Summary

Aardappelvirus X-Based microRNA Silencing (VbMS) In Aardappel.

Published: May 11, 2020
doi:

Summary

We presenteren een gedetailleerd protocol voor het op aardappelvirus X (PVX) gebaseerde microRNA-uitschakelingssysteem (VbMS) om endogene microRNA’s (miRNA’s) in aardappelen functioneel te karakteriseren. Target mimic (TM) moleculen van miRNA van belang worden geïntegreerd in de PVX-vector en tijdelijk uitgedrukt in aardappel om de doel miRNA- of miRNA-familie tot zwijgen te brengen.

Abstract

Virusgebaseerde microRNA-uitschakeling (VbMS) is een snel en efficiënt hulpmiddel voor functionele karakterisering van microRNA’s (miRNA’s) in planten. Het VbMS-systeem is ontwikkeld en toegepast voor verschillende plantensoorten, waaronder Nicotiana benthamiana, tomaat, Arabidopsis, katoen en eenzaadlobbige planten zoals tarwe en maïs. Hier beschrijven we een gedetailleerd protocol met pvx-gebaseerde VbMS-vectoren om endogene miRNA’s in aardappel het zwijgen op te leggen. Om de expressie van een specifiek miRNA neer te halen, worden doel-mimic (TM) moleculen van miRNA van belang ontworpen, geïntegreerd in plantenvirusvectoren en uitgedrukt in aardappel door Agrobacterium-infiltratie om rechtstreeks te binden aan het endogene miRNA van belang en de functie ervan te blokkeren.

Introduction

Plant microRNA’s (miRNA’s) worden gekenmerkt als 20-24 nucleotide-lange, nucleair gecodeerde regulerende RNA’s1 en spelen een fundamentele rol in bijna elk aspect van plantbiologische processen, waaronder groei en ontwikkeling2,3, fotosynthese en metabolisme4,5,6,7, hormoonsynthese en signalering8,9, biotische en abiotische reacties10, 11,12,13, en nutriënten- en energieregulatie14,15. De regulerende rollen van miRNA’s van planten zijn goed geprogrammeerd en worden meestal vervuld op posttranscriptieniveau door de doel-mRNA’s te splitsen of translationeel te onderdrukken.

Er is enorme vooruitgang geboekt op het gebied van identificatie, transcriptionele profilering en doelvoorspelling van miRNA’s in aardappel16,17,18,19,20,21. De functionele karakterisering van miRNA’s in planten, waaronder aardappelen, is echter achtergebleven bij andere organismen vanwege het gebrek aan efficiënte en high-throughput genetische benaderingen. Het is een uitdaging om functionele analyse van individueel miRNA uit te voeren door standaard analyse van functieverlies, omdat de meeste miRNA’s behoren tot families met een aanzienlijke genetische redundantie22. Bovendien kan een enkel miRNA meerdere doelgenen23 aansturen en kunnen verschillende miRNA’s dezelfde moleculaire route gezamenlijk moduleren24,25. Deze eigenschappen maken het moeilijk om de functie van een specifiek miRNA of een miRNA-familie te karakteriseren.

Veel van de functionele analyse van miRNA’s is sterk afhankelijk van gain-of-function-benaderingen met duidelijke beperkingen. De kunstmatige miRNA (amiRNA) methode maakt gebruik van de endogene primaire transcripten (pri-miRNA’s) om miRNA’s op een hoog niveau te produceren, wat leidt tot remming van doelgenexpressie26,27,28,29. Activatietags en miRNA-overexpressie met behulp van een sterke constitutieve 35S-promotor leiden echter vaak tot verhoogde expressie van miRNA’s die niet representatief zijn voor in vivo omstandigheden en daarom mogelijk niet de endogene functie van miRNA’s weerspiegelen30. Er is een alternatieve benadering ontwikkeld met expressie van miRNA-resistente vormen van doelgenen die onreine mutaties in de bindings- en/of splitsingsplaatsen bevatten31,32,33. Maar deze benadering kan mogelijk ook leiden tot een verkeerde interpretatie van het fenotype afgeleid van het miRNA-resistente doeltransgen als gevolg van transgene artefacten. Daarom moeten conclusies uit deze gain-of-function studies met de nodige voorzichtigheid worden getrokken34. Een andere belangrijke beperking van de hierboven beschreven benaderingen is dat ze transformatie vereisen, wat arbeidsintensief en tijdrovend is. Bovendien zijn de transgene-afhankelijke benaderingen nauwelijks toepasbaar voor transformatie-recalcitrante plantensoorten. Daarom is het essentieel om een snelle en efficiënte functieverliesbenadering te ontwikkelen om de functie van miRNA’s te ontrafelen.

Om de voorwaarde van de transformatieprocedure te omzeilen, is virusgebaseerde microRNA-silencing (VbMS) vastgesteld door de doelmimiek (TM) -strategieën te combineren met van virussen afgeleide vectoren. In het VbMS-systeem worden kunstmatig ontworpen TM-moleculen tijdelijk uitgedrukt vanuit een virusbackbone, wat een krachtig, snel doorvoer- en tijdbesparend hulpmiddel biedt om de functie van plantaardige endogene miRNA’s te ontleden35,36. VbMS werd aanvankelijk ontwikkeld in N. benthamiana en tomaat met het tabaksratelvirus (TRV)35,36,37 en is uitgebreid naar Arabidopsis, katoen, tarwe en maïs met behulp van verschillende andere virusexpressiesystemen, waaronder aardappelvirus X (PVX)38, katoenbladkremplaatvirus (ClCrV)39, komkommermozaïekvirus (CMV)40,41,42, Chinees tarwemozaïekvirus (CWMV)43 , en gerststreepmozaïekvirus (BSMV)44,45.

Aardappel (Solanum tuberosum) is het vierde belangrijkste voedselgewas en het meest geteelde niet-biologische gewas ter wereld, voornamelijk vanwege de hoge voedingswaarde, hoge energieproductie en relatief lage inputvereisten46. Verschillende kenmerken van aardappel maken het een aantrekkelijke tweezaadlobbige modelplant. Het is een vegetatief vermeerderd polyploïde gewas met een hoge uitsteeksnelheid, heterozygositeit en genetische diversiteit. Tot op heden is er echter geen rapport dat de functie van miRNA’s in aardappelen met VbMS karakteriseert. Hier presenteren we een ligatie-onafhankelijke kloon (LIC)-aangepaste aardappel PVX-gebaseerde VbMS-benadering om de functie van miRNA’s in aardappelplanten te evalueren38. We selecteerden de miR165/166-familie om de VbMS-test te illustreren omdat de miR165/166-familie en hun doel-mRNA’s en klasse III homeodomain / Leu-rits (HD-ZIP III) transcriptiefactoren uitgebreid zijn gekarakteriseerd22,47,48. De HD-ZIP III-genen zijn belangrijke regulatoren van meristeemontwikkeling en orgaanpolariteit, en onderdrukking van de miR165/166-functie leidt tot een verhoogde expressie van de HD-ZIP III-genen, wat resulteert in pleotrope ontwikkelingsdefecten zoals verminderde apicale dominantie en afwijkende patronen van bladpolariteit22,35,38,41 . De gemakkelijk verschroeibare ontwikkelingsfenotypen gecorreleerd met het uitschakelen van miRNA165/166 maken een nauwkeurige evaluatie van de effectiviteit van de PVX-gebaseerde VbMS-test mogelijk.

In deze studie tonen we aan dat het PVX-gebaseerde VbMS-systeem de functie van miRNA’s in aardappel effectief kan blokkeren. Omdat het PVX-gebaseerde virus-geïnduceerde gen-uitschakelingssysteem (VIGS) is vastgesteld in een aantal aardappelrassen49,50,51,52, kan deze OP PVX gebaseerde VbMS-benadering waarschijnlijk worden toegepast op een breed scala aan diploïde en tetraploïde aardappelsoorten.

Protocol

1. Kweek aardappelplanten. Vermeerder in vitro aardappelplanten in kweekbuizen (25 x 150 mm) met Murashige en Skoog (MS) media plus Gamborg’s vitamine (MS basaal zoutmengsel, Gamborg’s vitamine, 30 g/L sucrose, 3,5 g/L agar, pH = 5,7). Plaats de buizen in de groeiruimte onder 20-22 °C, 16 uur licht/8 uur donkere fotoperiode en lichtintensiteit 120 μmol/m2∙s1.OPMERKING: Nieuwe scheuten en wortels ontwikkelen zich normaal gesproken binnen 1-2 weken van planten. Vermeerder planten elk…

Representative Results

Figuur 2 toont de PVX-STTM165/166 aardappelplanten (Katahdin) met ectopische groei van bladweefsels vanaf de abaxiale kant van bladlamina langs de aderen. Meer ernstige fenotypen zoals trompetvormige bladvorming zijn ook waargenomen. Daarentegen werd geen fenotypische afwijking waargenomen in de PVX-controlefabrieken. Deze resultaten tonen aan dat het VbMS-systeem effectief was in het onderdrukken van de endogene miRNA-functie in tetraploïde aardappelplanten en het PVX-VbMS-systeem was een …

Discussion

We presenteren een pvx-gebaseerd miRNA-uitschakelingssysteem om de functie van endogene miRNA’s in aardappel te karakteriseren door het STTM-ontwerp te integreren in de PVX-vector. Het VbMS-systeem bleek effectief te zijn in het uitschakelen van miRNA165/166 in aardappel, een sterk geconserveerde miRNA-familie voor alle plantensoorten.

De TM-benadering is ontwikkeld om te interfereren met de expressie van miRNA’s op basis van een kunstmatige miRNA-doelmimiek die is ontworpen om een mismatch-lu…

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

We bedanken Dr. Yule Liu van de Tsinghua University voor het leveren van de PVX-LIC vector. Dit werk werd ondersteund door een start-up fonds van het Texas A & M AgriLife Research en het Hatch Project TEX0-1-9675 van USDA National Institute of Food and Agriculture naar JS.

Materials

100 µM dATP and 100 µM dTTP Omega Bio-tek, Inc., Norcross, Norcross, GA 30071 , USA TQAC136
3 M Sodium acetate, pH 4.0. Teknova, Hollister, CA 95023, USA #S0297
Acetosyringone TCI America, Portland, OR 97203, USA D2666-25G
Agrobacterium tumefaciens strains: GV3101, GV2260 or EHA105.
Chloroform VWR Corporate, Radnor, PA 19087-8660, USA VWRV0757-950ML
Dimethyl sulfoxide, DMSO TCI America, Portland, OR 97203, USA D0798-25G
DTT VWR Corporate, Radnor, PA 19087-8660, USA VWRV0281-25G
E. coli DB3.1 for maintenance of PVX-LIC and pTRV2e containing the ccdB gene
E. coli DH5α for the destination constructs generated by LIC cloning
Fertilizer: Peters Peat Lite Special 15-0-15 Dark Weather Feed ICL Specialty Fertilizers, Summerville, SC 29483, USA G99260
High fidelity PCR reagents: KAPA HiFi DNA Polymerase with dNTPs Roche Sequencing and Life Science, Kapa Biosystems,
Wilmington, MA, USA
7958960001
Isoamyl alcohol VWR Corporate, Radnor, PA 19087-8660, USA VWRV0944-1L
Koptec Pure Ethanol – 200 Proof Decon Labs, King of Prussia, PA 19406 , USA V1005M
MES TCI America, Portland, OR 97203, USA M0606-250G
MgCl2 ThermoFisher, Waltham, MA 02451, USA MFCD00149781
M-MuLV Reverse Transcriptase New England BioLabs, Ipswich, MA 01938-2723 USA M0253L
Nano-drop spectrometer: NanoDrop OneC Microvolume UV-Vis Spectrophotometer with Wi-Fi ThermoFisher, Waltham, MA 02451, USA ND-ONEC-W
PCR machine: Bio-Rad MyCycler PCR System Bio-Rad, Hercules, California 94547, USA 170-9703
PCR machine: Eppendorf Mastercycler pro Eppendorf, Hauppauge, NY 11788, USA 950030010
pH meter Sper Scientific, Scottsdale, AZ 85260, USA Benchtop pH / mV Meter – 860031
Phenol:chloroform:isoamyl alcohol (25:24:1), pH 6.7/8.0. VWR Corporate, Radnor, PA 19087-8660, USA VWRV0883-400ML
Phytagel: Gellan Gum Alfa Aesar, Tewksbury, MA 01876, USA J63423-A1
PVX VIGS vector: PVX-LIC Zhao et al., 2016
Real-time PCR machine: QuantStudio 6 Flex Real-Time PCR System ThermoFisher, Waltham, MA 02451, USA 4485697
Real-time PCR reagent: KAPA SYBR® FAST qPCR Master Mix (2x) Kit Roche Sequencing and Life Science, Kapa Biosystems,
Wilmington, MA 01887, USA
7959389001
Restriction enzyme: SmaI New England BioLabs, Ipswich, MA 01938-2723 USA R0141S
Reverse transcription reagents: qScript cDNA SuperMix Quanta BioSciences, Gaithersburg, MD 20877 , USA 95107-100
RNA extraction Kit: E.Z.N.A. Plant RNA Kit Omega Bio-tek, Inc., Norcross, Norcross, GA 30071 , USA SKU: D3485-01
RNase Inhibitor Murine New England BioLabs, Ipswich, MA 01938-2723 USA M0314L
RNAzol RT Sigma-Aldrich, St. Louis, MO 63103, USA R4533
Soil: Metro-Mix 360 Sun Gro Horticulture, Agawam, MA 01001-2907, USA Metro-Mix 360
T4 DNA polymerase and buffer New England BioLabs, Ipswich, MA 01938-2723 USA M0203S

Referenzen

  1. Axtell, M. J., Meyers, B. C. Revisiting Criteria for Plant MicroRNA Annotation in the Era of Big Data. The Plant Cell. 30 (2), 272-284 (2018).
  2. Chen, X. Small RNAs and Their Roles in Plant Development. Annual Review of Cell and Developmental Biology. 25 (1), 21-44 (2009).
  3. Rubio-Somoza, I., Weigel, D. MicroRNA networks and developmental plasticity in plants. Trends in Plant Science. 16 (5), 258-264 (2011).
  4. Zhang, J. -. P., et al. MiR408 Regulates Grain Yield and Photosynthesis via a Phytocyanin Protein. Plant Physiology. 175 (3), 1175-1185 (2017).
  5. Gupta, O. P., Karkute, S. G., Banerjee, S., Meena, N. L., Dahuja, A. Contemporary Understanding of miRNA-Based Regulation of Secondary Metabolites Biosynthesis in Plants. Frontiers in Plant Science. 8 (374), (2017).
  6. May, P., et al. The effects of carbon dioxide and temperature on microRNA expression in Arabidopsis development. Nature Communications. 4 (1), 2145 (2013).
  7. Krützfeldt, J., Stoffel, M. MicroRNAs: A new class of regulatory genes affecting metabolism. Cell Metabolism. 4 (1), 9-12 (2006).
  8. Damodharan, S., Corem, S., Gupta, S. K., Arazi, T. Tuning of SlARF10A dosage by sly-miR160a is critical for auxin-mediated compound leaf and flower development. The Plant Journal. 96 (4), 855-868 (2018).
  9. Nizampatnam, N. R., Schreier, S. J., Damodaran, S., Adhikari, S., Subramanian, S. microRNA160 dictates stage-specific auxin and cytokinin sensitivities and directs soybean nodule development. The Plant Journal. 84 (1), 140-153 (2015).
  10. Chinnusamy, V., Zhu, J., Zhu, J. -. K. Cold stress regulation of gene expression in plants. Trends in Plant Science. 12 (10), 444-451 (2007).
  11. Covarrubias, A. A., Reyes, J. L. Post-transcriptional gene regulation of salinity and drought responses by plant microRNAs. Plant, Cell, Environment. 33 (4), 481-489 (2010).
  12. Wang, S., et al. Suppression of nbe-miR166h-p5 attenuates leaf yellowing symptoms of potato virus X on Nicotiana benthamiana and reduces virus accumulation. Molecular Plant Pathology. 19 (11), 2384-2396 (2018).
  13. Canto-Pastor, A., et al. Enhanced resistance to bacterial and oomycete pathogens by short tandem target mimic RNAs in tomato. Proceedings of the National Academy of Sciences. 116 (7), 2755-2760 (2019).
  14. Chiou, T. -. J., Lin, S. -. I. Signaling Network in Sensing Phosphate Availability in Plants. Annual Review of Plant Biology. 62 (1), 185-206 (2011).
  15. Sunkar, R., Chinnusamy, V., Zhu, J., Zhu, J. -. K. Small RNAs as big players in plant abiotic stress responses and nutrient deprivation. Trends in Plant Science. 12 (7), 301-309 (2007).
  16. Kwenda, S., Birch, P. R. J., Moleleki, L. N. Genome-wide identification of potato long intergenic noncoding RNAs responsive to Pectobacterium carotovorum subspecies brasiliense infection. BMC Genomics. 17 (1), 614 (2016).
  17. Lakhotia, N., et al. Identification and characterization of miRNAome in root, stem, leaf and tuber developmental stages of potato (Solanum tuberosum L.) by high-throughput sequencing. BMC Plant Biology. 14 (1), 6 (2014).
  18. Koc, I., Filiz, E., Tombuloglu, H. Assessment of miRNA expression profile and differential expression pattern of target genes in cold-tolerant and cold-sensitive tomato cultivars. Biotechnology, Biotechnological Equipment. 29 (5), 851-860 (2015).
  19. Zhang, N., et al. Identification of Novel and Conserved MicroRNAs Related to Drought Stress in Potato by Deep Sequencing. PLoS One. 9 (4), 95489 (2014).
  20. Xie, F., Frazier, T. P., Zhang, B. Identification, characterization and expression analysis of MicroRNAs and their targets in the potato (Solanum tuberosum). Gene. 473 (1), 8-22 (2011).
  21. Zhang, R., Marshall, D., Bryan, G. J., Hornyik, C. Identification and Characterization of miRNA Transcriptome in Potato by High-Throughput Sequencing. PLoS One. 8 (2), 57233 (2013).
  22. Yan, J., et al. Effective Small RNA Destruction by the Expression of a Short Tandem Target Mimic in Arabidopsis. The Plant Cell. 24 (2), 415-427 (2012).
  23. Roodbarkelari, F., Groot, E. P. Regulatory function of homeodomain-leucine zipper (HD-ZIP) family proteins during embryogenesis. New Phytologist. 213 (1), 95-104 (2017).
  24. Reichel, M., Millar, A. A. Specificity of plant microRNA target MIMICs: Cross-targeting of miR159 and miR319. Journal of Plant Physiology. 180, 45-48 (2015).
  25. Taylor, R. S., Tarver, J. E., Hiscock, S. J., Donoghue, P. C. J. Evolutionary history of plant microRNAs. Trends in Plant Science. 19 (3), 175-182 (2014).
  26. Schwab, R., Ossowski, S., Riester, M., Warthmann, N., Weigel, D. Highly Specific Gene Silencing by Artificial MicroRNAs in Arabidopsis. The Plant Cell. 18 (5), 1121-1133 (2006).
  27. Martin, A., et al. Graft-transmissible induction of potato tuberization by the microRNA miR172. Development. 136 (17), 2873-2881 (2009).
  28. Yang, L., et al. Overexpression of potato miR482e enhanced plant sensitivity to Verticillium dahliae infection. Journal of Integrative Plant Biology. 57 (12), 1078-1088 (2015).
  29. Tang, Y., et al. Virus-based microRNA expression for gene functional analysis in plants. Plant Physiology. 153 (2), 632-641 (2010).
  30. Voinnet, O. Origin, Biogenesis, and Activity of Plant MicroRNAs. Cell. 136 (4), 669-687 (2009).
  31. Teotia, S., Tang, G. To Bloom or Not to Bloom: Role of MicroRNAs in Plant Flowering. Molecular Plant. 8 (3), 359-377 (2015).
  32. Wu, G., Poethig, R. S. Temporal regulation of shoot development in Arabidopsis thaliana by miR156 and its target SPL3. Development. 133 (18), 3539-3547 (2006).
  33. Zhao, L., Kim, Y., Dinh, T. T., Chen, X. miR172 regulates stem cell fate and defines the inner boundary of APETALA3 and PISTILLATA expression domain in Arabidopsis floral meristems. The Plant Journal. 51 (5), 840-849 (2007).
  34. Li, J., Millar, A. A. Expression of a microRNA-Resistant Target Transgene Misrepresents the Functional Significance of the Endogenous microRNA: Target Gene Relationship. Molecular Plant. 6 (2), 577-580 (2013).
  35. Sha, A., et al. Virus-based microRNA silencing in plants. Plant Physiology. 164 (1), 36-47 (2014).
  36. Zhao, J., Liu, Y. Virus-based MicroRNA Silencing. Bio-protocol. 6 (2), 1714 (2016).
  37. Yan, F., et al. A virus-based miRNA suppression (VbMS) system for miRNA loss-of-function analysis in plants. Biotechnology Journal. 9 (5), 702-708 (2014).
  38. Zhao, J., et al. An efficient Potato virus X-based microRNA silencing in Nicotiana benthamiana. Scientific Reports. 6, 20573 (2016).
  39. Gu, Z., Huang, C., Li, F., Zhou, X. A versatile system for functional analysis of genes and microRNAs in cotton. Plant Biotechnology Journal. 12 (5), 638-649 (2014).
  40. Du, Z., et al. Using a viral vector to reveal the role of microRNA159 in disease symptom induction by a severe strain of cucumber mosaic virus. Plant Physiology. 164 (3), 1378-1388 (2014).
  41. Liao, Q., Tu, Y., Carr, J. P., Du, Z. An improved cucumber mosaic virus-based vector for efficient decoying of plant microRNAs. Scientific Reports. 5, 13178 (2015).
  42. Liu, X., et al. Analyses of MiRNA Functions in Maize Using a Newly Developed ZMBJ-CMV-2bN81-STTM Vector. Frontiers in Plant Science. 10, 1277 (2019).
  43. Yang, J., et al. Chinese Wheat Mosaic Virus-Induced Gene Silencing in Monocots and Dicots at Low Temperature. Frontiers in Plant Science. 9, 1627 (2018).
  44. Jiao, J., Wang, Y., Selvaraj, J. N., Xing, F., Liu, Y. Barley Stripe Mosaic Virus (BSMV) Induced MicroRNA Silencing in Common Wheat (Triticum aestivum L.). PLoS One. 10 (5), 0126621 (2015).
  45. Jian, C., et al. Virus-Based MicroRNA Silencing and Overexpressing in Common Wheat (Triticum aestivum L.). Frontiers in Plant Science. 8, 500 (2017).
  46. Barrell, P. J., Meiyalaghan, S., Jacobs, J. M. E., Conner, A. J. Applications of biotechnology and genomics in potato improvement. Plant Biotechnology Journal. 11 (8), 907-920 (2013).
  47. Peng, T., et al. A Resource for Inactivation of MicroRNAs Using Short Tandem Target Mimic Technology in Model and Crop Plants. Molecular Plant. 11 (11), 1400-1417 (2018).
  48. Teotia, S., Zhang, D., Tang, G., Kaufmann, M., Klinger, C., Savelsbergh, A. . Functional Genomics: Methods and Protocols. , 337-349 (2017).
  49. Dommes, A. B., Herbert, D. B., Kivivirta, K. I., Gross, T., Becker, A. Virus-induced gene silencing: empowering genetics in non-model organisms. Journal of Experimental Botany. 70 (3), 757-770 (2018).
  50. Lacomme, C., Chapman, S. Use of Potato Virus X (PVX)-Based Vectors for Gene Expression and Virus-Induced Gene Silencing (VIGS). Current Protocols in Microbiology. 8 (1), 11-16 (2008).
  51. Lim, H. -. S., et al. Efficiency of VIGS and gene expression in a novel bipartite potexvirus vector delivery system as a function of strength of TGB1 silencing suppression. Virology. 402 (1), 149-163 (2010).
  52. Gleba, Y., Klimyuk, V., Marillonnet, S. Viral vectors for the expression of proteins in plants. Current Opinion in Biotechnology. 18 (2), 134-141 (2007).
  53. Tang, G., et al. Construction of short tandem target mimic (STTM) to block the functions of plant and animal microRNAs. Methods. 58 (2), 118-125 (2012).
  54. Kozomara, A., Griffiths-Jones, S. miRBase: integrating microRNA annotation and deep-sequencing data. Nucleic Acids Research. 39, 152-157 (2010).
  55. Kozomara, A., Griffiths-Jones, S. miRBase: annotating high confidence microRNAs using deep sequencing data. Nucleic Acids Research. 42 (1), 68-73 (2013).
  56. Griffiths-Jones, S. The microRNA Registry. Nucleic Acids Research. 32, 109-111 (2004).
  57. Griffiths-Jones, S., Grocock, R. J., van Dongen, S., Bateman, A., Enright, A. J. miRBase: microRNA sequences, targets and gene nomenclature. Nucleic Acids Research. 34, 140-144 (2006).
  58. Griffiths-Jones, S., Saini, H. K., van Dongen, S., Enright, A. J. miRBase: tools for microRNA genomics. Nucleic Acids Research. 36, 154-158 (2007).
  59. Kozomara, A., Birgaoanu, M., Griffiths-Jones, S. miRBase: from microRNA sequences to function. Nucleic Acids Research. 47 (1), 155-162 (2018).
  60. Yin, K., Tang, Y., Zhao, J. Genome-wide characterization of miRNAs involved in N Gene-mediated Immunity in response to tobacco mosaic virus in Nicotiana benthamiana. Evolutionary Bioinformatics. , 1-11 (2015).
  61. Dunker, F., et al. Oomycete small RNAs invade the plant RNA-induced silencing complex for virulence. bioRxiv. , 689190 (2019).
  62. Green, M. R., Sambrook, J. . Molecular Cloning. A Laboratory Mannual 4th. , (2014).
  63. Sambrook, J., Russell, D. . Molecular Cloning: A Laboratory Manual. 3rd Edition. , (2001).
  64. Anderson, S., et al. Sequence and organization of the human mitochondrial genome. Nature. 290 (5806), 457-465 (1981).
  65. Sanger, F., Nicklen, S., Coulson, A. R. DNA sequencing with chain-terminating inhibitors. Proceedings of the National Academy of Sciences. 74 (12), 5463-5467 (1977).
  66. Qian, L., et al. Hsp90 Interacts With Tm-22 and Is Essential for Tm-22-Mediated Resistance to Tobacco mosaic virus. Frontiers in Plant Science. 9 (411), (2018).
  67. Voinnet, O., Baulcombe, D. C. Systemic signalling in gene silencing. Nature. 389 (6651), 553 (1997).
  68. Li, C., et al. A cis Element within Flowering Locus T mRNA Determines Its Mobility and Facilitates Trafficking of Heterologous Viral RNA. Journal of Virology. 83 (8), 3540-3548 (2009).
  69. Chen, C., et al. Real-time quantification of microRNAs by stem-loop RT-PCR. Nucleic Acids Research. 33 (20), 179 (2005).
  70. Varkonyi-Gasic, E., Hellens, R. P., Kodama, H., Komamine, A. . RNAi and Plant Gene Function Analysis: Methods and Protocols. , 145-157 (2011).
  71. Varkonyi-Gasic, E., Wu, R., Wood, M., Walton, E. F., Hellens, R. P. Protocol: a highly sensitive RT-PCR method for detection and quantification of microRNAs. Plant Methods. 3 (1), 12 (2007).
  72. Varkonyi-Gasic, E., Kovalchuk, I. . Plant Epigenetics: Methods and Protocols. , 163-175 (2017).
  73. Czimmerer, Z., et al. A Versatile Method to Design Stem-Loop Primer-Based Quantitative PCR Assays for Detecting Small Regulatory RNA Molecules. PLoS One. 8 (1), 55168 (2013).
  74. Dai, X., Zhuang, Z., Zhao, P. X. psRNATarget: a plant small RNA target analysis server (2017 release). Nucleic Acids Research. 46 (1), 49-54 (2018).
  75. Untergasser, A., et al. Primer3-new capabilities and interfaces. Nucleic Acids Research. 40 (15), 115 (2012).
  76. Livak, K. J., Schmittgen, T. D. Analysis of Relative Gene Expression Data Using Real-Time Quantitative PCR and the 2−ΔΔCT Method. Methods. 25 (4), 402-408 (2001).
  77. Schmittgen, T. D., Livak, K. J. Analyzing real-time PCR data by the comparative CT method. Nature Protocols. 3 (6), 1101-1108 (2008).
  78. Todesco, M., Rubio-Somoza, I., Paz-Ares, J., Weigel, D. A Collection of Target Mimics for Comprehensive Analysis of MicroRNA Function in Arabidopsis thaliana. PLoS Genetics. 6 (7), 1001031 (2010).
  79. Franco-Zorrilla, J. M., et al. Target mimicry provides a new mechanism for regulation of microRNA activity. Nature Genetics. 39 (8), 1033-1037 (2007).
  80. Jiang, N., et al. Tomato lncRNA23468 functions as a competing endogenous RNA to modulate NBS-LRR genes by decoying miR482b in the tomato-Phytophthora infestans interaction. Horticulture Research. 6 (1), 28 (2019).
  81. Ivashuta, S., et al. Regulation of gene expression in plants through miRNA inactivation. PLoS One. 6 (6), 21330 (2011).
  82. Reichel, M., Li, Y., Li, J., Millar, A. A. Inhibiting plant microRNA activity: molecular SPONGEs, target MIMICs and STTMs all display variable efficacies against target microRNAs. Plant Biotechnology Journal. 13 (7), 915-926 (2015).
  83. Wong, G., Alonso-Peral, M., Li, B., Li, J., Millar, A. A. MicroRNA MIMIC binding sites: Minor flanking nucleotide alterations can strongly impact MIMIC silencing efficacy in Arabidopsis. Plant Direct. 2 (10), 00088 (2018).
  84. Paschoal, A. R., Lozada-Chávez, I., Domingues, D. S., Stadler, P. F. ceRNAs in plants: computational approaches and associated challenges for target mimic research. Briefings in Bioinformatics. 19 (6), 1273-1289 (2018).
  85. Faivre-Rampant, O., et al. Potato Virus X-Induced Gene Silencing in Leaves and Tubers of Potato. Plant Physiology. 134 (4), 1308-1316 (2004).
  86. Zhao, J., et al. Virus-Induced Gene Silencing in Diploid and Tetraploid Potata Species. Methods in Molecular Biology. , (2019).
  87. Leisner, C. P., et al. Genome sequence of M6, a diploid inbred clone of the high-glycoalkaloid-producing tuber-bearing potato species Solanum chacoense, reveals residual heterozygosity. The Plant Journal. 94 (3), 562-570 (2018).
  88. Aversano, R., et al. The Solanum commersonii Genome Sequence Provides Insights into Adaptation to Stress Conditions and Genome Evolution of Wild Potato Relatives. The Plant Cell. 27 (4), 954-968 (2015).
  89. The Potato Genome Sequencing, C. et al. Genome sequence and analysis of the tuber crop potato. Nature. 475, 189 (2011).
  90. Navarro, C., et al. Control of flowering and storage organ formation in potato by FLOWERING LOCUS T. Nature. 478 (7367), 119-122 (2011).
  91. Lehretz, G. G., Sonnewald, S., Hornyik, C., Corral, J. M., Sonnewald, U. Post-transcriptional Regulation of FLOWERING LOCUS T Modulates Heat-Dependent Source-Sink Development in Potato. Current Biology. 29 (10), 1614-1624 (2019).
  92. Natarajan, B., et al. MiRNA160 is associated with local defense and systemic acquired resistance against Phytophthora infestans infection in potato. Journal of Experimental Botany. 69 (8), 2023-2036 (2018).
  93. Li, F., et al. MicroRNA regulation of plant innate immune receptors. Proceedings of the National Academy of Sciences. 109 (5), 1790-1795 (2012).
  94. Weiberg, A., et al. Fungal Small RNAs Suppress Plant Immunity by Hijacking Host RNA Interference Pathways. Science. 342 (6154), 118-123 (2013).
  95. Huang, C. -. Y., Wang, H., Hu, P., Hamby, R., Jin, H. Small RNAs – Big Players in Plant-Microbe Interactions. Cell Host, Microbe. 26 (2), 173-182 (2019).
  96. Shahid, S., et al. MicroRNAs from the parasitic plant Cuscuta campestris target host messenger RNAs. Nature. 553 (7686), 82-85 (2018).
  97. Weiberg, A., Jin, H. Small RNAs-the secret agents in the plant-pathogen interactions. Current Opinion in Plant Biology. 26, 87-94 (2015).

Play Video

Diesen Artikel zitieren
Zhao, J., Rios, C. G., Song, J. Potato Virus X-Based microRNA Silencing (VbMS) In Potato.. J. Vis. Exp. (159), e61067, doi:10.3791/61067 (2020).

View Video