Üzüm Berry metabolomik ve transkriptomik aracılığıyla yorumlanır Terroir Kavramı
Summary
Bu makale, yani terroir kavramının, içgörü kazanmak için üzüm berry transkript ve metabolitleri hedefsiz metabolomik, transkriptomik ve çok değişkenli istatistiksel analiz uygulamasını açıklar, dut kalite özellikleri çevrenin etkisi.
Abstract
Terroir özellikle habitatlar ve yönetim uygulamalarına göre bu tür asma (Vitis vinifera) gibi ürünlerin özelliklerini etkileyen çevresel faktörlerin kombinasyonu ifade eder. Bu makale belli terroir imzalar çok değişkenli istatistiksel analiz kullanılarak asma çeşidi corvina'nın berry metabolome ve transcriptome tespit edilebilir gösterir. yöntemi ilk uygun bir örnekleme planı gerektirir. Bu olgu sunumunda, Corvina çeşidinde belirli bir klon genetik farklılıkları en aza indirmek için seçildi ve numuneler üç farklı yetiştirme mevsimi boyunca üç farklı makro bölgeleri temsil eden yedi üzüm bağları toplanmıştır. Bir hedefsiz LC-MS metabolomik yaklaşımı MZmine yazılım ve parçalanma ağaç analizine dayalı bir metaboliti kimlik strateji kullanarak verimli veri işleme eşliğinde yüksek duyarlılığı nedeniyle tavsiye edilmektedir. Kapsamlı transcriptome analizi mikrodizileri kullanılarak elde edilebiliriçeren probları farklı terroirs bağlamında tüm farklı ifade genlerin aynı anda analizini sağlayan, ~ tüm tahmin asma genlerinin% 99 kapsayan. Son olarak, projeksiyon yöntemlerine dayalı çok değişkenli veri analizi metabolomik ve transkriptomiks verileri entegre ve bilgilendirici korelasyon tespit ayrıntılı olarak analiz edilecek izin, güçlü bağ bozumu-spesifik etkisini aşmak için kullanılabilir.
Introduction
Bitkilerin genomları, transcriptomes, proteomlarda ve metabolomes dayalı büyük ölçekli veri analizi gibi asma bitkileri ve çevreleri arasındaki etkileşimleri yansıtan şarap terroir özellikleri gibi karmaşık sistemlerin, davranış içine görülmemiş fikir verir. aynı asma klonlar farklı bağlarında yetiştirilen bile bir şarap terroir farklı olabilir çünkü klonal genomları aynıdır, çünkü genomik analiz edilmesi bir fayda sağlamaz. Bunun yerine gen ifadesinin ve şarap kalitesi özelliklerini belirlemek çilek, metabolik özellikler arasındaki ilişkilere bakmak gerekir. mikrodiziler üzerinde immobilize problara hibridizasyon gibi olduğu genel özelliklerini kullanmak kantitatif analiz kolaylaştıran her transkript, benzer kimyasal özelliklere gelen transcriptome yararları seviyesinde gen ekspresyonunun analizi. proteomik A aksine, genel analitik yöntemlernd metabolomik nedeniyle bireysel protein ve metabolitleri büyük fiziksel ve kimyasal çeşitliliğin daha zordur. metabolomik durumunda bireysel metabolitleri boyutu, polarite, bolluk ve volatilitenin çok farklı olduğundan bu çeşitlilik daha aşırı, bu yüzden tek bir ekstraksiyon işlemi ya da analitik yöntem bütünsel bir yaklaşım sunuyor.
uçucu olmayan metabolitler için uygun bir analitik platformlar arasında, yüksek performanslı sıvı kromatografisi dayananlar kütle spektrometrisi bağlanmış (HPLC-MS) çok daha hassas ultraviyole veya diyot dizi dedektörü ile HPLC (HPLC-UV, HPLC-DAD olarak alternatiflere göre ) ya da HPLC-MS ile nükleer manyetik rezonans (NMR) spektroskopi ancak kantitatif analiz, matris etki ve iyon bastırma / iyileştirme 1-3 fenomenler etkilenebilir. (HPLC-E elektrosprey iyonizasyon kaynağı kullanılarak HPLC-MS ile Corvina üzüm meyveleri analiz sırasında bu tür etkilerin incelenmesiSI-MS), düşük tutma süreleri ile şekerler ve diğer moleküller güçlü bir şekilde belki de bu bölgede molekül çok sayıda yansıtan yetersiz olarak gösterdi, ve diğer moleküllerin bolluğu matrisi etkisiyle fazla veya etkilenmez, küçümsenmeyecek ki ancak matris etkisi için veri normalleşme genel sonuçları 4,5'ten üzerinde sınırlı bir etkisi var gibiydi. Burada tarif edilen yöntem, olgunlaşma sırasında üzüm meyveleri içinde yüksek seviyelerde birikmesine orta kutup Metabolitlerin analiz edilmesi için optimize edilir ve bu önemli ölçüde terroir etkilenmektedir. Birlikte renk, tat ve şarap sağlıkla ilgili özelliklerinin belirlenmesi antosiyaninler, flavoneller, Flavan-3-ol, prosiyanidinlerin, diğer flavonoidler, resveratrol, stilbenler, hidroksisinamik asitler ve hidroksibenzoik asitler içerir. HPLC-MS ile niceleme güvenilir olduğu gibi şeker ve alifatik organik asitler gibi diğer metabolitleri nedeniyle effec matrise göz ardı edilirT ve iyon-bastırma fenomeni 5. Bu yöntemle seçilen polarite aralığında, yaklaşım mümkün 6 gibi birçok farklı metabolitleri tespit amaçlamaktadır ki hedefsiz olduğunu.
Asma transkript binlerce eşzamanlı izlenmesine olanak tanır transkriptomik yöntemleri tam asma genom dizisinin 7,8 kullanılabilirliği ile kolaylaştırılır. yüksek verimli cDNA dizileme dayalı erken transkriptomik yöntemler kolektif RNA-Seq teknoloji olarak tanımlanan prosedürlerin bir koleksiyon haline gelecek nesil dizileme gelişiyle gelişmiştir. Bu yaklaşım hızla transkriptomik çalışmalar için tercih edilen bir yöntem haline gelmektedir. Ancak, transkript binlerce melezleme ile paralel olarak sayısal izin mikrodizide dayalı literatürün büyük bir gövde, dedikodu için birikmiş. RNA Seq bir ana teknoloji olmadan önce Nitekim, birçok özel ticari mikroarray platformları olmuştugeliştirilen izin asma transcriptome ayrıntılı olarak incelenecek olan. Platformların çok çeşitli arasında, sadece iki genom transcriptome analizi 9 izin verdi. En gelişmiş dizi böylece her bir deney maliyetlerini azaltarak, tek bir cihazda 12 adede kadar bağımsız örneklerin hibridizasyon izin verdi. 12 alt diziler her 29.549 asma transkript temsil eden 135,000 60-mer probları oluşmaktadır. Bu cihaz, çalışmaları 10-24 çok sayıda kullanılmaktadır. Bu iki platform şimdi kalkıyor ama yeni bir özel mikroarray son zamanlarda dizayn edilmiştir ve ek yeni keşfedilen asma genleri 25 temsil prob daha büyük bir sayı içeren gibi daha yeni bir gelişmeyi temsil etmektedir.
transkriptomiks ve metabolomikler analizi ile üretilen büyük satış veri setleri farklı bir formda arasındaki ilişkiyi belirlemek için çok değişkenli teknikler de dahil olmak üzere veri analizi için uygun istatistiksel yöntemleri gerektirirVerilerin s. En yaygın olarak kullanılan çok değişkenli teknikler projeksiyona dayalı olanlardır ve bunlar gibi temel bileşenler analizi (PCA), ya da, denetimsiz olabilir gibi gizli yapıların diskriminant analizi (O2PLS-DA) 26 çift yönlü dik izdüşümü olarak, denetimli. Bu makalede sunulan protokol örneklerinin gruplar arasındaki farklılıkları belirlemek için keşif veri analizi ve O2PLS-DA için PCA kullanır.
Protocol
Representative Results
Discussion
Bu makalede, üzüm dut terroir kavramını yorumlamak için kullanılan metabolomik, transkriptomik ve istatistiksel analiz protokollerini açıklar. HPLC-ESI-MS ile metabolomik analiz aynı anda metabolitleri çok sayıda algılamak için yeterince duyarlı olmakla birlikte, göreceli kantitatif matris etkisi ve iyon bastırma / geliştirme etkilenir. Ancak, benzer bir yaklaşım zaten Corvina çilek olgunlaşmasını ve hasat sonrası soldurma tanımlamak için kullanılır olmuştur, ve matriks etkileri düzeltme so…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
This work benefited from the networking activities coordinated within the EU-funded COST ACTION FA1106 “An integrated systems approach to determine the developmental mechanisms controlling fleshy fruit quality in tomato and grapevine”. This work was supported by the ‘Completamento del Centro di Genomica Funzionale Vegetale’ project funded by the CARIVERONA Bank Foundation and by the ‘Valorizzazione dei Principali Vitigni Autoctoni Italiani e dei loro Terroir (Vigneto)’ project funded by the Italian Ministry of Agricultural and Forestry Policies. SDS was financed by the Italian Ministry of University and Research FIRB RBFR13GHC5 project “The Epigenomic Plasticity of Grapevine in Genotype per Environment Interactions”.
Materials
| Mill Grinder | IKA | IKA A11 basic | |
| HPLC Autosampler | Beckman Coulter | - | System Gold 508 Autosampler |
| HPLC System | Beckman Coulter | - | System Gold 127 Solvent Module HPLC |
| C18 Guard Column | Grace | - | Alltima HP C18 (7.5×2.1mm; 5μm) Guard Column |
| C18 Column | Grace | - | Alltima HP C18 (150×2.1mm; 3μm) Column |
| Mass Spectometer | Bruker Daltonics | - | Bruker Esquire 6000; The mass spectometer was equipped with an ESI source and the analyzer was an ion trap. |
| Extraction solvents and HPLC buffers | Sigma | 34966 | Methanol LC-MS grade |
| Sigma | 94318 | Formic acid LC-MS grade | |
| Sigma | 34967 | Acetonitrile LC-MS grade | |
| Sigma | 39253 | Water LC-MS grade | |
| Minisart RC 4 Syringe filters (0.2 μm) | Sartorius | 17764 | |
| Softwares for data collection (a) and processing (b) | Bruker Daltonics | – | Bruker Daltonics Esquire 5.2 Control (a); Esquire 3.2 Data Analysis and MzMine 2.2 softwares (b) |
| Spectrum Plant Total RNA kit | Sigma-Aldrich | STRN250-1KT | For total RNA extractino from grape pericarps |
| Nanodrop 1000 | Thermo Scientific | 1000 | |
| BioAnalyzer 2100 | Agilent Technologies | G2939A | |
| RNA 6000 Nano Reagents | Agilent Technologies | 5067-1511 | |
| RNA Chips | Agilent Technologies | 5067-1511 | |
| Agilent Gene Expression Wash Buffer 1 | Agilent Technologies | 5188-5325 | |
| Agilent Gene Expression Wash Buffer 2 | Agilent Technologies | 5188-5326 | |
| LowInput QuickAmp Labeling kit One-Color | Agilent Technologies | 5190-2305 | |
| Kit RNA Spike In – One-Color | Agilent Technologies | 5188-5282 | |
| Gene Expression Hybridization Kit | Agilent Technologies | 5188-5242 | |
| RNeasy Mini Kit (50) | Qiagen | 74104 | For cRNA Purification |
| Agilent SurePrint HD 4X44K 60-mer Microarray | Agilent Technologies | G2514F-048771 | |
| eArray | Agilent Technologies | – | https://earray.chem.agilent.com/earray/ |
| Gasket slides | Agilent Technologies | G2534-60012 | Enable Agilent SurePrint Microarray 4-array Hybridization |
| Thermostatic bath | Julabo | – | |
| Hybridization Chamber | Agilent Technologies | G2534-60001 | |
| Microarray Hybridization Oven | Agilent Technologies | G2545A | |
| Hybridization Oven Rotator Rack | Agilent Technologies | G2530-60029 | |
| Rotator Rack Conversion Rod | Agilent Technologies | G2530-60030 | |
| Staining kit | Bio-Optica | 10-2000 | Slide-staining dish and Slide rack |
| Magnetic stirrer device | AREX Heating Magnetic Stirrer | F20540163 | |
| Thermostatic Oven | Thermo Scientific | Heraeus – 6030 | |
| Agilent Microarray Scanner | Agilent Technologies | G2565CA | |
| Scanner Carousel, 48-position | Agilent Technologies | G2505-60502 | |
| Slide Holders | Agilent Technologies | G2505-60525 | |
| Feature extraction software v11.5 | Agilent Technologies | – | inside the Agilent Microarray Scanner G2565CA |
| SIMCA + V13 Software | Umetrics |
References
- Jessome, L. L., Volmer, D. A. Ion suppression: A major concern in mass spectrometry. Lc Gc N Am. 24 (5), 498-510 (2006).
- Kim, H. K., Choi, Y. H., Verpoorte, R. NMR-based plant metabolomics: where do we stand, where do we go?. Trends Biotech. 29 (6), 267-275 (2011).
- Sumner, L. W., Mendes, P., Dixon, R. A. Plant metabolomics: large-scale phytochemistry in the functional genomics era. Phytochem. 62 (6), 817-836 (2003).
- Bottcher, C., von Roepenack-Lahaye, E., Willscher, E., Scheel, D., Clemens, S. Evaluation of matrix effects in metabolite profiling based on capillary liquid chromatography electrospray ionization quadrupole time-of-flight mass spectrometry. Anal Chem. 79 (4), 1507-1513 (2007).
- Toffali, K., et al. Novel aspects of grape berry ripening and post-harvest withering revealed by untargeted LC-ESI-MS metabolomics analysis. Metabolomics. 7 (3), 424-436 (2011).
- Martin, J. C., et al. Can we trust untargeted metabolomics? Results of the metabo-ring initiative, a large-scale, multi-instrument inter-laboratory study. Metabolomics. 11 (4), 807-821 (2015).
- Jaillon, O., et al. The grapevine genome sequence suggests ancestral hexaploidization in major angiosperm phyla. Nature. 449 (7161), 463-467 (2007).
- Velasco, R., et al. A high quality draft consensus sequence of the genome of a heterozygous grapevine variety. Plos One. 2 (12), (2007).
- Tornielli, G. B., Zamboni, A., Zenoni, S., Delledonne, M., Pezzotti, M., Gerós, H., Chaves, M., Delrot, S. Ch. 11. The Biochemestry of the Grape Berry. 11, (2012).
- Anesi, A., et al. Towards a scientific interpretation of the terroir concept: plasticity of the grape berry metabolome. BMC Plant Biol. 15, 1-17 (2015).
- Berdeja, M., et al. Water limitation and rootstock genotype interact to alter grape berry metabolism through transcriptome reprogramming. Hort Res. 2, 1-13 (2015).
- Carbonell-Bejerano, P., et al. Solar ultraviolet radiation is necessary to enhance grapevine fruit ripening transcriptional and phenolic responses. BMC Plant Biol. 14, 1-16 (2014).
- Carbonell-Bejerano, P., et al. Reducing sampling bias in molecular studies of grapevine fruit ripening: transcriptomic assessment of the density sorting method. Theor Exp Plant Phys. 28 (1), 109-129 (2016).
- Carbonell-Bejerano, P., et al. Circadian oscillatory transcriptional programs in grapevine ripening fruits. BMC Plant Biol. 14, 1-15 (2014).
- Cavallini, E., et al. Functional diversification of grapevine MYB5a and MYB5b in the control of flavonoid biosynthesis in a petunia anthocyanin regulatory mutant. Plant & Cell Physiol. 55 (3), 517-534 (2014).
- Cramer, G. R., et al. Transcriptomic analysis of the late stages of grapevine (Vitis vinifera cv. Cabernet Sauvignon) berry ripening reveals significant induction of ethylene signaling and flavor pathways in the skin. BMC Plant Biol. 14, 1-21 (2014).
- Dal Santo, S., et al. The plasticity of the grapevine berry transcriptome. Genome Biol. 14 (6), 1-17 (2013).
- Fasoli, M., et al. The Grapevine Expression Atlas Reveals a Deep Transcriptome Shift Driving the Entire Plant into a Maturation Program. Plant Cell. 24 (9), 3489-3505 (2012).
- Gambino, G., et al. Co-evolution between Grapevine rupestris stem pitting-associated virus and Vitis vinifera L. leads to decreased defence responses and increased transcription of genes related to photosynthesis. J Exp Bot. 63 (16), 5919-5933 (2012).
- Ghan, R., et al. Five omic technologies are concordant in differentiating the biochemical characteristics of the berries of five grapevine (Vitis vinifera L.) cultivars. BMC Genomics. 16 (1), 1-26 (2015).
- Pastore, C., et al. Selective defoliation affects plant growth, fruit transcriptional ripening program and flavonoid metabolism in grapevine. BMC Plant Biol. 13, 1-13 (2013).
- Pastore, C., et al. Increasing the source/sink ratio in Vitis vinifera (cv Sangiovese) induces extensive transcriptome reprogramming and modifies berry ripening. BMC Genomics. 12, 1-23 (2011).
- Rinaldo, A. R., et al. A Grapevine Anthocyanin Acyltransferase, Transcriptionally Regulated by VvMYBA, Can Produce Most Acylated Anthocyanins Present in Grape Skins. Plant Physiol. 169 (3), 1897-1916 (2015).
- Royo, C., et al. Developmental, transcriptome, and genetic alterations associated with parthenocarpy in the grapevine seedless somatic variant Corinto bianco. J Exp Bot. , 259-273 (2015).
- Venturini, L., et al. De novo transcriptome characterization of Vitis vinifera cv. Corvina unveils varietal diversity. BMC Genomics. 14, 1-13 (2013).
- Commisso, M., Strazzer, P., Toffali, K., Stocchero, M., Guzzo, F. Untargeted metabolomics: an emerging approach to determine the composition of herbal products. Comput Struct Biotechnol J. 4, 1-7 (2013).
- Pluskal, T., Castillo, S., Villar-Briones, A., Oresic, M. MZmine 2: Modular framework for processing, visualizing, and analyzing mass spectrometry-based molecular profile data. BMC Bioinformatics. 11, 1-11 (2010).
- Ashburner, M., et al. Gene Ontology: tool for the unification of biology. Nat Genet. 25 (1), 25-29 (2000).
