Kombine Genomics metabolomiks ve Bilişim ile Bitki Gen Fonksiyonu ek açıklama
Summary
Metabolizma aracılığıyla genomik, co-geni ifade analizi ve hedef bileşiklerin tanımlama kombinasyonu genin işlevsel bir açıklama verir.
Abstract
Tam genom dizileri mevcuttur ve böyle nakavt mutantlar, yabani katılmalar ve gelişmiş üreme popülasyonları gibi biyo-kaynakların bolluğu hangi modeli bitki türlerinin sürekli genişleyen sayısı göz önüne alındığında, gen işlevsel açıklama için yükselen bir yük vardır. Bu protokolde, birleşik ortak ifade gen analizi kullanılarak bitki gen fonksiyon açıklama, metabolomik ve bilişim (Şekil 1) sağlanır. Bu yaklaşım, metabolomik vasıtasıyla hedef bileşiklerin tanımlaması ile birlikte belli bir metabolik proses dahil olmak üzere non-açıklamalı genlerin tanımlanmasını sağlamak için bilinen olasılıkla fonksiyonunun hedef genlerin kullanılarak teorisi dayanmaktadır. Stratejileri zahmetsiz olan bu hiçbiri rağmen her iki ileri ve ters genetik yaklaşımlar tarafından oluşturulan nüfus bu bilgileri uygulamak için ortaya konulmuştur. Doğal sonucu olarak bu yaklaşım aynı zamanda, yeni ya da özel se temsil bilinmeyen zirveleri karakterize bir yaklaşım olarak kullanılabilirsınırlı dokuları, bitki türleri veya şu anda bitki metabolizması anlamak için önemli bir çalışmadır stres tedavisinin, içinde İkinci basamak metabolitleri.
Protocol
Discussion
Transkriptomik ve metabolomik teknolojiler birkaç yıldır kullanılmış olduğunu göz önüne alındığında, gen açıklama yardım metabolomik için veri entegrasyon süreci genellikle bilinmeyen bir metaboliti temsil eden yeni bir zirve belirlenmesi ile başlar. Bu gerçek metabolit zirveleri nicel Varyans veya biyosentezleri sorumlu olduğu düşünülen yeni aday genler değerlendirmektir sonraki aşamaya yol açar. Bu protokolün açıklanan strateji, ancak üç büyük sorunlar i) pik açıklama zorluğu, ii) yolu tahmini karmaşıklığı, iii) gen ekspresyonu veri geni bilgi ve kaliteli çözünürlüğe sahip. İlk sorunuyla mücadele için, pik açıklama standart bileşikler veya MS n analizi, referans özü, mutant analizi, metaboliti veritabanı arama ve literatür taraması (Şekil 2, 12) Kombinatoryal yaklaşım kullanarak bilgi ko-elüsyon ile yapılmalıdır. Second sorunu, yolun tahmini tek doğru pik açıklama ile elde edilebilir. Metaboliti, ilgili birikimi genin gen ekspresyonu ile ilişkili alınmalıdır çünkü Ancak, doku spesifisite metaboliti profili, aynı zamanda, destek pik açıklama olabilir. Bu nedenle farklı dokular ve büyüme koşullarının kombinasyonu profilleri bu ikinci sorun için yararlı olabilir. Geni bilgi çözünürlüğü ile ilgili sorun, üçüncü sekansı verilerin bir ilerleme bağlıdır. Genom sekansı tamamlanmasından olmadan modeli bitki halinde, diğer modeli bitkilerde orthologous genler kullanılarak ko-ifade analizi yararlıdır. Amino asit dizisinin detaylı uyum karşılaştırma ve filogenetik ağaç analizi diğer türlere model organizmalar bağlamak için destek olabilir.
Bu protokol, tüm metabolizması için uygundur. Bu kadar güçlü transkripsiyonel c tabi olmaya karakterize orta ve ikincil metabolizmaları analizinde en verimliontrol 1,5,11,16. Bazı örnekler, kükürt asimilasyon gerçekleştirilmelidir başardı co-ekspresyon analizi, β-oksidasyon, dallı zincirli aminoasit bozulması, klorofil arıza ve lizin katabolizması 3 genler, hücre duvarı metabolizmasını 10,7 ve kaskad 14 sinyalizasyon ışığı. Kombine genomik, metabolomik ve bilişim yoluyla genin fonksiyonu Annotation transkripsiyon faktörünün biyosentez gen ve doğrudan regülatörü için aynı zamanda fizyolojik bir süreç ve yanıtı anlamak için değil sadece (örneğin Şekil 3. 14).
Modeli bitkilerden bitki türleri için bu yaklaşım geliştirmek için, bitki türleri arasında metabolik karşılaştırılması bazı genel metabolizması güçlü bir yaklaşımdır. Aynı bileşik farklı bitki türü tespit ve Örneğin, bazı orthologous genler bu bitki türü bulunur, orthologous genleri kullanarak çapraz türlerin ortak ifade analizi stron sağlayabilirsizin tahmini için g desteği. Bu yaklaşım, ek olarak kavak, Medicago, Arabidopsis yapılabilir gibi bitki türlerinin co-ifade analizi (6, Planet'ten arpa, pirinç, buğday ve soya fasülyesi gibi önemli ekinler: http://aranet.mpimp-golm.mpg . de / ; 9, COP: http://webs2.kazusa.or.jp/kagiana/cop0911/ ;), 15 bir örneğe bakın.
Offenlegungen
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Biz faydalı tartışmalar için MPIMP içinde RIKEN PSC ve Dr Bjoern Usadel Prof Kazuki Saito teşekkür ederim. TT Alexander von Humboldt kuruluşundan itibaren bir arkadaş grubu tarafından desteklenmektedir.
Materials
| Name of the reagent | Company | Catalogue number |
| Distilled water ULC/MS grad | BIOSOLVE | 23214102 |
| Acetonitrile (ACN) ULC/MS grade | BIOSOLVE | 01204102 |
| Methanol (MeOH) ULC/MS grade | BIOSOLVE | 13684102 |
| Formic acid (HCOOH) ULC/MS grade for liquid chromatography | BIOSOLVE | 06914131 |
| Standard compounds | EXTRASYNTHESE | |
| Linear ion trap (IT) ESI-MS system FINNIGAN-LTQ | Thermo Finnigan | |
| HPLC system Surveyor | Thermo Finnigan | |
| Analytical column Luna C18(2), 2.0 mm diameter, 150 mm length, 100 Å pore size and spherical particles of 3 mm | Phenomenex | 00F-4251-B0 |
| Xcalibur software | Thermo Finnigan |
Referenzen
- Aharoni, A., Keizer, L. C. P., Bouwmeester, H. J., Sun, Z. K., Alvarez-Huerta, M., Verhoeven, H. A., Blaas, J., van Houwelingen, A., De Vos, R. C. H., van der Voet, H. SAAT gene involved in strawberry flavor biogenesis by use of DNA microarrays. Plant Cell. 12, 647-661 (2000).
- Akiyama, K., Chikayama, E., Yuasa, H., Shimada, Y., Tohge, T., Shinozaki, K., Hirai, M. Y., Sakurai, T., Kikuchi, J., Saito, K. PRIMe: a Web site that assembles tools for metabolomics and transcriptomics. In Silico Biol. 8, 339-345 (2008).
- Araujo, W. L., Ishizaki, K., Nunes-Nesi, A., Larson, T. R., Tohge, T., Krahnert, I., Witt, S., Obata, T., Schauer, N., Graham, I. A., Leaver, C. J., Fernie, A. R. Identification of the 2-Hydroxyglutarate and Isovaleryl-CoA Dehydrogenases as Alternative Electron Donors Linking Lysine Catabolism to the Electron Transport Chain of Arabidopsis Mitochondria. Plant Cell. 22, 1549-1563 (2010).
- De Vos, R. C. H., Moco, S., Lommen, A., Keurentjes, J. J. B., Bino, R. J., Hall, R. D. Untargeted large-scale plant metabolomics using liquid chromatography coupled to mass spectrometry. Nat. Protoc. 2, (2007).
- Hirai, M. Y., Sugiyama, K., Sawada, Y., Tohge, T., Obayashi, T., Suzuki, A., Araki, R., Sakurai, N., Suzuki, H., Aoki, K., Goda, H., Nishizawa, O. I., Shibata, D., Saito, K. Omics-based identification of Arabidopsis Myb transcription factors regulating aliphatic glucosinolate biosynthesis. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 104, 6478-6483 (2007).
- Mutwil, M., Klie, S., Tohge, T., Giorgi, F. M., Wilkins, O., Campbell, M. M., Fernie, A. R., Usadel, B., Nikoloski, Z., Persson, S. PlaNet: Combined Sequence and Expression Comparisons across Plant Networks Derived from Seven Species. Plant Cell. 23, 895-910 (2011).
- Mutwil, M., Ruprecht, C., Giorgi, F. M., Bringmann, M., Usadel, B., Persson, S. Transcriptional Wiring of Cell Wall-Related Genes in Arabidopsis. Molecular Plant. 2, 1015-1024 (2009).
- Obayashi, T., Kinoshita, K., Nakai, K., Shibaoka, M., Hayashi, S., Saeki, M., Shibata, D., Saito, K., Ohta, H. ATTED-II: a database of co-expressed genes and cis elements for identifying co-regulated gene groups in Arabidopsis. Nucleic Acids Research. 35, D863-D869 (2007).
- Ogata, Y., Suzuki, H., Sakurai, N., Shibata, D. CoP: a database for characterizing co-expressed gene modules with biological information in plants. Bioinformatics. 26, 1267-1268 (2010).
- Persson, S., Wei, H. R., Milne, J., Page, G. P., Somerville, C. R. Identification of genes required for cellulose synthesis by regression analysis of public microarray data sets. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 102, 8633-8638 (2005).
- Tohge, T., Yonekura-Sakakibara, K., Niida, R., Watanabe-Takahashi, A., Saito, K. Phytochemical genomics in Arabidopsis thaliana: A case study for functional identification of flavonoid biosynthesis genes. Pure and Applied Chemistry. 79, 811-823 (2007).
- Tohge, T., Fernie, A. R. Web-based resources for mass-spectrometry-based metabolomics: A user’s guide. Phytochemistry. 70, 450-456 (2009).
- Tohge, T., Fernie, A. R. Combining genetic diversity, informatics and metabolomics to facilitate annotation of plant gene function. Nature Protocols. 5, 1210-1227 (2010).
- Tohge, T., Kusano, M., Fukushima, A., Saito, K., Fernie, A. R. Transcriptional and metabolic programs following exposure of plants to UV-B irradiation. Plant Signal Behav. 6, (2011).
- Tohge, T., Ramos, M. S., Nunes-Nesi, A., Mutwil, M., Giavalisco, P., Steinhauser, D., Schellenberg, M., Willmitzer, L., Persson, S., Martinoia, E., Fernie, A. R. Towards the storage metabolome: profiling the barley vacuole. Plant Physiol. , (2011).
- Yonekura-Sakakibara, K., Tohge, T., Matsuda, F., Nakabayashi, R., Takayama, H., Niida, R., Watanabe-Takahashi, A., Inoue, E., Saito, K. Comprehensive flavonol profiling and transcriptome coexpression analysis leading to decoding gene-metabolite correlations in Arabidopsis. Plant Cell. 20, 2160-2176 (2008).
