юм.
Шинжилгээнд ашигласан Acclaim хроматографийн багана (150 мм x 2.1 мм; бөөмийн хэмжээ 2.2μм) болон 4 мм x 4 мм хамгаалалтын багана нь ижил материалаас бүрдэнэ. Dionex UltiMate 3000 Ultra High Performance Liquid Chromatography (UHPLC) системд дараах хоёртын градиентийг ашигласан: 0-0.5 минут, изократ 90% A [ионгүйжүүлсэн ус, 0.1% (v/v) ацетонитрил ба 0.05% шоргоолжны хүчил], 10% B (Ацетонитрил ба 0.05% шоргоолжны хүчил); 0.5-23.5 минут, градиент фаз нь тус тус 10% A ба 90% B; 23.5-25 минут, изократ 10% A ба 90% B. Урсгалын хурд 400μл/мин байна. Бүх MS шинжилгээний хувьд баганын элюентийг эерэг ионжуулалтын горимд ажилладаг электрошүршигч эх үүсвэрээр тоноглогдсон квадрупол ба нислэгийн хугацаа (qTOF) анализаторт тарина (хялгасан судасны хүчдэл, 4500 В; хялгасан судасны гаралт 130 В; Хатаах температур 200°C; хатаах агаарын урсгал 10 литр/мин).
Нийт илрүүлж болох бодисын солилцооны профайлын талаарх бүтцийн мэдээллийг авахын тулд өгөгдлөөс хамааралгүй эсвэл ялгагдахгүй MS / MS фрагментийн шинжилгээ (цаашид MS / MS гэх) хийнэ. Ялгаварлан гадуурхах MS/MS аргын тухай ойлголт нь квадрупол нь маш том массын тусгаарлах цонхтой байдагт тулгуурладаг [тиймээс бүх массын цэнэгийн харьцаа (m/z) дохиог фрагмент гэж үзнэ үү]. Ийм учраас Impact II багаж нь CE хазайлтыг үүсгэж чадаагүй тул мөргөлдөөнөөс үүдэлтэй диссоциацийн мөргөлдөөний энергийн (CE) утгыг нэмэгдүүлэн хэд хэдэн бие даасан шинжилгээ хийсэн. Товчхондоо, эхлээд дээжийг UHPLC-электроспрай ионжуулалт/qTOF-MS ашиглан ганц массын спектрометрийн горим (эх үүсвэрийн доторх фрагментээс үүссэн бага фрагментийн нөхцөл) ашиглан шинжилнэ, m/z 50-аас 1500 хүртэл 5 Гц давталтын давтамжтайгаар сканнердана. MS/MS шинжилгээнд мөргөлдөөний хий болгон азотыг ашиглаж, мөргөлдөөнөөс үүдэлтэй диссоциацийн дараах дөрвөн өөр хүчдэл дээр бие даасан хэмжилт хийнэ: 20, 30, 40, 50 эВ. Хэмжилтийн процессын туршид квадрупол нь хамгийн том массын тусгаарлах цонхтой бөгөөд m/z 50-аас 1500 хүртэл байдаг. Урд биеийн m/z болон тусгаарлах өргөний туршилтыг 200 болгож тохируулахад массын хүрээг багажийн үйлдлийн програм хангамж болон 0 Da автоматаар идэвхжүүлдэг. Ганц массын горимд байгаа шиг массын хэлтэрхийг сканнердах. Массын тохируулгад натрийн формат (50 мл изопропанол, 200 мкл шоргоолжны хүчил болон 1 мл 1M NaOH усан уусмал) ашиглана. Bruker-ийн өндөр нарийвчлалтай тохируулгын алгоритмыг ашиглан өгөгдлийн файлыг өгөгдсөн хугацаанд дундаж спектрийг ажиллуулсны дараа тохируулна. Түүхий өгөгдлийн файлуудыг NetCDF формат руу хөрвүүлэхийн тулд Data Analysis v4.0 програм хангамжийн (Brook Dalton, Bremen, Герман) экспортын функцийг ашиглана уу. MS/MS өгөгдлийн багцыг нээлттэй метаболомикийн мэдээллийн сан MetaboLights (www.ebi.ac.uk)-д нэвтрэх дугаараар хадгалсан. MTBLS1471.
MS/MS угсралтыг бага ба өндөр мөргөлдөөний энергийн хувьд MS1 ба MS/MS чанарын дохионуудын хоорондын корреляцийн шинжилгээ болон шинээр хэрэгжүүлсэн дүрмүүдийн хоорондын корреляцийн шинжилгээгээр хэрэгжүүлж болно. R скриптийг бүтээгдэхүүнд урьдал үүсгэгчийн тархалтын корреляцийн шинжилгээг хэрэгжүүлэхэд, C# скриптийг (https://github.com/MPI-DL/indiscriminant-MS-MS-assembly-pipeline) дүрмийг хэрэгжүүлэхэд ашигладаг.
Цөөн хэдэн дээжинд тодорхой m/z шинж чанарыг илрүүлснээс үүдэлтэй арын шуугиан болон хуурамч корреляциас үүдэлтэй хуурамч эерэг алдааг багасгахын тулд бид R багцын XCMS-ийн "дүүрсэн оргил" функцийг (арын шуугианы залруулгад) ашиглан "NA" (илрээгүй оргил) эрчмийг орлуулах хэрэгтэй. Дүүргэлтийн оргил функцийг ашиглах үед өгөгдлийн багцад корреляцийн тооцоололд нөлөөлөх олон "0" эрчмийн утга байсаар байна. Дараа нь бид дүүргэсэн оргил функцийг ашиглах болон дүүргэсэн оргил функцийг ашиглахгүй байх үед олж авсан өгөгдөл боловсруулах үр дүнг харьцуулж, дундаж залруулсан тооцоолсон утга дээр үндэслэн арын шуугианы утгыг тооцоолж, дараа нь эдгээр 0 эрчмийн утгыг тооцоолсон арын утгаар солино. Мөн бид зөвхөн арын утгаас гурав дахин их эрчимтэй шинж чанаруудыг авч үзсэн бөгөөд тэдгээрийг "жинхэнэ оргил" гэж үзсэн. PCC тооцооллын хувьд зөвхөн дээжийн урьдал (MS1) болон дор хаяж найман жинхэнэ оргилтой фрагментийн өгөгдлийн багцын m/z дохиог авч үзсэн болно.
Хэрэв дээжинд байгаа урьдал чанарын шинж чанарын эрчим нь бага эсвэл өндөр мөргөлдөөний энергид өртсөн ижил чанарын шинж чанарын буурсан эрчимтэй мэдэгдэхүйц хамааралтай бөгөөд уг шинж чанарыг CAMERA-аар изотопын оргил гэж тэмдэглээгүй бол үүнийг цаашид тодорхойлж болно. Дараа нь 3 секундын дотор (оргил хадгалах тооцоолсон хадгалах хугацааны цонх) бүх боломжит урьдал бүтээгдэхүүний хосыг тооцоолсноор корреляцийн шинжилгээг хийнэ. Зөвхөн m/z утга нь урьдал утгаас бага бөгөөд MS/MS хуваагдал нь өгөгдлийн багц дахь урьдал бодистой ижил дээжийн байршилд үүссэн үед л үүнийг хэлтэрхий гэж үзнэ.
Эдгээр хоёр энгийн дүрмэнд үндэслэн бид тодорхойлсон урьдал бодисын m/z-ээс их m/z утгатай тодорхойлсон хэсгүүдийг хасаж, урьдал бодисын гарч ирэх дээжийн байрлал болон тодорхойлсон хэсгүүдийг үндэслэн хасдаг. Мөн MS1 горимд үүссэн олон эх үүсвэрийн хэсгүүдээс үүссэн чанарын шинж чанаруудыг нэр дэвшигч урьдал бодис болгон сонгож, улмаар илүүдэл MS/MS нэгдлүүдийг үүсгэх боломжтой. Энэхүү өгөгдлийн давталтыг багасгахын тулд спектрийн NDP ижил төстэй байдал 0.6-аас хэтэрсэн бөгөөд тэдгээр нь CAMERA-аар тэмдэглэгдсэн хроматограмм "pcgroup"-д хамаарах бол бид тэдгээрийг нэгтгэнэ. Эцэст нь бид урьдал бодис болон хэсгүүдтэй холбоотой бүх дөрвөн CE үр дүнг өөр өөр мөргөлдөөний энерги дээр ижил m/z утгатай бүх нэр дэвшигчийн оргилуудаас хамгийн өндөр эрчимтэй оргилыг сонгосноор эцсийн задалсан нийлмэл спектрт нэгтгэдэг. Дараагийн боловсруулалтын алхмууд нь нийлмэл спектрийн тухай ойлголт дээр үндэслэсэн бөгөөд зарим хэсгүүдийг зөвхөн тодорхой мөргөлдөөний энергийн дор илрүүлж болох тул хуваагдлын магадлалыг хамгийн их байлгахад шаардлагатай өөр өөр CE нөхцлийг харгалзан үздэг.
RDPI (30)-г бодисын солилцооны профайлын индуктив чанарыг тооцоолоход ашигласан. Бодисын солилцооны спектрийн олон янз байдал (Hj индекс)-ийг MS/MS урьдал бодисын элбэг дэлбэг байдлаас гаргаж авсан бөгөөд үүнийг Мартинез болон бусад судлаачид тайлбарласан дараах тэгшитгэлийг ашиглан MS/MS давтамжийн тархалтын Шенноны энтропи ашиглан хийсэн. Hj = −∑i = 1mPijlog2(Pij) энд Pij нь j-р дээж дэх i-р MS/MS-ийн харьцангуй давтамжтай тохирч байна (j = 1, 2,…, m) (i = 1, 2, …, m) t).
Бодисын солилцооны өвөрмөц чанар (Si индекс)-ийг авч үзэж буй дээжүүдийн хоорондох давтамжтай холбоотой өгөгдсөн MS/MS-ийн илэрхийлэлийн ижил төстэй байдал гэж тодорхойлдог. MS/MS өвөрмөц чанарыг Si = 1t (∑j = 1tPijPilog2PijPi) гэж тооцоолно.
j дээж бүрийн метаболомд өвөрмөц δj индекс болон MS/MS өвөрмөц чанарын дундаж δj = ∑i = 1mPijSi-г хэмжихдээ дараах томъёог ашиглана уу.
MS/MS спектрүүдийг хосоор нь зэрэгцүүлсэн бөгөөд ижил төстэй байдлыг хоёр онооны үндсэн дээр тооцоолно. Нэгдүгээрт, стандарт NDP (косинусын корреляцийн арга гэгддэг) ашиглан спектрүүдийн хоорондох сегментийн ижил төстэй байдлыг дараах тэгшитгэлээр үнэлнэ. NDP = (∑iS1 & S2WS1, iWS2, i) 2∑iWS1, i2∑iWS2, i2 энд S1 ба S2 Харьцуулбал, 1-р спектр ба 2-р спектр, мөн WS1, i ба WS2-ийн хувьд i нь хоёр спектрийн хоорондох i-р нийтлэг оргилын зөрүү 0.01 Da-аас бага байх оргил эрчим дээр үндэслэсэн жинг илэрхийлнэ. Жинг дараах байдлаар тооцоолно: MassBank-ийн санал болгосноор W = [оргил эрчим] m [чанар] n, m = 0.5, n = 2.
Хоёр дахь онооны аргыг хэрэгжүүлсэн бөгөөд энэ нь MS/MS-ийн хоорондох хуваалцсан NL-ийг шинжлэхийг багтаасан. Үүний тулд бид MS хуваагдлын процессын үед байнга тааралддаг 52 NL жагсаалтыг хамтад нь, мөн суларсан Непентес зүйлийн хоёрдогч метаболитын MS/MS спектрт өмнө нь тэмдэглэсэн илүү тодорхой NL (S1 өгөгдлийн файл)-ийг ашигласан (9, 26). Зарим NL-ийн одоогийн болон байхгүй байдалд харгалзах MS/MS бүрийн хувьд 1 ба 0 гэсэн хоёртын вектор үүсгэ. Евклидийн зайн ижил төстэй байдалд үндэслэн NL ижил төстэй байдлын оноог хоёртын NL векторуудын хос бүрийн хувьд тооцоолно.
Хос кластерчлал хийхийн тулд бид Жинтэй Генийн Хамтын Экспресс Шинжилгээ (WGCNA)-ийн өргөтгөл дээр суурилсан R багц DiffCoEx-ийг ашигласан. MS/MS спектрийн NDP болон NL онооны матрицуудыг ашиглан бид харьцуулсан корреляцийн матрицыг тооцоолоход DiffCoEx-ийг ашигласан. Хоёртын кластерчлалыг “cutreeDynamic” параметрийг method = “hybrid”, cutHeight = 0.9999, deepSplit = T, and minClusterSize = 10 гэж тохируулснаар гүйцэтгэнэ. DiffCoEx-ийн R эх кодыг Tesson et al. (57) нэмэлт файл 1-ээс татаж авсан; Шаардлагатай R WGCNA програм хангамжийн багцыг https://horvath.genetics.ucla.edu/html/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA хаягаар олж болно.
MS/MS молекулын сүлжээний шинжилгээ хийхийн тулд бид NDP болон NL ижил төстэй төрлүүд дээр үндэслэн хосолсон спектрийн холболтыг тооцоолж, CyFilescape yFiles зохион байгуулалтын алгоритмын өргөтгөлийн програм дахь органик зохион байгуулалтыг ашиглан сүлжээний топологийг дүрслэхэд Cytoscape програм хангамжийг ашигласан.
Өгөгдөл дээр статистик дүн шинжилгээ хийхийн тулд R хувилбар 3.0.1-ийг ашиглана уу. Статистикийн ач холбогдлыг хоёр талын дисперсийн шинжилгээ (ANOVA) ашиглан үнэлсэн бөгөөд дараа нь Тукигийн үнэнчээр мэдэгдэхүйц ялгаа (HSD)-ийн дараах тестийг ашигласан. Ургамлын гаралтай эмчилгээний болон хяналтын бүлгийн ялгааг шинжлэхийн тулд ижил дисперстэй хоёр бүлгийн дээжийн хоёр талын тархалтыг Стюдентын t тестийг ашиглан шинжилсэн.
Энэ нийтлэлийн нэмэлт материалыг http://advances.sciencemag.org/cgi/content/full/6/24/eaaz0381/DC1 хаягаар орж үзнэ үү.
Энэ бол Creative Commons Attribution-Non-Commercial License-ийн нөхцлийн дагуу тараасан нээлттэй хандалттай нийтлэл бөгөөд эцсийн хэрэглээ нь арилжааны ашиг олох зорилгоор биш бөгөөд анхны бүтээл зөв байх ёстой гэсэн үндэслэл бүхий аливаа хэрэгслээр ашиглах, түгээх, хуулбарлахыг зөвшөөрдөг. Лавлагаа.
Тэмдэглэл: Бид танаас зөвхөн имэйл хаягаа өгөхийг хүсэж байгаа бөгөөд ингэснээр таны хуудсанд санал болгож буй хүн та имэйлийг харахыг хүсч байгаа бөгөөд энэ нь спам биш гэдгийг мэдэх болно. Бид ямар ч имэйл хаягийг авахгүй.
Энэ асуултыг та зочин эсэхийг шалгах, мөн автоматаар спам илгээхээс урьдчилан сэргийлэхэд ашигладаг.
Мэдээллийн онол нь тусгай метаболомуудыг харьцуулах болон туршилтын хамгаалалтын онолыг урьдчилан таамаглахад түгээмэл хэрэглэгддэг хэрэгсэл болдог.
Мэдээллийн онол нь тусгай метаболомуудыг харьцуулах болон туршилтын хамгаалалтын онолыг урьдчилан таамаглахад түгээмэл хэрэглэгддэг хэрэгсэл болдог.
©2021 Америкийн шинжлэх ухааны дэвшлийн нийгэмлэг. бүх эрх хуулиар хамгаалагдсан. AAAS нь HINARI, AGORA, OARE, CHORUS, CLOCKSS, CrossRef, COUNTER хамтлагуудын түнш юм. ScienceAdvances ISSN 2375-2548.