Il concetto Terroir interpretato attraverso uva a bacca Metabolomica e Trascrittomica

l'analisi dei dati su larga scala basata sui genomi, la trascrittomica, proteomi e metabolomes di piante fornisce una visione senza precedenti sul comportamento di sistemi complessi, come ad esempio le caratteristiche terroir di vino che riflettono le interazioni tra piante di vite e il loro ambiente. Poiché il terroir di un vino può essere distinto anche quando cloni di vite identiche sono coltivate in vigneti diversi, l'analisi genomica è di scarsa utilità, perché i genomi clonali sono identici. Invece è necessario esaminare le correlazioni tra l'espressione genica e le proprietà metaboliche dei frutti di bosco, che determinano le caratteristiche qualitative del vino. L'analisi dell'espressione genica a livello delle prestazioni trascrittoma dalle proprietà chimiche simili di tutte le trascrizioni, che facilita l'analisi quantitativa sfruttando caratteristiche universali come ibridazione di sonde immobilizzate su microarray. Al contrario, i metodi analitici universali proteomica unND metabolomica sono più difficili a causa della enorme diversità fisica e chimica delle singole proteine ​​e metaboliti. Nel caso di metabolomica questa diversità è ancora più estremo, perché i singoli metaboliti differiscono notevolmente in termini di dimensioni, la polarità, l'abbondanza e la volatilità, in modo che nessun singolo processo di estrazione o metodo analitico offre un approccio olistico.

Tra le piattaforme analitici adatti per i metaboliti non volatili, quelli basati sulla cromatografia liquida ad alta prestazione accoppiata alla spettrometria di massa (HPLC-MS) sono molto più sensibili rispetto alle alternative quali HPLC con raggi ultravioletti o diodi rivelatori a serie (HPLC-UV, HPLC-DAD ) o spettroscopia di risonanza magnetica nucleare (NMR), ma l'analisi quantitativa mediante HPLC-MS può essere influenzata da fenomeni quali l'effetto matrice e soppressione ionica / enhancement ^1-3. L'indagine di tali effetti durante l'analisi di acini d'uva Corvina mediante HPLC-MS utilizzando una sorgente di ionizzazione elettrospray (HPLC-ESI-MS), ha mostrato che gli zuccheri e le altre molecole con i tempi di ritenzione più bassi sono stati fortemente underreported, probabilmente riflette il gran numero di molecole in questa zona, e che l'abbondanza di altre molecole potrebbe essere sottostimato, sopravvalutati o influenzato dalla effetto matrice , ma la normalizzazione dei dati per l'effetto della matrice sembrava avere impatto limitato sul risultato ^4,5 complessiva. Il metodo descritto nel presente documento è ottimizzato per l'analisi dei metaboliti medio di polarità che si accumulano ad alti livelli nel acini d'uva durante la maturazione, e che sono significativamente influenzato dal terroir. Essi comprendono antociani, flavonoli, flavan-3-oli, procianidine, altri flavonoidi, resveratrolo, stilbeni, acidi idrossicinnamici e acidi idrossibenzoici, che insieme determinano il colore, il gusto e le proprietà relative alla salute dei vini. Altri metaboliti, come gli zuccheri e acidi organici alifatici, vengono ignorati perché quantificazione mediante HPLC-MS non è affidabile a causa della matrice di effect e soppressione ionica fenomeni ^5. All'interno della gamma polarità selezionata con questo metodo, l'approccio è non mirati in quanto mira a rilevare come molti metaboliti differenti possibili ^6.

Metodi trascrittomica che permettono di migliaia di trascrizioni di vite da monitorare simultaneamente sono facilitati dalla disponibilità della completa sequenza del genoma della vite ^7,8. metodi trascrittomica I primi a base di high-throughput sequencing cDNA si sono evoluti con l'avvento di sequenziamento di prossima generazione in un insieme di procedure note come tecnologia di RNA-Seq. Questo approccio sta rapidamente diventando il metodo di scelta per gli studi di trascrittomica. Tuttavia, un grande corpo di letteratura basata su microarray, che consentono di migliaia di trascrizioni da quantificare in parallelo per ibridazione, ha accumulato per vite. Infatti, prima di RNA-Seq è diventata una tecnologia mainstream, molte piattaforme di microarray commerciali dedicati erano statisviluppato permettendo vite trascrittoma da ispezionare in grande dettaglio. Tra la vasta gamma di piattaforme, solo due ammessi genome-wide analisi del trascrittoma ^9. La matrice più evoluti consentito l'ibridazione di un massimo di 12 campioni indipendenti su un unico dispositivo, riducendo così i costi di ogni esperimento. I 12 sub-array ciascuno composti 135.000 sonde 60-mer rappresentano 29,549 trascrizioni di vite. Questo dispositivo è stato utilizzato in un gran numero di studi ^10-24. Queste due piattaforme sono state ormai fuori produzione, ma un nuovo microarray personalizzato è stato recentemente progettato e rappresenta uno sviluppo più recente in quanto contiene un numero ancora maggiore di sonde che rappresentano ulteriori geni di recente scoperta di vite ^25.

I set di dati di grandi dimensioni-vendita prodotti da trascrittomica e metabolomica analisi richiedono metodi statistici per l'analisi dei dati, comprese le tecniche multivariate per determinare le correlazioni tra forma diversas di dati. Le tecniche multivariate più utilizzati sono quelli a base di proiezione, e questi possono essere sorvegliati, come ad esempio analisi delle componenti principali (PCA), o sotto la supervisione, come ad esempio bidirezionale proiezione ortogonale alle strutture latenti analisi discriminante (O2PLS-DA) ^26. Il protocollo presentato in questo articolo utilizza PCA per l'analisi dei dati esplorativi e O2PLS-DA per identificare le differenze tra gruppi di campioni.