Pseudomonas syringae pvに対する気孔応答の直接観察と自動測定。トマトシロイヌナズナのDC3000

気孔は、植物の葉やその他の地上部の表面にある一対のガードセルに囲まれた微細な気孔です。絶え間なく変化する環境下では、植物が光合成に必要な二酸化炭素の取り込みを制御し、蒸散による水分の損失を犠牲にして、気孔開口部の調節が中心となります。このように、気孔開口の定量化は、植物の環境適応を理解するのに役立っています。しかし、気孔の開口を定量化することは、顕微鏡で撮影した葉の画像から気孔孔を見つけて測定するのに人手がかかるため、本質的に時間と煩雑さがあります。これらの制限を回避するために、気孔生物学の研究に広く使用されているモデル植物であるシロイヌナズナの気孔開口の定量化を容易にするためのさまざまな方法が開発されています1,2,3,4,5,6。例えば、気孔コンダクタンスの指標として蒸散速度を測定するために、ポロメーターを使用することができる。ただし、この方法では、気孔コンダクタンスを決定する気孔数と開口部に関する直接的な情報は得られません。いくつかの研究では、蛍光アクチンマーカー、蛍光色素、または細胞壁自家蛍光を使用して気孔孔を強調する共焦点顕微鏡技術が使用されています1,2,3,4,5。これらのアプローチは気孔の検出を容易にしますが、共焦点顕微鏡施設の運用と顕微鏡サンプルの調製の両方にかかるコストが、日常的なアプリケーションの障害となる可能性があります。Saiらによる画期的な研究で、A. thalianaの表皮剥離の明視野顕微鏡画像から気孔開口部を自動的に測定するディープニューラルネットワークモデルが開発されました⁶。しかし、このイノベーションは、顕微鏡観察のために表皮皮を調製する作業から研究者を免除するものではありません。最近、A. thalianaの葉をつまんで気孔を観察できる携帯型撮像装置と^{、その装置}で撮影した葉の画像から気孔の開口を自動計測する深層学習による画像解析パイプラインを開発することで、この課題を克服した7。

気孔は、細菌性病原体に対する植物の自然免疫に寄与します。この免疫応答の鍵となるのは、細菌の病原体が増殖して病気を引き起こす葉の内部への微細な細孔からの細菌の侵入を制限する気孔閉鎖です⁸。気孔閉鎖は、ある種の微生物によく見られる免疫原性分子である微生物関連分子パターン(MAMP)が、原形質膜局在パターン認識受容体(PRR^{)によって}認識されると誘導されます9。flg22として知られる細菌の鞭毛の22アミノ酸エピトープは、PRR FLS2 10による認識を通じて気孔閉鎖を誘導する典型的なMAMPPです¹⁰。その対策として、Pseudomonas syringae pv.トマトDC3000(Pto)およびXanthomonas campestris pv。膀胱は、気孔^9,11,12を再開するために病原性メカニズムを進化させました。細菌性病原体に対するこれらの気孔応答は、従来、葉の表皮剥離、葉の円盤、または剥離した葉のいずれかを細菌懸濁液上に浮かべ、その後、気孔を顕微鏡で観察した後、気孔の開口部を手動で測定するアッセイで解析されてきました。しかし、これらのアッセイは煩雑であり、植物に付着した葉に生じる自然細菌の侵入に対する気孔応答を反映していない可能性があります。

ここでは、自然な植物と細菌の相互作用を厳密に模倣した条件下で、Pto浸潤中の気孔の閉鎖と再開を調査するための簡単な方法が提示されます。この方法では、Ptoを接種した植物に付着した葉のA. thaliana stomataを直接観察するポータブルイメージングデバイスと、気孔の開口部を自動測定するための画像解析パイプラインを活用します。