მცენარეთა სპეციალიზებული მეტაბოლიზმის ნიმუშების ასახსნელად მნიშვნელოვან თეორიულ ხელმძღვანელობას იძლევა მცენარეთა თავდაცვის სხვადასხვა თეორია, თუმცა მათი ძირითადი პროგნოზები ჯერ კიდევ შესამოწმებელია. აქ ჩვენ გამოვიყენეთ მიუკერძოებელი ტანდემური მას-სპექტრომეტრიის (MS/MS) ანალიზი, რათა სისტემატურად შეგვესწავლა თამბაქოს შესუსტებული შტამების მეტაბოლომი ცალკეული მცენარეებიდან პოპულაციებამდე და მჭიდროდ დაკავშირებულ სახეობებამდე და დავამუშავეთ მას-სპექტრომეტრიული მახასიათებლების თეორიების დიდი რაოდენობა, რომლებიც დაფუძნებულია ინფორმაციაში არსებულ ნაერთ სპექტრებზე. ოპტიმალური დაცვის (OD) და მოძრავი სამიზნის (MT) თეორიების ძირითადი პროგნოზების შესამოწმებლად შექმნილი ჩარჩო. მცენარის მეტაბოლომიკის საინფორმაციო კომპონენტი შეესაბამება OD თეორიას, მაგრამ ეწინააღმდეგება MT თეორიის მთავარ პროგნოზს ბალახისმჭამელებით გამოწვეული მეტაბოლომიკის დინამიკაზე. მიკროდან მაკრო ევოლუციურ მასშტაბამდე, იასმონატის სიგნალი იდენტიფიცირებული იქნა, როგორც OD-ის მთავარი განმსაზღვრელი, ხოლო ეთილენის სიგნალი უზრუნველყოფდა ბალახისმჭამელისთვის სპეციფიკური პასუხის დახვეწას, რომელიც ანოტირებულია MS/MS მოლეკულური ქსელით.
მრავალფეროვანი სტრუქტურის მქონე სპეციალური მეტაბოლიტები მცენარეთა გარემოსთან ადაპტაციის მთავარი მონაწილეები არიან, განსაკუთრებით მტრებისგან თავდაცვის მიზნით (1). მცენარეებში აღმოჩენილი სპეციალური მეტაბოლიზმის საოცარმა დივერსიფიკაციამ ათწლეულების განმავლობაში სტიმულირება მოახდინა მისი ეკოლოგიური ფუნქციების მრავალ ასპექტზე ჩატარებული სიღრმისეული კვლევისა და მცენარეთა დაცვის თეორიების გრძელი სიის ჩამოყალიბების მიზნით, რომლებიც მცენარე-მწერის ურთიერთქმედების ევოლუციურ და ეკოლოგიურ განვითარებას წარმოადგენს. ემპირიული კვლევა მნიშვნელოვან ხელმძღვანელობას იძლევა (2). თუმცა, მცენარეთა დაცვის ეს თეორიები არ მიჰყვებოდა ჰიპოთეტური დედუქციური მსჯელობის ნორმატიულ გზას, რომელშიც ძირითადი პროგნოზები ანალიზის ერთსა და იმავე დონეზე იყო (3) და ექსპერიმენტულად შემოწმდა თეორიული განვითარების შემდეგი ციკლის წინსვლისთვის (4). ტექნიკური შეზღუდვები ზღუდავს მონაცემთა შეგროვებას კონკრეტული მეტაბოლური კატეგორიებით და გამორიცხავს სპეციალიზებული მეტაბოლიტების ყოვლისმომცველ ანალიზს, რითაც ხელს უშლის კატეგორიებს შორის შედარებებს, რომლებიც აუცილებელია თეორიული განვითარებისთვის (5). ყოვლისმომცველი მეტაბოლომიკის მონაცემების და საერთო ვალუტის არარსებობა მცენარეთა სხვადასხვა ჯგუფს შორის მეტაბოლური სივრცის დამუშავების სამუშაო პროცესის შესადარებლად ხელს უშლის დარგის სამეცნიერო სიმწიფეს.
ტანდემური მას-სპექტრომეტრიის (MS/MS) მეტაბოლომიკის სფეროში უახლესი მიღწევები ყოვლისმომცველად ახასიათებს მოცემული სისტემის კლადის სახეობებში და სახეობებს შორის მეტაბოლურ ცვლილებებს და შეიძლება გაერთიანდეს გამოთვლით მეთოდებთან ამ რთულ ნარევებს შორის სტრუქტურული მსგავსების გამოსათვლელად. ქიმიის წინა ცოდნა (5). ანალიზსა და გამოთვლებში მოწინავე ტექნოლოგიების კომბინაცია უზრუნველყოფს აუცილებელ ჩარჩოს მეტაბოლური მრავალფეროვნების ეკოლოგიური და ევოლუციური თეორიების მიერ გაკეთებული მრავალი პროგნოზის გრძელვადიანი ტესტირებისთვის. შენონმა (6) პირველად წარმოადგინა ინფორმაციის თეორია თავის ფუნდამენტურ სტატიაში 1948 წელს, რითაც საფუძველი ჩაუყარა ინფორმაციის მათემატიკურ ანალიზს, რომელიც გამოყენებული იქნა მრავალ სფეროში, მისი თავდაპირველი გამოყენების გარდა. გენომიკაში ინფორმაციის თეორია წარმატებით იქნა გამოყენებული თანმიმდევრობის კონსერვატიული ინფორმაციის რაოდენობრივი განსაზღვრისთვის (7). ტრანსკრიპტომიკის კვლევაში ინფორმაციის თეორია აანალიზებს ტრანსკრიპტომის საერთო ცვლილებებს (8). წინა კვლევებში, ჩვენ გამოვიყენეთ ინფორმაციის თეორიის სტატისტიკური ჩარჩო მეტაბოლომიკაში, რათა აღგვეწერა მცენარეებში ქსოვილის დონის მეტაბოლური ექსპერტიზა (9). აქ ჩვენ ვაერთიანებთ MS/MS-ზე დაფუძნებულ სამუშაო პროცესს ინფორმაციის თეორიის სტატისტიკურ ჩარჩოსთან, რომელიც ხასიათდება საერთო ვალუტაში მეტაბოლური მრავალფეროვნებით, რათა შევადაროთ ბალახისმჭამელებით გამოწვეული მეტაბოლომის მცენარეთა თავდაცვის თეორიის ძირითადი პროგნოზები.
მცენარეთა დაცვის თეორიული ჩარჩოები, როგორც წესი, ურთიერთშემავსებელია და შეიძლება დაიყოს ორ კატეგორიად: ის, რომლებიც ცდილობენ ახსნან მცენარე-სპეციფიკური მეტაბოლიტების განაწილება დამცავი ფუნქციების საფუძველზე, როგორიცაა ოპტიმალური დაცვა (OD) (10), მოძრავი სამიზნე (MT) (11) და გარეგნობის თეორია (12), ზოგი კი ეძებს მექანიკურ ახსნას იმისა, თუ როგორ მოქმედებს რესურსების ხელმისაწვდომობის ცვლილებები მცენარის ზრდასა და სპეციალიზებული მეტაბოლიტების დაგროვებაზე, როგორიცაა ნახშირბადი: საკვები ნივთიერებების ბალანსის ჰიპოთეზა (13), ზრდის ტემპის ჰიპოთეზა (14) და ზრდისა და დიფერენციაციის წონასწორობის ჰიპოთეზა (15). თეორიების ორი ნაკრები ანალიზის სხვადასხვა დონეზეა (4). თუმცა, მცენარის შემადგენელი და ინდუცირებადი თავდაცვის შესახებ საუბარში დომინირებს ორი თეორია, რომლებიც მოიცავს დამცავ ფუნქციებს ფუნქციურ დონეზე: OD თეორია, რომელიც ვარაუდობს, რომ მცენარეები თავიანთ ძვირადღირებულ ქიმიურ დაცვაში მხოლოდ საჭიროების შემთხვევაში ინვესტირებენ, მაგალითად, როდესაც ისინი გადაყლაპავენ. როდესაც ბალახოვანი ცხოველი თავს ესხმის, შესაბამისად, მომავალი თავდასხმის შესაძლებლობის მიხედვით, ენიჭებათ დამცავი ფუნქციის მქონე ნაერთი (10); MT ჰიპოთეზა ვარაუდობს, რომ არ არსებობს მიმართულების მეტაბოლიტის ცვლილების ღერძი, არამედ მეტაბოლიტი შემთხვევით იცვლება, რაც ქმნის შესაძლებლობას, ხელი შეუშალოს ბალახისმჭამელთა თავდასხმის მეტაბოლურ „მოძრაობის სამიზნეს“. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ეს ორი თეორია საპირისპირო პროგნოზებს აკეთებს ბალახისმჭამელთა თავდასხმის შემდეგ მიმდინარე მეტაბოლური რემოდელირების შესახებ: კავშირი თავდაცვითი ფუნქციის მქონე მეტაბოლიტების ცალმხრივ დაგროვებასა (OD) და არამიმართული მეტაბოლური ცვლილებების (MT) შორის (11).
OD და MT ჰიპოთეზები მოიცავს არა მხოლოდ მეტაბოლომში ინდუცირებულ ცვლილებებს, არამედ ამ მეტაბოლიტების დაგროვების ეკოლოგიურ და ევოლუციურ შედეგებსაც, როგორიცაა ამ მეტაბოლური ცვლილებების ადაპტური ხარჯები და სარგებელი კონკრეტულ ეკოლოგიურ გარემოში (16). მიუხედავად იმისა, რომ ორივე ჰიპოთეზა აღიარებს სპეციალიზებული მეტაბოლიტების დამცავ ფუნქციას, რომელიც შეიძლება ძვირი იყოს ან არ იყოს, OD და MT ჰიპოთეზებს შორის განმასხვავებელი მთავარი პროგნოზი ინდუცირებული მეტაბოლური ცვლილებების მიმართულებაშია. OD თეორიის პროგნოზირებამ დღემდე ყველაზე მეტი ექსპერიმენტული ყურადღება მიიპყრო. ეს ტესტები მოიცავს სათბურებსა და ბუნებრივ პირობებში სპეციფიკური ნაერთების სხვადასხვა ქსოვილების პირდაპირი ან არაპირდაპირი დამცავ ფუნქციების შესწავლას, ასევე მცენარეთა განვითარების სტადიის ცვლილებებს (17-19). თუმცა, ჯერჯერობით, ნებისმიერი ორგანიზმის მეტაბოლური მრავალფეროვნების გლობალური ყოვლისმომცველი ანალიზისთვის სამუშაო პროცესისა და სტატისტიკური ჩარჩოს არარსებობის გამო, ორ თეორიას შორის მთავარი განსხვავების პროგნოზირება (ანუ მეტაბოლური ცვლილებების მიმართულება) ჯერ კიდევ შესამოწმებელია. აქ ჩვენ გთავაზობთ ასეთ ანალიზს.
მცენარე-სპეციფიკური მეტაბოლიტების ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი მახასიათებელია მათი უკიდურესი სტრუქტურული მრავალფეროვნება ყველა დონეზე, ცალკეული მცენარეებიდან, პოპულაციებიდან მსგავს სახეობებამდე (20). სპეციალიზებულ მეტაბოლიტებში მრავალი რაოდენობრივი ცვლილება შეიძლება შეინიშნოს პოპულაციის მასშტაბით, ხოლო ძლიერი თვისებრივი განსხვავებები, როგორც წესი, შენარჩუნებულია სახეობის დონეზე (20). ამრიგად, მცენარის მეტაბოლური მრავალფეროვნება ფუნქციური მრავალფეროვნების მთავარი ასპექტია, რაც ასახავს სხვადასხვა ნიშებთან ადაპტირებას, განსაკუთრებით იმ ნიშებთან, სადაც განსხვავებულია სპეციალური მწერების და ჩვეულებრივი ბალახისმჭამელების შეჭრის შესაძლებლობა (21). ფრენკელის (22) რევოლუციური სტატიის შემდეგ, რომელიც მცენარე-სპეციფიკური მეტაბოლიტების არსებობის მიზეზებს ეხებოდა, სხვადასხვა მწერებთან ურთიერთქმედება მნიშვნელოვან შერჩევით ზეწოლად ითვლება და ითვლება, რომ ამ ურთიერთქმედებებმა ჩამოაყალიბა მცენარეები ევოლუციის დროს. მეტაბოლური გზა (23). სპეციალიზებული მეტაბოლიტების მრავალფეროვნებაში სახეობათაშორისი განსხვავებები ასევე შეიძლება ასახავდეს ფიზიოლოგიურ ბალახს, რომელიც დაკავშირებულია მცენარის ბალახისმჭამელი სტრატეგიებისგან კონსტიტუციურ და ინდუცირებად დაცვასთან, რადგან ორი სახეობა ხშირად უარყოფითად კორელაციაშია ერთმანეთთან (24). მიუხედავად იმისა, რომ კარგი თავდაცვის შენარჩუნება ყოველთვის სასარგებლო შეიძლება იყოს, დაცვასთან დაკავშირებული დროული მეტაბოლური ცვლილებები აშკარა სარგებელს იძლევა მცენარეებისთვის, რაც მათ საშუალებას აძლევს, ძვირფასი რესურსები სხვა ფიზიოლოგიურ ინვესტიციებზე გამოყონ (19, 24) და თავიდან აიცილონ სიმბიოზის საჭიროება. თანმხლები ზიანი (25). გარდა ამისა, სპეციალიზებული მეტაბოლიტების ამ რეორგანიზაციამ, რომელიც გამოწვეულია მწერი ბალახისმჭამელებით, შეიძლება გამოიწვიოს დესტრუქციული განაწილება პოპულაციაში (26) და შეიძლება ასახავდეს იასმონის მჟავას (JA) სიგნალის არსებითი ბუნებრივი ცვლილებების პირდაპირ მონაცემებს, რომლებიც შეიძლება შენარჩუნდეს პოპულაციაში. მაღალი და დაბალი JA სიგნალები კომპრომისია ბალახისმჭამელებისგან დაცვასა და კონკრეტულ სახეობებთან კონკურენციას შორის (27). გარდა ამისა, სპეციალიზებული მეტაბოლიტების ბიოსინთეზური გზები სწრაფად დაიკარგება და ტრანსფორმაციას განიცდის ევოლუციის დროს, რაც იწვევს არათანაბარ მეტაბოლურ განაწილებას მჭიდროდ დაკავშირებულ სახეობებს შორის (28). ეს პოლიმორფიზმები შეიძლება სწრაფად ჩამოყალიბდეს ბალახისმჭამელი ნიმუშების ცვლილების საპასუხოდ (29), რაც ნიშნავს, რომ ბალახისმჭამელი თემების რყევა მეტაბოლური ჰეტეროგენულობის მამოძრავებელი მთავარი ფაქტორია.
აქ ჩვენ კონკრეტულად შემდეგი ამოცანები გადავწყვიტეთ. (I) როგორ ახდენს ბალახისმჭამელი მწერი მცენარის მეტაბოლომის რეკონფიგურაციას? (Ii) რა არის მეტაბოლური პლასტიურობის ძირითადი საინფორმაციო კომპონენტები, რომელთა რაოდენობრივი განსაზღვრა შესაძლებელია გრძელვადიანი თავდაცვის თეორიის პროგნოზების შესამოწმებლად? (Iii) უნდა მოხდეს თუ არა მცენარის მეტაბოლომის რეპროგრამირება თავდამსხმელისთვის უნიკალური გზით? თუ ასეა, რა როლს ასრულებს მცენარის ჰორმონი კონკრეტული მეტაბოლური პასუხის მორგებაში და რომელი მეტაბოლიტები უწყობს ხელს თავდაცვის სახეობრივ სპეციფიკურობას? (IV) რადგან მრავალი თავდაცვის თეორიის მიერ გაკეთებული პროგნოზები შეიძლება გავრცელდეს ბიოლოგიური ქსოვილების ყველა დონეზე, ჩვენ ვიკითხეთ, რამდენად თანმიმდევრულია გამოწვეული მეტაბოლური პასუხი შიდა შედარებიდან სახეობათაშორის შედარებამდე? ამ მიზნით, ჩვენ სისტემატურად შევისწავლეთ თამბაქოს ნიკოტინის ფოთლის მეტაბოლომი, რომელიც წარმოადგენს ეკოლოგიურ მოდელურ მცენარეს მდიდარი სპეციალიზებული მეტაბოლიზმით და ეფექტურია ორი ადგილობრივი ბალახისმჭამელი მცენარის, Lepidoptera Datura (Ms) (ძალიან აგრესიული, ძირითადად შეჭმული) ლარვების წინააღმდეგ. Solanaceae-სა და Spodoptera littoralis-ზე (Sl) ბამბის ფოთლის ჭიები ერთგვარ „გვარს“ წარმოადგენენ, სადაც მასპინძელი მცენარეები Solanaceae-ს და სხვა გვარებისა და ოჯახების სხვა მასპინძლებს მცენარეულ საკვებს წარმოადგენენ. ჩვენ გავაანალიზეთ MS/MS მეტაბოლომიკის სპექტრი და ამოვიღეთ ინფორმაციის თეორიის სტატისტიკური აღმწერები OD და MT თეორიების შესადარებლად. შევქმენით სპეციფიკურობის რუკები ძირითადი მეტაბოლიტების იდენტურობის გამოსავლენად. ანალიზი გაფართოვდა N. nasi-ს და მჭიდროდ მონათესავე თამბაქოს სახეობების ადგილობრივ პოპულაციაზე, რათა შემდგომში გაანალიზებულიყო მცენარეული ჰორმონის სიგნალიზაციასა და OD ინდუქციას შორის კოვარიაცია.
ბალახისმჭამელი თამბაქოს ფოთლის მეტაბოლომის პლასტიურობისა და სტრუქტურის შესახებ საერთო რუკის შესაქმნელად, ჩვენ გამოვიყენეთ ადრე შემუშავებული ანალიზისა და გამოთვლის სამუშაო პროცესი, რათა ყოვლისმომცველად შეგვეგროვებინა და გაგვეანალიზებინა მაღალი გარჩევადობის მონაცემებისგან დამოუკიდებელი MS/MS სპექტრები მცენარეული ექსტრაქტებიდან (9). ეს არადიფერენცირებული მეთოდი (რომელსაც MS/MS ეწოდება) საშუალებას გვაძლევს ავაგოთ არაზედმეტი ნაერთის სპექტრები, რომელთა გამოყენება შემდეგ შესაძლებელია აქ აღწერილი ყველა ნაერთის დონის ანალიზისთვის. ეს დეკონვოლუცირებული მცენარეული მეტაბოლიტები სხვადასხვა ტიპისაა და შედგება ასობითდან ათასობით მეტაბოლიტისგან (აქ დაახლოებით 500-1000-s/MS/MS). აქ ჩვენ განვიხილავთ მეტაბოლურ პლასტიურობას ინფორმაციის თეორიის ფარგლებში და განვსაზღვრავთ მეტაბოლომის მრავალფეროვნებას და პროფესიონალიზმს მეტაბოლური სიხშირის განაწილების შენონის ენტროპიის საფუძველზე. ადრე განხორციელებული ფორმულის (8) გამოყენებით, ჩვენ გამოვთვალეთ ინდიკატორების ნაკრები, რომელთა გამოყენება შესაძლებელია მეტაბოლომის მრავალფეროვნების (Hj ინდიკატორი), მეტაბოლური პროფილის სპეციალიზაციის (δj ინდიკატორი) და ერთი მეტაბოლიტის (Si ინდიკატორი) მეტაბოლური სპეციფიკურობის რაოდენობრივი განსაზღვრისთვის. გარდა ამისა, ბალახისმჭამელთა მეტაბოლომის ინდუცირების რაოდენობრივი შეფასებისთვის გამოვიყენეთ ფარდობითი მანძილის პლასტიურობის ინდექსი (RDPI) (სურათი 1A) (30). ამ სტატისტიკურ ჩარჩოში, ჩვენ MS/MS სპექტრს ძირითად საინფორმაციო ერთეულად განვიხილავთ და MS/MS-ის ფარდობით სიმრავლეს სიხშირის განაწილების რუკაში ვამუშავებთ, შემდეგ კი შენონის ენტროპიას ვიყენებთ მისგან მეტაბოლომის მრავალფეროვნების შესაფასებლად. მეტაბოლომის სპეციალიზაცია იზომება ერთი MS/MS სპექტრის საშუალო სპეციფიკურობით. ამრიგად, ბალახისმჭამელთა ინდუქციის შემდეგ ზოგიერთი MS/MS კლასის სიმრავლის ზრდა გარდაიქმნება სპექტრულ ინდუცირებად, RDPI-ად და სპეციალიზაციად, ანუ δj ინდექსის ზრდად, რადგან წარმოიქმნება უფრო სპეციალიზებული მეტაბოლიტები და მაღალი Si ინდექსი. Hj მრავალფეროვნების ინდექსის შემცირება ასახავს, ​​რომ ან გენერირებული MS/MS-ის რაოდენობა მცირდება, ან პროფილის სიხშირის განაწილება იცვლება ნაკლებად ერთგვაროვანი მიმართულებით, ამავდროულად ამცირებს მის საერთო გაურკვევლობას. Si ინდექსის გაანგარიშების საშუალებით შესაძლებელია იმის გამოკვეთა, თუ რომელი MS/MS არის ინდუცირებული გარკვეული ბალახისმჭამელებით და პირიქით, რომელი MS/MS არ რეაგირებს ინდუქციაზე, რაც ძირითადი ინდიკატორია MT და OD პროგნოზირების განსასხვავებლად.
(A) ბალახისმჭამელთა (H1-დან Hx-მდე) MS/MS მონაცემთა ინდუცირების (RDPI), მრავალფეროვნების (Hj ინდექსი), სპეციალიზაციის (δj ინდექსი) და მეტაბოლიტების სპეციფიკურობის (Si ინდექსი) სტატისტიკური აღწერები. სპეციალიზაციის ხარისხის ზრდა (δj) მიუთითებს, რომ საშუალოდ, წარმოიქმნება მეტი ბალახისმჭამელი სპეციფიკური მეტაბოლიტი, ხოლო მრავალფეროვნების შემცირება (Hj) მიუთითებს მეტაბოლიტების წარმოების შემცირებაზე ან მეტაბოლიტების არათანაბარ განაწილებაზე განაწილების რუკაზე. Si მნიშვნელობა აფასებს, სპეციფიკურია თუ არა მეტაბოლიტი მოცემული მდგომარეობისთვის (აქ, ბალახისმჭამელი) თუ პირიქით, შენარჩუნებულია იმავე დონეზე. (B) თავდაცვის თეორიის პროგნოზირების კონცეპტუალური დიაგრამა ინფორმაციის თეორიის ღერძის გამოყენებით. OD თეორია პროგნოზირებს, რომ ბალახისმჭამელთა შეტევა გაზრდის თავდაცვის მეტაბოლიტებს, რითაც გაიზრდება δj. ამავდროულად, Hj მცირდება, რადგან პროფილი რეორგანიზებულია მეტაბოლური ინფორმაციის შემცირებული გაურკვევლობისკენ. MT თეორია პროგნოზირებს, რომ ბალახისმჭამელთა შეტევა გამოიწვევს არამიმართულებით ცვლილებებს მეტაბოლომში, რითაც გაიზრდება Hj, როგორც მეტაბოლური ინფორმაციის გაურკვევლობის გაზრდის ინდიკატორი და იწვევს Si-ს შემთხვევით განაწილებას. ჩვენ ასევე შევთავაზეთ შერეული მოდელი, საუკეთესო მეტაბოლიტი, რომელშიც ზოგიერთი მეტაბოლიტი, რომელსაც აქვს უფრო მაღალი თავდაცვითი მნიშვნელობები, განსაკუთრებით გაიზრდება (მაღალი Si მნიშვნელობა), ზოგი კი ავლენს შემთხვევით რეაქციებს (დაბალი Si მნიშვნელობა).
ინფორმაციის თეორიის აღმწერების გამოყენებით, ჩვენ ვხსნით OD თეორიას იმის პროგნოზირებისთვის, რომ ბალახისმჭამელების მიერ გამოწვეული სპეციალური მეტაბოლიტების ცვლილებები არაინდუცირებულ კონსტიტუციურ მდგომარეობაში გამოიწვევს (i) მეტაბოლური სპეციფიკურობის (Si ინდექსი) ზრდას, რაც განაპირობებს მეტაბონომურ სპეციფიკურობას (δj ინდექსი). გარკვეული სპეციალური მეტაბოლიტების ჯგუფების ზრდას უფრო მაღალი დამცავი მნიშვნელობით და (ii) მეტაბოლომების მრავალფეროვნების (Hj ინდექსი) შემცირებას მეტაბოლური სიხშირის განაწილების ცვლილების გამო ლეპტინის სხეულების უფრო მეტად განაწილებით. ერთი მეტაბოლიტის დონეზე, მოსალოდნელია მოწესრიგებული Si განაწილება, სადაც მეტაბოლიტი გაზრდის Si-ს მნიშვნელობას მისი დამცავი მნიშვნელობის შესაბამისად (სურათი 1B). ამ მიმართულებით, ჩვენ ვხსნით MT თეორიას იმის პროგნოზირებისთვის, რომ აგზნება გამოიწვევს (i) მეტაბოლიტების არამიმართულებით ცვლილებებს, რაც გამოიწვევს δj ინდექსის შემცირებას და (ii) Hj ინდექსის ზრდას მეტაბოლური გაურკვევლობის ზრდის გამო. ანუ შემთხვევითობას, რომლის რაოდენობრივი განსაზღვრა შესაძლებელია შენონის ენტროპიით განზოგადებული მრავალფეროვნების სახით. რაც შეეხება მეტაბოლურ შემადგენლობას, MT თეორია პროგნოზირებს Si-ს შემთხვევით განაწილებას. იმის გათვალისწინებით, რომ გარკვეული მეტაბოლიტები სპეციფიკურ პირობებში იმყოფებიან, ხოლო სხვა პირობები - არა და მათი თავდაცვითი ღირებულება დამოკიდებულია გარემოზე, ჩვენ ასევე შევთავაზეთ შერეული თავდაცვის მოდელი, რომელშიც δj და Hj განაწილებულია ორად Si-ის გასწვრივ. ყველა მიმართულებით იზრდება მხოლოდ გარკვეული მეტაბოლიტების ჯგუფები, რომლებსაც აქვთ უფრო მაღალი თავდაცვითი მნიშვნელობები, რომლებიც განსაკუთრებით გაზრდის Si-ს, ხოლო სხვებს ექნებათ შემთხვევითი განაწილება (სურათი 1B).
ინფორმაციის თეორიის აღმწერის ღერძზე ხელახლა განსაზღვრული თავდაცვის თეორიის პროგნოზის შესამოწმებლად, Nepenthes pallens-ის ფოთლებზე გამოვიყვანეთ ექსპერტის (Ms) ან ზოგადის (Sl) ბალახისმჭამელის ლარვები (სურათი 2A). MS/MS ანალიზის გამოყენებით, მუხლუხოების კვების შემდეგ შეგროვებული ფოთლის ქსოვილის მეთანოლის ექსტრაქტებიდან ამოვიღეთ 599 არაზედმეტი MS/MS სპექტრი (მონაცემთა ფაილი S1). MS/MS კონფიგურაციის ფაილებში ინფორმაციის შინაარსის რეკონფიგურაციის ვიზუალიზაციისთვის RDPI, Hj და δj ინდექსების გამოყენება საინტერესო ნიმუშებს ავლენს (სურათი 2B). ზოგადი ტენდენცია ისაა, რომ, როგორც ინფორმაციის აღმწერშია აღწერილი, როდესაც მუხლუხოები აგრძელებენ ფოთლების ჭამას, ყველა მეტაბოლური რეორგანიზაციის ხარისხი დროთა განმავლობაში იზრდება: ბალახისმჭამელის ჭამიდან 72 საათის შემდეგ, RDPI მნიშვნელოვნად იზრდება. დაუზიანებელ კონტროლთან შედარებით, Hj მნიშვნელოვნად შემცირდა, რაც განპირობებული იყო მეტაბოლური პროფილის სპეციალიზაციის გაზრდილი ხარისხით, რომელიც რაოდენობრივად განისაზღვრა δj ინდექსით. ეს აშკარა ტენდენცია თანხვედრაშია OD თეორიის პროგნოზებთან, მაგრამ ეწინააღმდეგება MT თეორიის ძირითად პროგნოზებს, რომელიც მიიჩნევს, რომ მეტაბოლიტების დონის შემთხვევითი (არამიმართულებითი) ცვლილებები გამოიყენება თავდაცვითი შენიღბვის სახით (სურათი 1B). მიუხედავად იმისა, რომ ამ ორი ბალახისმჭამელის ორალური სეკრეციის (OS) გამომწვევი შემცველობა და კვების ქცევა განსხვავებულია, მათი პირდაპირი კვება იწვევდა Hj-სა და δj-ს მიმართულებების მსგავს ცვლილებებს 24-საათიანი და 72-საათიანი მოსავლის აღების პერიოდებში. ერთადერთი განსხვავება დაფიქსირდა RDPI-ის 72 საათში. Ms კვებით გამოწვეულ მეტაბოლიზმთან შედარებით, Sl კვებით გამოწვეული საერთო მეტაბოლიზმი უფრო მაღალი იყო.
(A) ექსპერიმენტული დიზაინი: ჩვეულებრივი ღორი (S1) ან ექსპერტი (Ms) ბალახისმჭამელები იკვებებიან ქვევრის მცენარეების გაუმარილიანებული ფოთლებით, ხოლო სიმულაციური ბალახისმჭამელების შემთხვევაში, Ms-ის OS (W + OSMs) გამოიყენება სტანდარტიზებული ფოთლების პოზიციების ჭრილობის გასახსნელად. S1 (W + OSSl) ლარვები ან წყალი (W + W). კონტროლი (C) არის დაუზიანებელი ფოთოლი. (B) ინდუცირების (RDPI საკონტროლო დიაგრამასთან შედარებით), მრავალფეროვნების (Hj ინდექსი) და სპეციალიზაციის (δj ინდექსი) ინდექსი გამოითვლება სპეციალური მეტაბოლიტების რუკისთვის (599 MS/MS; მონაცემთა ფაილი S1). ვარსკვლავი მიუთითებს მნიშვნელოვან განსხვავებებზე პირდაპირ ბალახისმჭამელ კვებასა და საკონტროლო ჯგუფს შორის (სტუდენტის t-ტესტი დაწყვილებული t-ტესტით, *P<0.05 და ***P<0.001). ns, არ არის მნიშვნელოვანი. (C) ძირითადი (ლურჯი ყუთი, ამინომჟავა, ორგანული მჟავა და შაქარი; მონაცემთა ფაილი S2) და სპეციალური მეტაბოლიტების სპექტრის (წითელი ყუთი 443 MS/MS; მონაცემთა ფაილი S1) დროის გარჩევადობის ინდექსი ბალახისმჭამელთა სიმულირებული დამუშავების შემდეგ. ფერადი ზოლი ეხება 95%-იან სანდოობის ინტერვალს. ვარსკვლავი მიუთითებს დამუშავებასა და კონტროლს შორის მნიშვნელოვან განსხვავებაზე [ვარიანსის კვადრატული ანალიზი (ANOVA), რასაც მოჰყვება ტუკის გულწრფელად მნიშვნელოვანი განსხვავება (HSD) პოსტ-ჰოკ მრავლობითი შედარებებისთვის, *P<0.05, **P<0.01 და *** P <0.001]. (D) გაფანტვის დიაგრამების სპეციალიზაცია და სპეციალური მეტაბოლიტების პროფილები (განმეორებითი ნიმუშები სხვადასხვა დამუშავებით).
იმის შესასწავლად, აისახება თუ არა ბალახისმჭამელების მიერ გამოწვეული რემოდელირება მეტაბოლომის დონეზე ინდივიდუალური მეტაბოლიტების დონის ცვლილებებში, ჩვენ თავდაპირველად ყურადღება გავამახვილეთ Nepenthes pallens-ის ფოთლებში ადრე შესწავლილ მეტაბოლიტებზე, რომლებზეც დადასტურებულია ბალახისმჭამელების მიმართ რეზისტენტობა. ფენოლური ამიდები წარმოადგენენ ჰიდროქსიცინამამიდ-პოლიამინის კონიუგატებს, რომლებიც გროვდება მწერების ბალახისმჭამელების პროცესის დროს და ცნობილია, რომ ამცირებენ მწერების ეფექტურობას (32). ჩვენ გამოვიკვლიეთ შესაბამისი MS/MS-ის წინამორბედები და ავაგეთ მათი კუმულაციური კინეტიკური მრუდები (სურათი S1). გასაკვირი არ არის, რომ ფენოლის წარმოებულები, რომლებიც პირდაპირ არ არიან ჩართული ბალახისმჭამელებისგან დაცვაში, როგორიცაა ქლოროგენის მჟავა (CGA) და რუტინი, ბალახისმჭამელების შემდეგ დაქვეითებულნი არიან. ამის საპირისპიროდ, ბალახისმჭამელებს შეუძლიათ ფენოლის ამიდების ძლიერ ეფექტურობის გაზრდა. ორი ბალახისმჭამელის უწყვეტი კვება იწვევს ფენოლამიდების თითქმის იგივე აგზნების სპექტრს და ეს ნიმუში განსაკუთრებით აშკარა იყო ფენოლამიდების de novo სინთეზისთვის. იგივე ფენომენი შეინიშნება 17-ჰიდროქსიგერანილ ნონანედიოლ დიტერპენ გლიკოზიდების (17-HGL-DTGs) გზის შესწავლისას, რომელიც წარმოქმნის დიდი რაოდენობით აციკლური დიტერპენებს ეფექტური ანტიბალახოვანი ფუნქციებით (33), რომელთაგან Ms-ის Sl-ით კვებამ გამოიწვია მსგავსი ექსპრესიის პროფილი (სურათი S1).
ბალახისმჭამელების პირდაპირი კვების ექსპერიმენტების შესაძლო ნაკლი არის ბალახისმჭამელების ფოთლების მოხმარების სიჩქარისა და კვების დროის სხვაობა, რაც ართულებს ჭრილობებითა და ბალახისმჭამელებით გამოწვეული ბალახისმჭამელების სპეციფიკური ეფექტების აღმოფხვრას. ინდუცირებული ფოთლის მეტაბოლური რეაქციის ბალახისმჭამელების სახეობრივი სპეციფიკურობის უკეთ გასაგებად, ჩვენ მოვახდინეთ Ms და Sl ლარვების კვების სიმულირება ახლად შეგროვებული OS-ის (OSM და OSS1) დაუყოვნებლივ გამოყენებით ფოთლების თანმიმდევრული პოზიციების სტანდარტულ პუნქციაზე W. ამ პროცედურას ეწოდება W + OS დამუშავება და ის სტანდარტიზებს ინდუქციას ბალახისმჭამელის მიერ გამოწვეული რეაქციის დაწყების ზუსტი დროის განსაზღვრით, ქსოვილების დაკარგვის სიჩქარის ან რაოდენობის განსხვავებების შემააშრიალებელი ეფექტების გამოწვევის გარეშე (სურათი 2A) (34). MS/MS ანალიზისა და გამოთვლის მილსადენის გამოყენებით, ჩვენ მოვიძიეთ 443 MS/MS სპექტრი (მონაცემთა ფაილი S1), რომლებიც ემთხვეოდა პირდაპირი კვების ექსპერიმენტებიდან ადრე შეკრებილ სპექტრებს. ამ MS/MS მონაცემთა ნაკრების ინფორმაციის თეორიულმა ანალიზმა აჩვენა, რომ ბალახისმჭამელების სიმულირებით ფოთოლზე სპეციალიზებული მეტაბოლომების რეპროგრამირებამ აჩვენა OS-სპეციფიკური ინდუქციები (სურათი 2C). კერძოდ, OSS1-ით მკურნალობასთან შედარებით, OSM-მა გამოიწვია მეტაბოლომის სპეციალიზაციის გაძლიერება 4 საათში. აღსანიშნავია, რომ ბალახისმჭამელების პირდაპირი კვების ექსპერიმენტულ მონაცემებთან შედარებით, ორგანზომილებიან სივრცეში ვიზუალიზებული მეტაბოლური კინეტიკა Hj და δj კოორდინატებად იყო ვიზუალიზებული და მეტაბოლომის სპეციალიზაციის მიმართულება დროთა განმავლობაში ბალახისმჭამელების სიმულირებულ მკურნალობაზე საპასუხოდ თანმიმდევრული იყო (სურათი 2D). ამავდროულად, ჩვენ გავზომეთ ამინომჟავების, ორგანული მჟავების და შაქრების შემცველობა (მონაცემთა ფაილი S2), რათა გამოგვეკვლია, განპირობებულია თუ არა მეტაბოლომის ექსპერტიზის ეს მიზნობრივი ზრდა ცენტრალური ნახშირბადის მეტაბოლიზმის რეკონფიგურაციით სიმულირებულ ბალახისმჭამელების საპასუხოდ (სურათი S2). ამ ნიმუშის უკეთ ასახსნელად, ჩვენ დამატებით დავაკვირდით ადრე განხილული ფენოლამიდისა და 17-HGL-DTG გზების მეტაბოლური დაგროვების კინეტიკას. ბალახისმჭამელების OS-სპეციფიკური ინდუქცია გარდაიქმნება დიფერენციალური გადალაგების ნიმუშად ფენოლამიდის მეტაბოლიზმის ფარგლებში (სურათი S3). კუმარინისა და კოფეოილის ფრაგმენტების შემცველი ფენოლური ამიდები უპირატესად OSS1-ით არის ინდუცირებული, მაშინ როცა OSM-ები ფერულილის კონიუგატების სპეციფიკურ ინდუქციას იწვევენ. 17-HGL-DTG გზის შემთხვევაში, მალონილირებისა და დიმალონილირების პროდუქტებით OS-ის დიფერენციალური ინდუქცია დაფიქსირდა (სურათი S3).
შემდეგ, ჩვენ შევისწავლეთ OS-ით ინდუცირებული ტრანსკრიპტომის პლასტიურობა დროის კურსის მიკრომასივის მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით, რომელიც ახდენს OSM-ების გამოყენების სიმულირებას ბალახისმჭამელებში როზეტის მცენარის ფოთლების დასამუშავებლად. შერჩევის კინეტიკა ძირითადად ემთხვევა ამ მეტაბოლომიკურ კვლევაში გამოყენებულ კინეტიკას (35). მეტაბოლომის რეკონფიგურაციასთან შედარებით, რომელშიც მეტაბოლური პლასტიურობა განსაკუთრებით იზრდება დროთა განმავლობაში, ჩვენ ვაკვირდებით გარდამავალ ტრანსკრიფციის აფეთქებებს Ms-ით ინდუცირებულ ფოთლებში, სადაც ტრანსკრიპტომის ინდუცირებადობა (RDPI) და სპეციალიზაცია (δj) 1-ზეა. ამ დროის მომენტში მნიშვნელოვანი ზრდა იყო საათებში და მრავალფეროვნებაში (Hj), BMP1-ის ექსპრესია მნიშვნელოვნად შემცირდა, რასაც მოჰყვა ტრანსკრიპტომის სპეციალიზაციის რელაქსაცია (სურათი S4). მეტაბოლური გენების ოჯახები (როგორიცაა P450, გლიკოზილტრანსფერაზა და BAHD აცილტრანსფერაზა) მონაწილეობენ პირველადი მეტაბოლიზმიდან მიღებული სტრუქტურული ერთეულებიდან სპეციალური მეტაბოლიტების აწყობის პროცესში, ზემოაღნიშნული ადრეული მაღალი სპეციალიზაციის მოდელის შესაბამისად. შემთხვევის შესწავლის სახით გაანალიზდა ფენილალანინის გზა. ანალიზმა დაადასტურა, რომ ფენოლამიდის მეტაბოლიზმის ძირითადი გენები ბალახისმჭამელებში, ნაკლებად მიმზიდველ მცენარეებთან შედარებით, მნიშვნელოვნად არის ინდუცირებული OS-ით და მათი ექსპრესიის ნიმუშები მჭიდროდაა დაკავშირებული. ამ გზის ზედა ნაწილში ტრანსკრიფციის ფაქტორმა MYB8-მა და სტრუქტურულმა გენებმა PAL1, PAL2, C4H და 4CL-მა აჩვენა ტრანსკრიფციის ადრეული დაწყება. აცილტრანსფერაზები, რომლებიც როლს ასრულებენ ფენოლამიდის საბოლოო აწყობაში, როგორიცაა AT1, DH29 და CV86, ავლენენ გახანგრძლივებულ აღმავალი რეგულაციის ნიმუშს (სურათი S4). ზემოთ მოყვანილი დაკვირვებები მიუთითებს, რომ ტრანსკრიპტომის სპეციალიზაციის ადრეული დაწყება და მეტაბოლომიკის სპეციალიზაციის მოგვიანებით გაძლიერება დაწყვილებული რეჟიმია, რაც შეიძლება გამოწვეული იყოს სინქრონული მარეგულირებელი სისტემით, რომელიც იწყებს ძლიერ დამცავ პასუხს.
მცენარეული ჰორმონების სიგნალიზაციის რეკონფიგურაცია მოქმედებს როგორც მარეგულირებელი ფენა, რომელიც აერთიანებს ბალახისმჭამელი ინფორმაციის სინთეზს მცენარეების ფიზიოლოგიის რეპროგრამირების მიზნით. ბალახისმჭამელი სიმულაციის შემდეგ, ჩვენ გავზომეთ მცენარეთა ჰორმონების ძირითადი კატეგორიების კუმულაციური დინამიკა და ვიზუალიზაცია გავუკეთეთ მათ შორის დროებით თანაექსპრესიას [პირსონის კორელაციის კოეფიციენტი (PCC)> 0.4] (სურათი 3A). როგორც მოსალოდნელი იყო, ბიოსინთეზთან დაკავშირებული მცენარეული ჰორმონები დაკავშირებულია მცენარეთა ჰორმონების თანაექსპრესიის ქსელში. გარდა ამისა, მეტაბოლური სპეციფიკურობა (Si ინდექსი) მიმაგრებულია ამ ქსელზე, რათა გამოკვეთოს სხვადასხვა დამუშავებით გამოწვეული მცენარეული ჰორმონები. ბალახისმჭამელი სპეციფიკური რეაქციის ორი ძირითადი არეალი დახატულია: ერთი არის JA კლასტერში, სადაც JA (მისი ბიოლოგიურად აქტიური ფორმა JA-Ile) და სხვა JA წარმოებულები აჩვენებენ ყველაზე მაღალ Si ქულას; მეორე არის ეთილენი (ET). გიბერელინმა აჩვენა ბალახისმჭამელი სპეციფიკურობის მხოლოდ ზომიერი ზრდა, ხოლო სხვა მცენარეულ ჰორმონებს, როგორიცაა ციტოკინინი, აუქსინი და აბსცისის მჟავა, ბალახისმჭამელი ცხოველებისთვის დაბალი ინდუქციური სპეციფიკურობა ჰქონდათ. მხოლოდ W + W-ს გამოყენებასთან შედარებით, JA წარმოებულების პიკური მნიშვნელობის გაძლიერება OS აპლიკაციის (W + OS) მეშვეობით ძირითადად შეიძლება გარდაიქმნას JA-ების ძლიერ სპეციფიკურ ინდიკატორად. მოულოდნელად, ცნობილია, რომ სხვადასხვა ელიციტორის შემცველობის მქონე OSM და OSS1 იწვევენ JA-ს და JA-Ile-ს მსგავს დაგროვებას. OSS1-ისგან განსხვავებით, OSM სპეციფიკურად და ძლიერად არის ინდუცირებული OSM-ებით, მაშინ როდესაც OSS1 არ აძლიერებს ბაზალური ჭრილობების რეაქციას (სურათი 3B).
(A) თანაექსპრესიის ქსელის ანალიზი, რომელიც დაფუძნებულია ბალახისმჭამელებით გამოწვეული მცენარეული ჰორმონების დაგროვების კინეტიკის სიმულაციის PCC გაანგარიშებაზე. კვანძი წარმოადგენს მცენარის ერთ ჰორმონს, ხოლო კვანძის ზომა წარმოადგენს მცენარის ჰორმონისთვის დამახასიათებელ Si ინდექსს დამუშავებებს შორის. (B) JA, JA-Ile და ET-ის დაგროვება ფოთლებში, გამოწვეული სხვადასხვა დამუშავებით, რაც მითითებულია სხვადასხვა ფერით: გარგარი, W + OSM; ლურჯი, W + OSSl; შავი, W + W; ნაცრისფერი, C (კონტროლი). ასტერიქსები მიუთითებს მნიშვნელოვან განსხვავებებზე დამუშავებასა და კონტროლს შორის (ორმხრივი ANOVA, რასაც მოჰყვება Tukey HSD-ის პოსტ-ჰოკ მრავლობითი შედარება, *** P <0.001). (C)697 MS/MS (მონაცემთა ფაილი S1)-ის ინფორმაციული თეორიის ანალიზი JA ბიოსინთეზსა და აღქმის დარღვევის სპექტრში (irAOC და irCOI1) და (D)585 MS/MS (მონაცემთა ფაილი S1) ETR1-ში დაქვეითებული ET სიგნალით. ბალახისმჭამელებით გამოწვეული ორი სიმულაციური დამუშავებით გამოწვეული მცენარეული ხაზები და ცარიელი სატრანსპორტო საშუალების (EV) საკონტროლო მცენარეები. ვარსკვლავი მიუთითებს მნიშვნელოვან განსხვავებებზე W+OS დამუშავებასა და დაუზიანებელ კონტროლს შორის (ორმხრივი ANOVA, რასაც მოჰყვება Tukey HSD-ის შემდგომი მრავალჯერადი შედარება, *P<0.05, **P<0.01 და ***P<0.001). (E) სპეციალიზაციისადმი გაფანტული წინააღმდეგობის გაფანტული გრაფიკები. ფერები წარმოადგენს სხვადასხვა გენმოდიფიცირებულ შტამს; სიმბოლოები წარმოადგენს სხვადასხვა დამუშავების მეთოდს: სამკუთხედი, W + OSS1; მართკუთხედი, W + OSM; წრე C
შემდეგ, ჩვენ ვიყენებთ დასუსტებული ნეპენთესების გენმოდიფიცირებულ შტამს (irCOI1 და sETR1) JA და ET ბიოსინთეზის (irAOC და irACO) და აღქმის (irCOI1 და sETR1) ძირითად ეტაპებზე, რათა გავაანალიზოთ ამ ორი მცენარეული ჰორმონის მეტაბოლიზმი ბალახისმჭამელებზე. რეპროგრამირების შედარებითი წვლილი. წინა ექსპერიმენტების შესაბამისად, ჩვენ დავადასტურეთ ბალახისმჭამელი OS-ის ინდუქცია ცარიელ მატარებელ (EV) მცენარეებში (სურათი 3, C-დან D-მდე) და OSM-ით გამოწვეული Hj ინდექსის საერთო შემცირება, მაშინ როდესაც δj ინდექსი გაიზარდა. რეაქცია უფრო გამოხატულია, ვიდრე OSS1-ით გამოწვეული რეაქცია. ორხაზიანი გრაფიკი, რომელიც იყენებს Hj-ს და δj-ს კოორდინატებად, აჩვენებს სპეციფიკურ დერეგულაციას (სურათი 3E). ყველაზე აშკარა ტენდენცია ის არის, რომ JA სიგნალის არმქონე შტამებში, ბალახისმჭამელებით გამოწვეული მეტაბოლომის მრავალფეროვნებისა და სპეციალიზაციის ცვლილებები თითქმის მთლიანად აღმოფხვრილია (სურათი 3C). ამის საპირისპიროდ, sETR1 მცენარეებში ჩუმი ET აღქმა, მიუხედავად იმისა, რომ ბალახისმჭამელთა მეტაბოლიზმის ცვლილებებზე საერთო გავლენა გაცილებით დაბალია, ვიდრე JA სიგნალიზაციის, ამცირებს Hj და δj ინდექსების სხვაობას OSM და OSS1 აგზნებებს შორის (სურათი 3D და სურათი S5). ეს მიუთითებს, რომ JA სიგნალის ტრანსდუქციის ძირითადი ფუნქციის გარდა, ET სიგნალის ტრანსდუქცია ასევე ემსახურება ბალახისმჭამელთა სახეობრივად სპეციფიკური მეტაბოლური პასუხის დახვეწას. ამ დახვეწის ფუნქციის შესაბამისად, sETR1 მცენარეებში მეტაბოლომის საერთო ინდუცირებაში ცვლილება არ მომხდარა. მეორეს მხრივ, sETR1 მცენარეებთან შედარებით, irACO მცენარეებმა ბალახისმჭამელთა მიერ გამოწვეული მეტაბოლური ცვლილებების მსგავსი საერთო ამპლიტუდა გამოიწვიეს, მაგრამ აჩვენეს მნიშვნელოვნად განსხვავებული Hj და δj ქულები OSM და OSS1 გამოწვევებს შორის (სურათი S5).
ბალახისმჭამელების სახეობრივ-სპეციფიკურ რეაქციაში მნიშვნელოვანი წვლილის შემტანი სპეციალიზებული მეტაბოლიტების იდენტიფიცირებისა და ET სიგნალების მეშვეობით მათი წარმოების დახვეწის მიზნით, ჩვენ გამოვიყენეთ ადრე შემუშავებული სტრუქტურული MS/MS მეთოდი. ეს მეთოდი ეყრდნობა ბიკლასტერიზაციის მეთოდს, რათა ხელახლა გამოვიტანოთ მეტაბოლური ოჯახი MS/MS ფრაგმენტებიდან [ნორმალიზებული წერტილოვანი ნამრავლი (NDP)] და ნეიტრალური დანაკარგის (NL) საფუძველზე მსგავსების ქულა. ET ტრანსგენური ხაზების ანალიზით აგებული MS/MS მონაცემთა ნაკრებიდან წარმოიქმნა 585 MS/MS (მონაცემთა ფაილი S1), რომელიც გამოიყო მათი შვიდ ძირითად MS/MS მოდულში (M) კლასტერიზაციის გზით (სურათი 4A). ამ მოდულებიდან ზოგიერთი მჭიდროდ არის შეფუთული ადრე დახასიათებული სპეციალური მეტაბოლიტებით: მაგალითად, M1, M2, M3, M4 და M7 მდიდარია სხვადასხვა ფენოლის წარმოებულებით (M1), ფლავონოიდული გლიკოზიდებით (M2), აცილის შაქრით (M3 და M4) და 17-HGL-DTG (M7). გარდა ამისა, თითოეულ მოდულში გამოითვლება ერთი მეტაბოლიტის მეტაბოლური სპეციფიკური ინფორმაცია (Si ინდექსი) და მისი Si განაწილება ინტუიციურად ჩანს. მოკლედ, MS/MS სპექტრები, რომლებიც ავლენენ მაღალ ბალახისმჭამელობისა და გენოტიპის სპეციფიკურობას, ხასიათდება Si მაღალი მნიშვნელობებით, ხოლო კურტოზის სტატისტიკა მიუთითებს ბეწვის განაწილებაზე მარჯვენა კუდის კუთხეში. ერთ-ერთი ასეთი უცხიმო კოლოიდური განაწილება აღმოჩენილი იქნა M1-ში, რომელშიც ფენოლამიდმა აჩვენა Si-ის ყველაზე მაღალი ფრაქცია (სურათი 4B). M7-ში ადრე ნახსენებმა ბალახისმჭამელი ინდუცირებადმა 17-HGL-DTG-მ აჩვენა ზომიერი Si ქულა, რაც მიუთითებს ორ OS ტიპს შორის დიფერენციალური რეგულირების ზომიერ ხარისხზე. ამის საპირისპიროდ, კონსტიტუციურად წარმოებული სპეციალიზებული მეტაბოლიტების უმეტესობა, როგორიცაა რუტინი, CGA და აცილ შაქრები, ყველაზე დაბალ Si ქულას შორისაა. სპეციალურ მეტაბოლიტებს შორის სტრუქტურული სირთულისა და Si-ის განაწილების უკეთ შესასწავლად, თითოეული მოდულისთვის აგებული იქნა მოლეკულური ქსელი (სურათი 4B). OD თეორიის მნიშვნელოვანი პროგნოზი (შეჯამებულია ნახაზ 1B-ში) არის ის, რომ ბალახისმჭამელების შემდეგ სპეციალური მეტაბოლიტების რეორგანიზაციამ უნდა გამოიწვიოს მეტაბოლიტების ცალმხრივი ცვლილებები მაღალი დამცავი მნიშვნელობით, განსაკუთრებით მათი სპეციფიკურობის გაზრდით (შემთხვევითი განაწილებისგან განსხვავებით) (თავდაცვითი რეჟიმი), რომელიც MT თეორიით არის პროგნოზირებული. M1-ში დაგროვილი ფენოლის წარმოებულების უმეტესობა ფუნქციურად დაკავშირებულია მწერების მუშაობის შემცირებასთან (32). M1 მეტაბოლიტებში Si-ის მნიშვნელობების შედარებისას ინდუცირებულ ფოთლებსა და EV საკონტროლო მცენარეების შემადგენელ ფოთლებს შორის 24 საათის შემდეგ, ჩვენ დავაკვირდით, რომ ბალახისმჭამელი მწერების შემდეგ მრავალი მეტაბოლიტის მეტაბოლურ სპეციფიკურობას მნიშვნელოვანი ზრდის ტენდენცია აქვს (სურათი 4C). Si-ის მნიშვნელობის სპეციფიკური ზრდა დაფიქსირდა მხოლოდ დამცავი ფენოლამიდებში, მაგრამ Si-ის მნიშვნელობის ზრდა არ დაფიქსირებულა სხვა ფენოლებსა და ამ მოდულში თანაარსებობის უცნობ მეტაბოლიტებში. ეს არის სპეციალიზებული მოდელი, რომელიც დაკავშირებულია OD თეორიასთან. ბალახისმჭამელების მიერ გამოწვეული მეტაბოლური ცვლილებების ძირითადი პროგნოზები თანმიმდევრულია. ფენოლამიდის სპექტრის ეს თავისებურება OS-სპეციფიკური ET-ით იყო თუ არა ინდუცირებული, ჩვენ გამოვსახეთ მეტაბოლიტის Si ინდექსი და გამოვიწვიეთ დიფერენციალური ექსპრესიის მნიშვნელობა OSM-სა და OSS1-ს შორის EV და sETR1 გენოტიპებში (სურათი 4D). sETR1-ში, ფენამიდით ინდუცირებული სხვაობა OSM-სა და OSS1-ს შორის მნიშვნელოვნად შემცირდა. ბიკლასტერიზაციის მეთოდი ასევე გამოყენებული იქნა შტამებში შეგროვებულ MS/MS მონაცემებზე, რომლებსაც არ ჰქონდათ საკმარისი JA, რათა გამოგვედგინა JA-ს მიერ რეგულირებულ მეტაბოლურ სპეციალიზაციასთან დაკავშირებული ძირითადი MS/MS მოდულები (სურათი S6).
(A) 585 MS/MS-ის კლასტერიზაციის შედეგები, რომლებიც დაფუძნებულია საერთო ფრაგმენტზე (NDP მსგავსება) და საერთო ნეიტრალურ დანაკარგზე (NL მსგავსება), იწვევს მოდულის (M) შესაბამისობას ცნობილ ნაერთების ოჯახთან, ან უცნობი ან ცუდად მეტაბოლიზებული მეტაბოლიტების შემადგენლობით. თითოეული მოდულის გვერდით ნაჩვენებია მეტაბოლიტის (MS/MS) სპეციფიკური (Si) განაწილება. (B) მოდულური მოლეკულური ქსელი: კვანძები წარმოადგენს MS/MS-ს და კიდეებს, NDP (წითელი) და NL (ლურჯი) MS/MS ქულებს (ზღვრული, > 0.6). მეტაბოლიტის სპეციფიკურობის ინდექსი (Si), რომელიც შეფერილია მოდულის მიხედვით (მარცხნივ) და მიმაგრებულია მოლეკულურ ქსელზე (მარჯვნივ). (C) ელექტრომობილური მცენარის მოდული M1 კონსტიტუციურ (კონტროლი) და ინდუცირებულ მდგომარეობაში (სიმულირებული ბალახისმჭამელი) 24 საათის შემდეგ: მოლეკულური ქსელის დიაგრამა (Si მნიშვნელობა არის კვანძის ზომა, თავდაცვითი ფენოლამიდი მონიშნულია ლურჯად). (D) სპექტრის ხაზის sETR1-ის M1 მოლეკულური ქსელის დიაგრამა EV და ET აღქმის დარღვევით: ფენოლური ნაერთი, რომელიც წარმოდგენილია მწვანე წრის კვანძით და მნიშვნელოვანი განსხვავება (P მნიშვნელობა) W + OSM და W + OSS1 დამუშავებებს შორის კვანძის ზომის სახით. CP, N-კაფეოილ-თიროზინი; CS, N-კაფეოილ-სპერმიდინი; FP, N-ფერულის მჟავას ეთერი-შარდმჟავა; FS, N-ფერულილ-სპერმიდინი; CoP, N', N “-კუმაროლილ-თიროზინი; DCS, N', N”-დიკაფეოილ-სპერმიდინი; CFS, N', N”-კაფეოილ, ფერულოილ-სპერმიდინი; Lycium barbarum მგლის კენკრის ძეში; ნიკ. O-AS, O-აცილ შაქარი.
ჩვენ კიდევ უფრო გავაფართოვეთ ანალიზი ნეპენთესის ერთი შესუსტებული გენოტიპიდან ბუნებრივ პოპულაციებზე, სადაც ბალახისმჭამელი JA-ს დონისა და სპეციფიკური მეტაბოლიტების დონის ძლიერი ინტრასპეციფიკური ცვლილებები ადრე იყო აღწერილი ბუნებრივ პოპულაციებში (26). გამოიყენეთ ეს მონაცემთა ნაკრები 43 გერმპლაზმის დასაფარად. ეს გერმპლაზმები შედგება N. pallens-ის 123 სახეობის მცენარისგან. ეს მცენარეები აღებული იქნა იუტას, ნევადის, არიზონას და კალიფორნიის სხვადასხვა მშობლიურ ჰაბიტატში შეგროვებული თესლიდან (სურათი S7), ჩვენ გამოვთვალეთ მეტაბოლომის მრავალფეროვნება (აქ პოპულაციის დონეს უწოდებენ (β მრავალფეროვნება) და OSM-ით გამოწვეული სპეციალიზაცია. წინა კვლევებთან შესაბამისობაში, ჩვენ დავაკვირდით მეტაბოლური ცვლილებების ფართო დიაპაზონს Hj და δj ღერძების გასწვრივ, რაც მიუთითებს, რომ გერმპლაზმებს მნიშვნელოვანი განსხვავებები აქვთ ბალახისმჭამელებზე მათი მეტაბოლური რეაქციების პლასტიურობაში (სურათი S7). ეს ორგანიზაცია მოგვაგონებს ბალახისმჭამელებით გამოწვეული JA-ს ცვლილებების დინამიური დიაპაზონის შესახებ წინა დაკვირვებებს და შეინარჩუნა ძალიან მაღალი მნიშვნელობა ერთ პოპულაციაში (26, 36). Hj-სა და δj-ს შორის საერთო დონის კორელაციის შესამოწმებლად JA-სა და JA-Ile-ს გამოყენებით აღმოვაჩინეთ, რომ JA-სა და მეტაბოლომის β მრავალფეროვნებისა და სპეციალიზაციის ინდექსს შორის მნიშვნელოვანი დადებითი კორელაციაა (სურათი S7). ეს იმაზე მიუთითებს, რომ პოპულაციის დონეზე აღმოჩენილი ბალახისმჭამელებით გამოწვეული ჰეტეროგენულობა JA-ების ინდუქციაში შესაძლოა განპირობებული იყოს მწერი ბალახისმჭამელებიდან შერჩევით გამოწვეული ძირითადი მეტაბოლური პოლიმორფიზმებით.
წინა კვლევებმა აჩვენა, რომ თამბაქოს სახეობები მნიშვნელოვნად განსხვავდება ტიპით და ინდუცირებულ და კონსტიტუციურ მეტაბოლურ დაცვაზე ფარდობითი დამოკიდებულებით. ითვლება, რომ ბალახისმჭამელების საწინააღმდეგო სიგნალის გადაცემისა და თავდაცვის შესაძლებლობების ეს ცვლილებები რეგულირდება მწერების პოპულაციის წნევით, მცენარის სასიცოცხლო ციკლით და თავდაცვის წარმოების ხარჯებით იმ ნიშაში, სადაც მოცემული სახეობა იზრდება. ჩვენ შევისწავლეთ ფოთლის მეტაბოლომის რემოდელირების თანმიმდევრულობა, რომელიც გამოწვეულია ჩრდილოეთ და სამხრეთ ამერიკაში მცხოვრები ექვსი Nicotiana სახეობის ბალახისმჭამელების მიერ. ეს სახეობები მჭიდროდ ენათესავებიან ჩრდილოეთ ამერიკის Nepenthes-ს, კერძოდ, Nicolia Bociflo-ს. La, N. nicotinis, Nicotiana n. attenuated grass, Nicotiana tabacum, ხაზოვანი თამბაქო, თამბაქო (Nicotiana spegazzinii) და თამბაქოს ფოთლის თამბაქო (Nicotiana obtusifolia) (სურათი 5A) (37). ამ სახეობებიდან ექვსი, მათ შორის კარგად დახასიათებული სახეობა N. please, პეტუნიის კლადის ერთწლიანი მცენარეებია, ხოლო obtusifolia N. დაძმობილებული კლადის Trigonophyllae (38) მრავალწლიანი მცენარეებია. შემდგომში, ამ შვიდ სახეობაზე ჩატარდა W + W, W + OSM და W + OSS1 ინდუქცია, რათა შესწავლილიყო მწერების კვების სახეობრივ დონეზე მეტაბოლური გადალაგება.
(A) ბუტსტრეპ ფილოგენეტიკური ხე, რომელიც დაფუძნებულია მაქსიმალურ ალბათობაზე [ბირთვული გლუტამინის სინთეზისთვის (38)] და შვიდი მჭიდროდ დაკავშირებული Nicotiana სახეობის გეოგრაფიულ განაწილებაზე (სხვადასხვა ფერები) (37). (B) სპეციალიზებული მრავალფეროვნების გაფანტვის დიაგრამა Nicotiana-ს შვიდი სახეობის მეტაბოლური პროფილებისთვის (939 MS/MS; მონაცემთა ფაილი S1). სახეობის დონეზე, მეტაბოლომის მრავალფეროვნება უარყოფითად კორელაციაშია სპეციალიზაციის ხარისხთან. მეტაბოლურ მრავალფეროვნებასა და სპეციალიზაციასა და JA დაგროვებას შორის სახეობრივი დონის კორელაციის ანალიზი ნაჩვენებია ნახაზ 2-ში. S9. ფერი, სხვადასხვა ტიპი; სამკუთხედი, W + OSS1; მართკუთხედი, W + OSM; (C) Nicotiana JA და JA-Ile დინამიკა რანჟირებულია OS აგზნების ამპლიტუდის მიხედვით (ორმხრივი ANOVA და Tukey HSD მრავალჯერადი შედარების შემდეგ, * P <0.05, ** P <0.01 და * ** W + OS და W + W შედარებისთვის, P <0.001). ბალახისმჭამელი და მეთილ JA-ს (MeJA) სიმულირების შემდეგ თითოეული სახეობის (D) მრავალფეროვნებისა და (E) სპეციალიზაციის ჩარჩო-დიაგრამა. ვარსკვლავი მიუთითებს მნიშვნელოვან განსხვავებას W + OS-სა და W + W ან ლანოლინი პლუს W (Lan + W) ან Lan პლუს MeJA (Lan + MeJa) და Lan კონტროლს შორის (ვარიანსის ორმხრივი ანალიზი, რასაც მოჰყვება Tukey-ის HSD პოსტ-ჰოკ მრავლობითი შედარება, *P<0.05, **P<0.01 და ***P<0.001).
ორმაგი კლასტერის მეთოდის გამოყენებით, ჩვენ გამოვყავით 939 MS/MS მოდულის 9 მოდული (მონაცემთა ფაილი S1). სხვადასხვა დამუშავებით რეკონფიგურირებული MS/MS-ის შემადგენლობა მნიშვნელოვნად განსხვავდება სხვადასხვა მოდულებში სახეობებს შორის (სურათი S8). Hj-ს (აქ სახეობის დონის γ-მრავალფეროვნება) და δj-ს ვიზუალიზაცია აჩვენებს, რომ სხვადასხვა სახეობა მეტაბოლურ სივრცეში ძალიან განსხვავებულ ჯგუფებად აგრეგირდება, სადაც სახეობის დონის დაყოფა, როგორც წესი, უფრო თვალსაჩინოა, ვიდრე აგზნება. N. linear-ის და N. obliquus-ის გარდა, ისინი ავლენენ ინდუქციური ეფექტების ფართო დინამიურ დიაპაზონს (სურათი 5B). ამის საპირისპიროდ, ისეთ სახეობებს, როგორიცაა N. purpurea და N. obtusifolia, აქვთ ნაკლებად აშკარა მეტაბოლური პასუხი მკურნალობაზე, მაგრამ მეტაბოლომი უფრო მრავალფეროვანია. ინდუცირებული მეტაბოლური პასუხის სახეობრივმა სპეციფიკურმა განაწილებამ გამოიწვია მნიშვნელოვანი უარყოფითი კორელაცია სპეციალიზაციასა და გამა მრავალფეროვნებას შორის (PCC = -0.46, P = 4.9×10-8). OS-ით გამოწვეული JAs დონის ცვლილებები დადებითად კორელაციაშია მეტაბოლომის სპეციალიზაციასთან და უარყოფითად კორელაციაშია თითოეული სახეობის მიერ გამოვლენილ მეტაბოლურ გამა მრავალფეროვნებასთან (სურათი 5B და სურათი S9). აღსანიშნავია, რომ სახეობები, რომლებსაც სურათ 5C-ზე სასაუბროდ „სიგნალის რეაქციის“ სახეობებს უწოდებენ, როგორიცაა Nepenthes nematodes, Nepenthes nepenthes, Nepenthes acute და Nepenthes attenuated, 30 წუთში მნიშვნელოვან ნიშნებს იწვევდნენ. OS-სპეციფიკური JA და JA-Ile-ს ბოლოდროინდელი აფეთქებები, ხოლო სხვა ბაქტერიები, რომლებსაც „სიგნალის რეაქციის არმქონე“ ეწოდებათ, როგორიცაა Nepenthes mills, Nepenthes powdery და N. obtusifolia, მხოლოდ JA-Ile Edge ინდუქციას ავლენენ OS სპეციფიკურობის გარეშე (სურათი 5C). მეტაბოლურ დონეზე, როგორც ზემოთ აღინიშნა, დასუსტებული Nepenthes-ისთვის, სიგნალის რეაქციის მქონე ნივთიერებებმა აჩვენეს OS სპეციფიკურობა და მნიშვნელოვნად გაზარდეს δj, ხოლო შეამცირეს Hj. ეს OS-სპეციფიკური პრაიმინგის ეფექტი არ დაფიქსირებულა სიგნალისადმი არარეაქტიული სახეობების კლასიფიცირებულ სახეობებში (სურათი 5, D და E). OS-სპეციფიკური მეტაბოლიტები უფრო ხშირად გვხვდება სიგნალზე მგრძნობიარე სახეობებს შორის და ეს სიგნალის კლასტერები გროვდება უფრო სუსტი სიგნალური რეაქციების მქონე სახეობებთან, ხოლო უფრო სუსტი სიგნალური რეაქციების მქონე სახეობები ნაკლებ ურთიერთდამოკიდებულებას ავლენენ (სურათი S8). ეს შედეგი მიუთითებს, რომ JA-ების OS-სპეციფიკური ინდუქცია და ქვედა დინების მეტაბოლომის OS-სპეციფიკური რეკონფიგურაცია დაკავშირებულია სახეობის დონეზე.
შემდეგ, მცენარეების დასამუშავებლად გამოვიყენეთ მეთილ JA-ს (MeJA) შემცველი ლანოლინის პასტა, რათა გამოგვეკვლია, შეზღუდულია თუ არა ეს შეერთების რეჟიმები ეგზოგენური JA-ს მიერ გამოყენებული JA-ს ხელმისაწვდომობით, რომელიც მცენარეების ციტოპლაზმაში იქნება. სწრაფი დესტერიფიკაცია არის JA. ჩვენ აღმოვაჩინეთ იგივე ტენდენცია - თანდათანობითი ცვლილება სიგნალზე მგრძნობიარე სახეობებიდან სიგნალზე არამგრძნობ სახეობებზე, რაც გამოწვეულია JA-ს უწყვეტი მიწოდებით (სურათი 5, D და E). მოკლედ, MeJA-თი დამუშავებამ ძლიერად გადააპროგრამა ხაზოვანი ნემატოდების, N. obliquus, N. aquaticus, N. pallens და N. mikimotoi-ს მეტაბოლომები, რამაც გამოიწვია δj-ს მნიშვნელოვანი ზრდა და Hj-ს შემცირება. N. purpurea-მ აჩვენა მხოლოდ δj-ს ზრდა, მაგრამ არა Hj. N. obtusifolia, რომელიც ადრე დადასტურდა JA-ს უკიდურესად დაბალი დონის დაგროვებით, ასევე ცუდად რეაგირებს MeJA-თი დამუშავებაზე მეტაბოლომის რეკონფიგურაციის თვალსაზრისით. ეს შედეგები მიუთითებს, რომ JA-ს წარმოება ან სიგნალის გადაცემა ფიზიოლოგიურად შეზღუდულია სიგნალზე არამგრძნობ სახეობებში. ამ ჰიპოთეზის შესამოწმებლად, ჩვენ შევისწავლეთ ოთხი სახეობა (N. pallens, N. mills, N. pink და N. microphylla), რომლებიც ინდუცირებული იყო W + W, W + OSM-ებით და W + OSS1 ტრანსკრიპტომით (39). მეტაბოლომის რემოდელირების ნიმუშის შესაბამისად, სახეობები კარგად არიან გამოყოფილი ტრანსკრიპტომულ სივრცეში, რომელთა შორის N. attenuated-მა აჩვენა ყველაზე მაღალი OS-ინდუცირებული RDPI, ხოლო N. gracilis-მა - ყველაზე დაბალი (სურათი 6A). თუმცა, აღმოჩნდა, რომ N. oblonga-თი ინდუცირებული ტრანსკრიპტომის მრავალფეროვნება ყველაზე დაბალი იყო ოთხ სახეობას შორის, განსხვავებით N. oblonga-ს ყველაზე მაღალი მეტაბონომიური მრავალფეროვნებისგან, რომელიც ადრე შვიდ სახეობაში იყო დაფიქსირებული. წინა კვლევებმა აჩვენა, რომ ადრეული თავდაცვის სიგნალებთან დაკავშირებული გენების ნაკრები, მათ შორის JA სიგნალები, ხსნის Nicotiana-ს სახეობებში ბალახისმჭამელებთან დაკავშირებული ელიციტორებით გამოწვეული ადრეული თავდაცვის რეაქციების სპეციფიკურობას (39). ამ ოთხ სახეობას შორის JA სიგნალის გზების შედარებამ საინტერესო ნიმუში გამოავლინა (სურათი 6B). ამ გზაზე მყოფი გენების უმეტესობამ, როგორიცაა AOC, OPR3, ACX და COI1, ამ ოთხ სახეობაში ინდუქციის შედარებით მაღალი დონე აჩვენა. თუმცა, საკვანძო გენი, JAR4, JA-ს გარდაქმნის მის ბიოლოგიურად აქტიურ ფორმად, JA-Ile-ის მიერ დაგროვილი ტრანსკრიპტებით და მისი ტრანსკრიფციის დონე ძალიან დაბალია, განსაკუთრებით N. mills-ში, Nepenthes pieris-სა და N. microphylla-ში. გარდა ამისა, N. bifidum-ში მხოლოდ სხვა გენის, AOS-ის ტრანსკრიპტი არ აღმოჩნდა. გენის ექსპრესიის ეს ცვლილებები შესაძლოა პასუხისმგებელი იყოს სიგნალის ანერგიულ სახეობებში JA-ს დაბალი წარმოებით და N. gracilis-ის ინდუქციით გამოწვეულ უკიდურეს ფენოტიპებზე.
(A) ბალახისმჭამელის ინდუქციიდან 30 წუთის შემდეგ აღებული ნიმუშიდან აღებული თამბაქოს ოთხი მჭიდროდ დაკავშირებული სახეობის ადრეული ტრანსკრიფციული რეაქციების რეპროგრამირების ინფორმაციული თეორიის ანალიზი. RDPI გამოითვლება ბალახისმჭამელის OS-ით ინდუცირებული ფოთლების ჭრილობის კონტროლის ჯგუფთან შედარებით. ფერები მიუთითებს სხვადასხვა სახეობაზე, ხოლო სიმბოლოები მიუთითებს მკურნალობის სხვადასხვა მეთოდზე. (B) გენის ექსპრესიის ანალიზი JA სასიგნალო გზებში ოთხ სახეობას შორის. გამარტივებული JA გზა ნაჩვენებია ჩარჩოს გვერდით. სხვადასხვა ფერი მიუთითებს დამუშავების სხვადასხვა მეთოდზე. ვარსკვლავი მიუთითებს, რომ არსებობს მნიშვნელოვანი განსხვავება W + OS დამუშავებასა და W + W კონტროლს შორის (სტუდენტის t-ტესტისთვის წყვილური განსხვავებებისთვის, *P<0.05, **P<0.01 და ***P<0.001). OPDA, 12-ოქსოფიტოდიენოინის მჟავა; OPC-8: 0,3-ოქსო-2(2′(Z)-პენტენილ)-ციკლოპენტან-1-ოქტანოინის მჟავა.
ბოლო ნაწილში შევისწავლეთ, თუ როგორ შეიძლება სხვადასხვა მცენარის სახეობის მეტაბოლომის მწერების სახეობრივი სპეციფიკური რემოდელირება იყოს მდგრადი ბალახისმჭამელების მიმართ. წინა კვლევებმა ხაზი გაუსვა Nicotiana-ს გვარს. მათი წინააღმდეგობა Ms-ისა და ლარვების მიმართ მნიშვნელოვნად განსხვავდება (40). აქ შევისწავლეთ კავშირი ამ მოდელსა და მათ მეტაბოლურ პლასტიურობას შორის. ზემოთ ჩამოთვლილი ოთხი თამბაქოს სახეობის გამოყენებით და ბალახისმჭამელებით გამოწვეული მეტაბოლომის მრავალფეროვნებასა და სპეციალიზაციასა და მცენარეების Ms-ისა და Sl-ის მიმართ რეზისტენტობას შორის კორელაციის შემოწმებით, აღმოვაჩინეთ, რომ ზოგადი Sl-ის მიმართ რეზისტენტობა, მრავალფეროვნება და სპეციალიზაცია დადებითად კორელირებულია, ხოლო ექსპერტი ქალების მიმართ რეზისტენტობასა და სპეციალიზაციას შორის კორელაცია სუსტია და მრავალფეროვნებასთან კორელაცია არ არის მნიშვნელოვანი (სურათი S10). S1 რეზისტენტობის თვალსაზრისით, როგორც შესუსტებულ N. chinensis-ს, ასევე N. gracilis-ს, რომლებიც ადრე ავლენდნენ როგორც JA სიგნალის გადაცემის დონეს, ასევე მეტაბოლომის პლასტიურობას, მნიშვნელოვნად განსხვავებული რეაქციები ჰქონდათ ბალახისმჭამელების ინდუქციაზე და ასევე აჩვენეს მსგავსი მაღალი რეზისტენტობა. სქესი.
ბოლო სამოცი წლის განმავლობაში, მცენარეთა თავდაცვის თეორიამ უზრუნველყო თეორიული ჩარჩო, რომლის საფუძველზეც მკვლევარებმა იწინასწარმეტყველეს მცენარეთა სპეციალიზებული მეტაბოლიტების ევოლუციისა და ფუნქციების მნიშვნელოვანი რაოდენობა. ამ თეორიების უმეტესობა არ მიჰყვება ძლიერი დასკვნების ნორმალურ პროცედურას (41). ისინი გვთავაზობენ ძირითად პროგნოზებს (3) ანალიზის იმავე დონეზე. როდესაც ძირითადი პროგნოზების ტესტირება საშუალებას იძლევა კონკრეტული თეორიების ანალიზისა, ეს გამოიწვევს მხარდაჭერის მიღებას, მაგრამ სხვების უარყოფას (42). ამის ნაცვლად, ახალი თეორია აკეთებს პროგნოზებს ანალიზის სხვადასხვა დონეზე და ამატებს აღწერილობითი მოსაზრებების ახალ ფენას (42). თუმცა, ფუნქციურ დონეზე შემოთავაზებული ორი თეორია, MT და OD, ადვილად შეიძლება აიხსნას, როგორც ბალახისმჭამელებით გამოწვეული სპეციალიზებული მეტაბოლური ცვლილებების მნიშვნელოვანი პროგნოზები: OD თეორია მიიჩნევს, რომ სპეციალიზებულ მეტაბოლურ „სივრცეში“ ცვლილებები მაღალმიმართულებითია. MT თეორია მიიჩნევს, რომ ეს ცვლილებები იქნება არამიმართულებითი და შემთხვევით განლაგებული მეტაბოლურ სივრცეში და, როგორც წესი, აქვთ მაღალი დამცავი ღირებულების მეტაბოლიტები. OD და MT პროგნოზების წინა კვლევები შემოწმდა აპრიორული „დამცავი“ ნაერთების ვიწრო ნაკრების გამოყენებით. ეს მეტაბოლიტებზე ორიენტირებული ტესტები ხელს უშლის ბალახისმჭამელობის დროს მეტაბოლომის რეკონფიგურაციის მასშტაბისა და ტრაექტორიის ანალიზის შესაძლებლობას და არ იძლევა საშუალებას, თანმიმდევრული სტატისტიკური ჩარჩოს ფარგლებში ტესტირება მოითხოვდეს ძირითად პროგნოზებს, რომელთა განხილვაც მთლიანობაში შეიძლება. მცენარის მეტაბოლომში ცვლილებების რაოდენობრივი განსაზღვრა. აქ ჩვენ გამოვიყენეთ მეტაბოლომიკის ინოვაციური ტექნოლოგია გამოთვლით MS-ზე დაფუძნებული და ჩავატარეთ დეკონვოლუციური MS ანალიზი ინფორმაციის თეორიის დესკრიპტორების ზოგად ვალუტაში, რათა შეგვემოწმებინა განსხვავება ორ შემოთავაზებულს შორის გლობალურ მეტაბოლიზმის დონეზე. ამ თეორიის ძირითადი პროგნოზირება. ინფორმაციის თეორია გამოყენებულია მრავალ სფეროში, განსაკუთრებით ბიომრავალფეროვნებისა და საკვები ნივთიერებების ნაკადის კვლევის კონტექსტში (43). თუმცა, რამდენადაც ჩვენთვის ცნობილია, ეს არის პირველი გამოყენება, რომელიც გამოიყენება მცენარეების მეტაბოლური საინფორმაციო სივრცის აღსაწერად და გარემოსდაცვითი სიგნალების საპასუხოდ დროებით მეტაბოლურ ცვლილებებთან დაკავშირებული ეკოლოგიური პრობლემების გადასაჭრელად. კერძოდ, ამ მეთოდის შესაძლებლობა მდგომარეობს მის შესაძლებლობაში, შეადაროს ნიმუშები მცენარეთა სახეობებში და მათ შორის, რათა შეისწავლოს, თუ როგორ განვითარდნენ ბალახისმჭამელები სხვადასხვა სახეობიდან სახეობებს შორის მაკროევოლუციურ ნიმუშებამდე ევოლუციის სხვადასხვა დონეზე. მეტაბოლიზმი.
მთავარი კომპონენტების ანალიზი (PCA) მრავალვარიანტულ მონაცემთა ნაკრებს განზომილების შემცირების სივრცედ გარდაქმნის, რათა მონაცემთა მთავარი ტენდენცია აიხსნას, ამიტომ ის ჩვეულებრივ გამოიყენება, როგორც კვლევითი ტექნიკა მონაცემთა ნაკრების გასაანალიზებლად, როგორიცაა დეკონვოლუციის მეტაბოლიუმი. თუმცა, განზომილების შემცირება დაკარგავს მონაცემთა ნაკრებში არსებული ინფორმაციის ნაწილის დაკარგვას და PCA ვერ უზრუნველყოფს რაოდენობრივ ინფორმაციას იმ მახასიათებლების შესახებ, რომლებიც განსაკუთრებით აქტუალურია ეკოლოგიური თეორიისთვის, როგორიცაა: როგორ ახდენენ ბალახისმჭამელები მრავალფეროვნების რეკონფიგურაციას სპეციალიზებულ სფეროებში (მაგალითად, სიმდიდრე, განაწილება) და სიმრავლე) მეტაბოლიტები? რომელი მეტაბოლიტები არიან მოცემული ბალახისმჭამელის ინდუცირებული მდგომარეობის პროგნოზირების ფაქტორები? სპეციფიკურობის, მრავალფეროვნებისა და ინდუცირების პერსპექტივიდან, ფოთლის სპეციფიკური მეტაბოლიტის პროფილის ინფორმაციული შინაარსი იშლება და აღმოჩნდა, რომ ბალახისმჭამელების ჭამამ ​​შეიძლება გაააქტიუროს სპეციფიკური მეტაბოლიზმი. მოულოდნელად, ჩვენ დავაკვირდით, რომ, როგორც აღწერილია დანერგილი ინფორმაციის თეორიის ინდიკატორებში, შედეგად მიღებულ მეტაბოლურ სიტუაციას დიდი გადაფარვა აქვს ორი ბალახისმჭამელის (ღამის კვებითი გენერალისტი ს.ლ.) და სოლანასეას ექსპერტის ქალბატონი. მიუხედავად იმისა, რომ მათი კვების ქცევა და კონცენტრაცია მნიშვნელოვნად განსხვავდება. ცხიმოვანი მჟავა-ამინომჟავის კონიუგატის (FAC) ინიციატორი OS-ში (31). სტანდარტიზებული ნაჩხვლეტი ჭრილობების სამკურნალოდ ბალახისმჭამელთა OS-ის გამოყენებით, ბალახისმჭამელთა სიმულირებული მკურნალობაც მსგავს ტენდენციას ავლენს. ბალახისმჭამელთა თავდასხმებზე მცენარეების რეაქციის სიმულირების ეს სტანდარტიზებული პროცედურა გამორიცხავს ბალახისმჭამელთა კვების ქცევის ცვლილებებით გამოწვეულ შემააშრიალებელ ფაქტორებს, რაც სხვადასხვა დროს იწვევს დაზიანების სხვადასხვა ხარისხს (34). FAC, რომელიც ცნობილია, როგორც OSM-ის მთავარი მიზეზი, ამცირებს JAS-ის და სხვა მცენარეული ჰორმონების რეაქციებს OSS1-ში, ხოლო OSS1 ასჯერ ამცირებს (31). თუმცა, OSS1-მა გამოიწვია JA-ს დაგროვების მსგავსი დონე OSM-თან შედარებით. ადრე იყო ნაჩვენები, რომ დასუსტებულ ნეპენთებში JA-ს რეაქცია ძალიან მგრძნობიარეა OSM-ის მიმართ, სადაც FAC-ს შეუძლია შეინარჩუნოს თავისი აქტივობა წყლით 1:1000 განზავების შემთხვევაშიც კი (44). ამიტომ, OSM-თან შედარებით, მიუხედავად იმისა, რომ OSS1-ში FAC ძალიან დაბალია, ის საკმარისია JA-ს საკმარისი აფეთქების გამოსაწვევად. წინა კვლევებმა აჩვენა, რომ პორინის მსგავსი ცილები (45) და ოლიგოსაქარიდები (46) შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოლეკულურ მინიშნებებად OSS1-ში მცენარის თავდაცვითი რეაქციების გამოსაწვევად. თუმცა, ჯერ კიდევ გაურკვეველია, პასუხისმგებელნი არიან თუ არა OSS1-ში ეს გამომწვევი ფაქტორები მიმდინარე კვლევაში დაფიქსირებული JA-ს დაგროვებაზე.
მიუხედავად იმისა, რომ არსებობს რამდენიმე კვლევა, რომელიც აღწერს სხვადასხვა ბალახისმჭამელების ან ეგზოგენური JA ან SA (სალიცილის მჟავა) გამოყენებით გამოწვეულ დიფერენციალურ მეტაბოლურ ანაბეჭდებს (47), არავის შეუწუხებია ბალახისმჭამელების სახეობრივად სპეციფიკური დარღვევა მცენარეთა ბალახის ქსელში და მისი გავლენა კონკრეტულ პირად ინფორმაციაზე. მეტაბოლიზმის საერთო გავლენა სისტემატურად არის შესწავლილი. ამ ანალიზმა კიდევ ერთხელ დაადასტურა, რომ შიდა ჰორმონალური ქსელის კავშირი JA-ების გარდა სხვა მცენარეულ ჰორმონებთან განსაზღვრავს ბალახისმჭამელების მიერ გამოწვეული მეტაბოლური რეორგანიზაციის სპეციფიკას. კერძოდ, ჩვენ აღმოვაჩინეთ, რომ OSM-ით გამოწვეული ET მნიშვნელოვნად მეტი იყო, ვიდრე OSS1-ით გამოწვეული. ეს რეჟიმი შეესაბამება OSM-ში FAC-ის მეტ შემცველობას, რაც აუცილებელი და საკმარისი პირობაა ET აფეთქების გამოსაწვევად (48). მცენარეებსა და ბალახისმჭამელებს შორის ურთიერთქმედების კონტექსტში, ET-ის სასიგნალო ფუნქცია მცენარის სპეციფიკურ მეტაბოლიტების დინამიკაზე კვლავ სპორადულია და მხოლოდ ერთ ნაერთ ჯგუფზეა მიმართული. გარდა ამისა, კვლევების უმეტესობაში გამოყენებულია ეთეროგლიკოზინის (ET) ან მისი წინამორბედების ან სხვადასხვა ინჰიბიტორების ეგზოგენური გამოყენება ET-ს რეგულირების შესასწავლად, რომელთა შორის ეს ეგზოგენური ქიმიური გამოყენება გამოიწვევს მრავალ არასპეციფიკურ გვერდით ეფექტს. ჩვენი ინფორმაციით, ეს კვლევა წარმოადგენს ET-ს როლის პირველ მასშტაბურ სისტემატურ შესწავლას ET-ს გამოყენებაში, რათა წარმოიქმნას და აღიქვას დაქვეითებული ტრანსგენური მცენარეები მცენარის მეტაბოლომის დინამიკის კოორდინაციისთვის. ბალახისმჭამელებისთვის სპეციფიკურ ET-ს ინდუქციას საბოლოოდ შეუძლია მოდულირება მოახდინოს მეტაბოლომის რეაქციის. ყველაზე მნიშვნელოვანი არის ET ბიოსინთეზის (ACO) და აღქმის (ETR1) გენების ტრანსგენური მანიპულირება, რამაც გამოავლინა ბალახისმჭამელებისთვის სპეციფიკური ფენოლამიდების de novo დაგროვება. ადრე ნაჩვენები იყო, რომ ET-ს შეუძლია დააზუსტოს JA-თი გამოწვეული ნიკოტინის დაგროვება პუტრესცინის N-მეთილტრანსფერაზას რეგულირებით (49). თუმცა, მექანიკური თვალსაზრისით, გაურკვეველია, თუ როგორ აზუსტებს ET ფენამიდის ინდუქციას. პოლიამინოფენოლ ამიდების ინვესტიციის რეგულირებისთვის, მეტაბოლური ნაკადის შუნტირება შესაძლებელია S-ადენოსილ-1-მეთიონინისკენ. S-ადენოსილ-1-მეთიონინი არის პოლიამინის ბიოსინთეზური გზის საერთო შუალედური პროდუქტი. მექანიზმი, რომლითაც ET სიგნალი არეგულირებს ფენოლამიდის დონეს, დამატებით შესწავლას საჭიროებს.
დიდი ხნის განმავლობაში, უცნობი სტრუქტურის სპეციალური მეტაბოლიტების დიდი რაოდენობის გამო, სპეციფიკური მეტაბოლური კატეგორიებისადმი ინტენსიური ყურადღების მიქცევა ვერ ახერხებდა ბიოლოგიური ურთიერთქმედებების შემდეგ მეტაბოლური მრავალფეროვნების დროებითი ცვლილებების მკაცრად შეფასებას. ამჟამად, ინფორმაციის თეორიის ანალიზის საფუძველზე, მიუკერძოებელ მეტაბოლიტებზე დაფუძნებული MS/MS სპექტრის შეძენის მთავარი შედეგი ის არის, რომ ბალახისმჭამელები, რომლებიც ბალახისმჭამელებს ჭამენ ან სიმულაციას უკეთებენ, ამცირებენ ფოთლის მეტაბოლომის საერთო მეტაბოლურ მრავალფეროვნებას, ამავდროულად ზრდიან მისი სპეციალიზაციის ხარისხს. ბალახისმჭამელებით გამოწვეული მეტაბოლომის სპეციფიკურობის ეს დროებითი ზრდა ასოცირდება ტრანსკრიპტომის სპეციფიკურობის სინერგიულ ზრდასთან. მახასიათებელი, რომელიც ყველაზე მეტად უწყობს ხელს მეტაბოლომის ამ უფრო დიდ სპეციალიზაციას (მას აქვს Si-ის უფრო მაღალი მნიშვნელობა), არის სპეციალური მეტაბოლიტი ადრე დახასიათებული ბალახისმჭამელი ფუნქციით. ეს მოდელი შეესაბამება OD თეორიის პროგნოზირებას, მაგრამ მეტაბოლომის რეპროგრამირების შემთხვევითობასთან დაკავშირებული MT-ის პროგნოზირება არ არის თანმიმდევრული. თუმცა, ეს მონაცემები ასევე შეესაბამება შერეული მოდელის პროგნოზირებას (საუკეთესო MT; სურათი 1B), რადგან უცნობი დამცავი ფუნქციების მქონე სხვა დაუხასიათებელი მეტაბოლიტები შეიძლება მაინც მიჰყვებოდნენ Si-ის შემთხვევით განაწილებას.
ამ კვლევით კიდევ უფრო აღსანიშნავი ნიმუშია ის, რომ მიკროევოლუციის დონიდან (ერთი მცენარისა და თამბაქოს პოპულაცია) უფრო დიდ ევოლუციურ მასშტაბამდე (მჭიდროდ მონათესავე თამბაქოს სახეობები), ევოლუციური ორგანიზაციის სხვადასხვა დონე „საუკეთესო დაცვაშია“. ბალახისმჭამელების შესაძლებლობებში მნიშვნელოვანი განსხვავებებია. მურმა და სხვებმა (20) და კესლერმა და კალსკემ (1) დამოუკიდებლად შემოგვთავაზეს ვიტაკერის (50) მიერ თავდაპირველად გამოყოფილი ბიომრავალფეროვნების სამი ფუნქციური დონის ქიმიური მრავალფეროვნების კონსტიტუციურ და ინდუცირებულ დროებით ცვლილებებად გადაქცევა; ამ ავტორებმა არცერთი არ შეაჯამეს. მეტაბოლომის ფართომასშტაბიანი მონაცემების შეგროვების პროცედურები ასევე არ ასახავს, ​​თუ როგორ გამოითვალოს მეტაბოლური მრავალფეროვნება ამ მონაცემებიდან. ამ კვლევაში, ვიტაკერის ფუნქციური კლასიფიკაციის მცირე კორექტირება განიხილავს α-მეტაბოლურ მრავალფეროვნებას, როგორც მოცემულ მცენარეში MS/MS სპექტრების მრავალფეროვნებას, ხოლო β-მეტაბოლურ მრავალფეროვნებას, როგორც პოპულაციების ჯგუფის ძირითად ინტრასპეციფიკურ მეტაბოლიზმს. სივრცე, ხოლო γ-მეტაბოლური მრავალფეროვნება იქნება მსგავსი სახეობების ანალიზის გაფართოება.
JA სიგნალი აუცილებელია ბალახისმჭამელების მეტაბოლური რეაქციების ფართო სპექტრისთვის. თუმცა, არ არსებობს ზუსტი რაოდენობრივი ტესტირება JA ბიოსინთეზის ინტრასპეციფიკური რეგულირების მეტაბოლომის მრავალფეროვნებაში წვლილის შესახებ და ჯერ კიდევ გაურკვეველია, წარმოადგენს თუ არა JA სიგნალი სტრესით გამოწვეული მეტაბოლური დივერსიფიკაციის ზოგად ადგილს უფრო მაღალ მაკროევოლუციურ მასშტაბში. ჩვენ დავაკვირდით, რომ Nepenthes-ის ბალახისმჭამელების ბუნება იწვევს მეტაბოლომის სპეციალიზაციას და მეტაბოლომის სპეციალიზაციის ვარიაცია Nicotiana-ს სახეობების პოპულაციაში და მჭიდროდ მონათესავე Nicotiana-ს სახეობებს შორის სისტემატურად დადებითად კორელირებს JA სიგნალიზაციასთან. გარდა ამისა, როდესაც JA სიგნალი დაქვეითებულია, ერთი გენოტიპის ბალახისმჭამელის მიერ გამოწვეული მეტაბოლური სპეციფიკურობა გაუქმდება (სურათი 3, C და E). რადგან ბუნებრივად შესუსტებული Nepenthes-ის პოპულაციების მეტაბოლური სპექტრის ცვლილებები ძირითადად რაოდენობრივია, ამ ანალიზში მეტაბოლური β მრავალფეროვნებისა და სპეციფიკურობის ცვლილებები შეიძლება დიდწილად გამოწვეული იყოს მეტაბოლიტებით მდიდარი ნაერთების კატეგორიების ძლიერი აგზნებით. ეს ნაერთების კლასები დომინირებენ მეტაბოლომის პროფილის ნაწილში და იწვევს დადებით კორელაციას JA სიგნალებთან.
რადგან მასთან მჭიდროდ დაკავშირებული თამბაქოს სახეობების ბიოქიმიური მექანიზმები ძალიან განსხვავებულია, მეტაბოლიტები კონკრეტულად თვისებრივ ასპექტში იდენტიფიცირდება, ამიტომ ის უფრო ანალიტიკურია. ინფორმაციის თეორიის მიერ აღებული მეტაბოლური პროფილის დამუშავება ავლენს, რომ ბალახისმჭამელთა ინდუქცია ამძაფრებს მეტაბოლურ გამა მრავალფეროვნებასა და სპეციალიზაციას შორის კომპრომისს. JA სიგნალი ცენტრალურ როლს ასრულებს ამ კომპრომისში. მეტაბოლომის სპეციალიზაციის ზრდა შეესაბამება OD-ის ძირითად პროგნოზს და დადებითად კორელირებს JA სიგნალთან, ხოლო JA სიგნალი უარყოფითად კორელირებს მეტაბოლურ გამა მრავალფეროვნებასთან. ეს მოდელები მიუთითებს, რომ მცენარეების OD უნარი ძირითადად განისაზღვრება JA-ს პლასტიურობით, იქნება ეს მიკროევოლუციური მასშტაბით თუ უფრო ფართო ევოლუციური მასშტაბით. ეგზოგენური JA გამოყენების ექსპერიმენტები, რომლებიც გვერდს უვლიან JA ბიოსინთეზის დეფექტებს, კიდევ უფრო ავლენს, რომ მჭიდროდ დაკავშირებული თამბაქოს სახეობები შეიძლება გამოიყოს სიგნალზე რეაგირებად და სიგნალზე არარეაგირებად სახეობებად, ისევე როგორც მათი JA რეჟიმი და მეტაბოლომის პლასტიურობა, რომელიც გამოწვეულია ბალახისმჭამელებით. სიგნალზე არრეაგირებადი სახეობები ვერ რეაგირებენ ენდოგენური JA-ს წარმოების უუნარობის გამო და შესაბამისად, ექვემდებარებიან ფიზიოლოგიურ შეზღუდვებს. ეს შესაძლოა გამოწვეული იყოს JA სიგნალის გადაცემის გზაზე არსებულ ზოგიერთ საკვანძო გენში (AOS და JAR4 N. crescens-ში) არსებული მუტაციებით. ეს შედეგი ხაზს უსვამს, რომ სახეობებს შორის ეს მაკროევოლუციური ნიმუშები შესაძლოა ძირითადად განპირობებული იყოს ჰორმონების შინაგანი აღქმისა და რეაგირების ცვლილებებით.
მცენარეებსა და ბალახისმჭამელებს შორის ურთიერთქმედების გარდა, მეტაბოლური მრავალფეროვნების შესწავლა დაკავშირებულია გარემოსთან ბიოლოგიური ადაპტაციისა და რთული ფენოტიპური ნიშან-თვისებების ევოლუციის კვლევაში მიღწეულ ყველა მნიშვნელოვან თეორიულ მიღწევასთან. თანამედროვე MS ინსტრუმენტებით შეგროვებული მონაცემების რაოდენობის ზრდასთან ერთად, მეტაბოლური მრავალფეროვნების ჰიპოთეზების ტესტირებას ახლა შეუძლია გადალახოს ინდივიდუალური/კატეგორიის მეტაბოლიტების განსხვავებები და ჩაატაროს გლობალური ანალიზი მოულოდნელი ნიმუშების გამოსავლენად. ფართომასშტაბიანი ანალიზის პროცესში მნიშვნელოვანი მეტაფორაა მნიშვნელოვანი რუკების შექმნის იდეა, რომელთა გამოყენებაც შესაძლებელია მონაცემების შესასწავლად. ამიტომ, მიუკერძოებელი MS/MS მეტაბოლომიკისა და ინფორმაციის თეორიის ამჟამინდელი კომბინაციის მნიშვნელოვანი შედეგი ის არის, რომ ის იძლევა მარტივ მეტრიკას, რომლის გამოყენებაც შესაძლებელია რუკების შესაქმნელად, რათა დაათვალიეროთ მეტაბოლური მრავალფეროვნება სხვადასხვა ტაქსონომიურ შკალაზე. ეს ამ მეთოდის ძირითადი მოთხოვნაა. მიკრო/მაკრო ევოლუციისა და საზოგადოების ეკოლოგიის შესწავლა.
მაკროევოლუციურ დონეზე, ერლიხისა და რავენის (51) მცენარე-მწერის თანაევოლუციური თეორიის ბირთვი არის იმის პროგნოზირება, რომ სახეობათაშორისი მეტაბოლური მრავალფეროვნების ვარიაცია მცენარეთა შტოების დივერსიფიკაციის მიზეზია. თუმცა, ამ ფუნდამენტური ნაშრომის გამოქვეყნებიდან ორმოცდაათი წლის განმავლობაში, ეს ჰიპოთეზა იშვიათად იქნა შემოწმებული (52). ეს ძირითადად განპირობებულია მცენარეთა შტოების დიდ მანძილზე შედარებითი მეტაბოლური მახასიათებლების ფილოგენეტიკური მახასიათებლებით. იშვიათობა შეიძლება გამოყენებულ იქნას სამიზნე ანალიზის მეთოდების დასამაგრებლად. ინფორმაციის თეორიით დამუშავებული მიმდინარე MS/MS სამუშაო პროცესი აფასებს უცნობი მეტაბოლიტების MS/MS სტრუქტურულ მსგავსებას (მეტაბოლიტების წინასწარი შერჩევის გარეშე) და გარდაქმნის ამ MS/MS-ებს MS/MS-ების ნაკრებად, ამრიგად, პროფესიულ მეტაბოლიზმში ეს მაკროევოლუციური მოდელები შედარებულია კლასიფიკაციის შკალით. მარტივი სტატისტიკური ინდიკატორები. პროცესი ფილოგენეტიკური ანალიზის მსგავსია, რომელსაც შეუძლია გამოიყენოს თანმიმდევრობის გასწორება დივერსიფიკაციის სიჩქარის ან ხასიათის ევოლუციის რაოდენობრივი განსაზღვრისთვის წინასწარი პროგნოზირების გარეშე.
ბიოქიმიურ დონეზე, ფირნისა და ჯონსის (53) სკრინინგის ჰიპოთეზა აჩვენებს, რომ მეტაბოლური მრავალფეროვნება შენარჩუნებულია სხვადასხვა დონეზე, რათა უზრუნველყოფილი იყოს ნედლეული ადრე დაუკავშირებელი ან ჩანაცვლებული მეტაბოლიტების ბიოლოგიური აქტივობების განსახორციელებლად. ინფორმაციის თეორიის მეთოდები იძლევა ჩარჩოს, რომლის მიხედვითაც მეტაბოლიტების სპეციალიზაციის დროს მიმდინარე ეს მეტაბოლიტების სპეციფიკური ევოლუციური გადასვლები შეიძლება რაოდენობრივად განისაზღვროს შემოთავაზებული ევოლუციური სკრინინგის პროცესის ფარგლებში: ბიოლოგიურად აქტიური ადაპტაცია დაბალი სპეციფიკურობიდან მაღალ სპეციფიკურობამდე მოცემული გარემოს ინჰიბირებული მეტაბოლიტები.
საბოლოო ჯამში, მოლეკულური ბიოლოგიის ადრეულ ეტაპზე შემუშავდა მცენარეთა დაცვის მნიშვნელოვანი თეორიები და დედუქციური ჰიპოთეზებზე დაფუძნებული მეთოდები ფართოდ განიხილება, როგორც სამეცნიერო პროგრესის ერთადერთი საშუალება. ეს ძირითადად განპირობებულია მთელი მეტაბოლომის გაზომვის ტექნიკური შეზღუდვებით. მიუხედავად იმისა, რომ ჰიპოთეზებზე დაფუძნებული მეთოდები განსაკუთრებით სასარგებლოა სხვა მიზეზობრივი მექანიზმების არჩევისას, მათი უნარი, გააუმჯობესონ ბიოქიმიური ქსელების შესახებ ჩვენი გაგება, უფრო შეზღუდულია, ვიდრე თანამედროვე მონაცემებზე ინტენსიურ მეცნიერებაში ამჟამად ხელმისაწვდომი გამოთვლითი მეთოდები. ამიტომ, თეორიები, რომელთა პროგნოზირება შეუძლებელია, გაცილებით სცილდება არსებული მონაცემების ფარგლებს, ამიტომ კვლევის სფეროში პროგრესის ჰიპოთეტური ფორმულა/ტესტის ციკლი არ შეიძლება გაუქმდეს (4). ჩვენ ვვარაუდობთ, რომ აქ წარმოდგენილი მეტაბოლომიკის გამოთვლითი სამუშაო პროცესი შეიძლება ხელახლა გააღვივოს ინტერესი მეტაბოლური მრავალფეროვნების ბოლოდროინდელი (როგორ) და საბოლოო (რატომ) საკითხების მიმართ და წვლილი შეიტანოს თეორიულად მართვადი მონაცემთა მეცნიერების ახალ ერაში. ეპოქამ ხელახლა შეისწავლა მნიშვნელოვანი თეორიები, რომლებიც წინა თაობებს შთააგონებდა.
ბალახისმჭამელების პირდაპირი კვება ხორციელდება მეორე სტადიის ლარვის ან Sl ლარვის გამოზრდით ერთი ვარდისფერყვავილიანი მცენარის ერთ ღია ფერის ფოთოლზე, თითოეულ მცენარეზე 10 მცენარის რეპლიკაციით. მწერის ლარვები დამჭერებით დაიჭირეს, დარჩენილი ფოთლის ქსოვილი შეგროვდა ინფიცირებიდან 24 და 72 საათის შემდეგ და სწრაფად გაყინეს, ხოლო მეტაბოლიტები გამოიყო.
ბალახისმჭამელი მცენარეების დამუშავების სიმულირება მაღალსინქრონიზებული მეთოდით. ​​მეთოდი გულისხმობს ქსოვილის ნიმუშის ბორბლების გამოყენებით მცენარის სამი სრულად გაშლილი ფოთლის შუა ღეროს თითოეულ მხარეს სამი რიგი ეკლის გახვრეტას ქსოვილის გირლიანდის ზრდის ეტაპზე და დაუყოვნებლივ 1:5 თანაფარდობით განზავებული Ms-ის წასმას. ან ხელთათმანიანი თითებით S1 OS-ის ჩასმას ჭრილობაში. ფოთოლი ზემოთ აღწერილი წესით მოკრიფეთ და დაამუშავეთ. პირველადი მეტაბოლიტების და მცენარეული ჰორმონების (54) გამოსაყოფად გამოიყენეთ ადრე აღწერილი მეთოდი.
ეგზოგენური JA აპლიკაციებისთვის, თითოეული სახეობის ექვსი ვარდის ყვავილის მცენარის სამივე ყუნწის ფოთოლი დამუშავებულია 20 მკლ ლანოლინის პასტით, რომელიც შეიცავს 150 მკგ MeJA-ს (Lan + MeJA) და 20 მკლ ლანოლინით, პლუს ჭრილობის დამუშავება (Lan + W), ან გამოიყენება 20 მკლ სუფთა ლანოლინი საკონტროლო ნიმუშად. ფოთლები შეგროვდა დამუშავებიდან 72 საათის შემდეგ, გაყინული იქნა თხევად აზოტში და გამოყენებამდე ინახებოდა -80°C ტემპერატურაზე.
ჩვენს კვლევით ჯგუფში იდენტიფიცირებული იქნა ოთხი JA და ET ტრანსგენური ხაზი, კერძოდ, irAOC (36), irCOI1 (55), irACO და sETR1 (48). irAOC-მ მკვეთრად აჩვენა JA და JA-Ile დონის შემცირება, მაშინ როდესაც irCOI1 არ იყო მგრძნობიარე JA-ების მიმართ. EV-თან შედარებით, JA-Ile-ს დაგროვება გაიზარდა. ანალოგიურად, irACO ამცირებს ET-ს წარმოებას, ხოლო EV-სთან შედარებით, sETR1, რომელიც არ არის მგრძნობიარე ET-ს მიმართ, ზრდის ET-ს წარმოებას.
ფოტოაკუსტიკური ლაზერული სპექტრომეტრი (Sensor Sense ETD-300 რეალურ დროში ET სენსორი) გამოიყენება ET-ს არაინვაზიური მეთოდით გაზომვისთვის. დამუშავებისთანავე, ფოთლების ნახევარი მოიჭრა და გადაიტანეს 4 მლ-იან დალუქულ შუშის ფლაკონში, სადაც ზედაპირი 5 საათის განმავლობაში დაგროვდა. გაზომვის დროს, თითოეული ფლაკონი 8 წუთის განმავლობაში გამოირეცხა 2 ლიტრი/საათში სუფთა ჰაერის ნაკადით, რომელიც წინასწარ გადიოდა Sensor Sense-ის მიერ მოწოდებულ კატალიზატორში CO2-ისა და წყლის მოსაშორებლად.
მიკროჩიპის მონაცემები თავდაპირველად გამოქვეყნდა (35)-ში და შენახული იყო ბიოტექნოლოგიური ინფორმაციის ეროვნული ცენტრის (NCBI) გენების ექსპრესიის ყოვლისმომცველ მონაცემთა ბაზაში (სააპლიკაციო ნომერი GSE30287). ამ კვლევისთვის ამოღებული იქნა W + OSM-ების დამუშავებით გამოწვეული ფოთლებისა და დაუზიანებელი კონტროლის შესაბამისი მონაცემები. ნედლი ინტენსივობაა log2. სტატისტიკურ ანალიზამდე, საბაზისო დონე გადაყვანილი და ნორმალიზებული იქნა მის 75-ე პროცენტილამდე R პროგრამული პაკეტის გამოყენებით.
Nicotiana სახეობის რნმ-სექვენირების (RNA-seq) ორიგინალური მონაცემები აღებულია NCBI-ის მოკლე წაკითხვის არქივიდან (SRA), პროექტის ნომერია PRJNA301787, რომელიც წარმოდგენილია ჟოუს და სხვების მიერ (39) და მიმდინარეობს ისე, როგორც აღწერილია (56)-ში. ამ კვლევაში ანალიზისთვის შეირჩა Nicotiana სახეობების შესაბამისი W + W, W + OSM და W + OSS1-ის მიერ დამუშავებული ნედლი მონაცემები და დამუშავდა შემდეგი წესით: პირველ რიგში, ნედლი რნმ-სექვენირების წაკითხვები გადაკეთდა FASTQ ფორმატში. HISAT2 გარდაქმნის FASTQ-ს SAM-ად, ხოლო SAMtools გარდაქმნის SAM ფაილებს დახარისხებულ BAM ფაილებად. StringTie გამოიყენება გენის ექსპრესიის გამოსათვლელად და მისი ექსპრესიის მეთოდი გულისხმობს, რომ ფრაგმენტები ათას ბაზის ფრაგმენტზე მილიონ სეკვენირებულ ტრანსკრიფციის ფრაგმენტზეა.
ანალიზში გამოყენებული Acclaim-ის ქრომატოგრაფიული სვეტი (150 მმ x 2.1 მმ; ნაწილაკების ზომა 2.2 მკმ) და 4 მმ x 4 მმ დამცავი სვეტი ერთი და იგივე მასალისგან შედგება. Dionex UltiMate 3000 ულტრა მაღალი ეფექტურობის თხევადი ქრომატოგრაფიის (UHPLC) სისტემაში გამოყენებულია შემდეგი ბინარული გრადიენტი: 0-დან 0.5 წუთამდე, იზოკრატიული 90% A [დეიონიზებული წყალი, 0.1% (v/v) აცეტონიტრილი და 0.05% ჭიანჭველმჟავა], 10% B (აცეტონიტრილი და 0.05% ჭიანჭველმჟავა); 0.5-დან 23.5 წუთამდე, გრადიენტის ფაზაა შესაბამისად 10% A და 90% B; 23.5-დან 25 წუთამდე, იზოკრატიული 10% A და 90% B. ნაკადის სიჩქარეა 400 მკლ/წთ. ყველა MS ანალიზისთვის, სვეტის ელუენტი შეჰყავთ კვადრუპოლური და ფრენის დროის (qTOF) ანალიზატორში, რომელიც აღჭურვილია დადებითი იონიზაციის რეჟიმში მომუშავე ელექტროსპრეის წყაროთი (კაპილარული ძაბვა, 4500 ვ; კაპილარული გამოსასვლელი 130 ვ; გაშრობის ტემპერატურა 200°C; გაშრობის ჰაერის ნაკადი 10 ლიტრი/წთ).
საერთო აღმოსაჩენი მეტაბოლური პროფილის შესახებ სტრუქტურული ინფორმაციის მისაღებად, ჩაატარეთ MS/MS ფრაგმენტების ანალიზი (შემდგომში MS/MS), რომელიც არარელევანტურია ან არ განსხვავდება მონაცემებისგან. განურჩეველი MS/MS მეთოდის კონცეფცია ეფუძნება იმ ფაქტს, რომ კვადრუპოლს აქვს ძალიან დიდი მასის იზოლაციის ფანჯარა [შესაბამისად, ყველა მასა-მუხტის თანაფარდობის (m/z) სიგნალი განიხილეთ როგორც ფრაგმენტები]. ამ მიზეზით, რადგან Impact II ინსტრუმენტს არ შეეძლო CE დახრის შექმნა, ჩატარდა რამდენიმე დამოუკიდებელი ანალიზი შეჯახებით გამოწვეული დისოციაციის ენერგიის (CE) გაზრდილი მნიშვნელობების გამოყენებით. მოკლედ, ჯერ გააანალიზეთ ნიმუში UHPLC-ელექტროსპრეის იონიზაციით/qTOF-MS-ით ერთჯერადი მას-სპექტრომეტრიის რეჟიმის გამოყენებით (წყაროშიდა ფრაგმენტაციით წარმოქმნილი დაბალი ფრაგმენტაციის პირობები), სკანირებით m/z 50-დან 1500-მდე 5 ჰც გამეორების სიხშირით. გამოიყენეთ აზოტი, როგორც შეჯახების აირი MS/MS ანალიზისთვის და ჩაატარეთ დამოუკიდებელი გაზომვები შემდეგი ოთხი განსხვავებული შეჯახებით გამოწვეული დისოციაციის ძაბვით: 20, 30, 40 და 50 eV. გაზომვის მთელი პროცესის განმავლობაში, კვადრუპოლს აქვს მასის იზოლაციის ყველაზე დიდი ფანჯარა, m/z 50-დან 1500-მდე. როდესაც წინა კორპუსის m/z და იზოლაციის სიგანის ექსპერიმენტი დაყენებულია 200-ზე, მასის დიაპაზონი ავტომატურად აქტიურდება ინსტრუმენტის ოპერაციული პროგრამული უზრუნველყოფით და 0 Da-თი. მასის ფრაგმენტების სკანირება ხდება ერთი მასის რეჟიმში. მასის კალიბრაციისთვის გამოიყენეთ ნატრიუმის ფორმატი (50 მლ იზოპროპანოლი, 200 μl ჭიანჭველმჟავა და 1 მლ 1M NaOH წყალხსნარი). ბრუკერის მაღალი სიზუსტის კალიბრაციის ალგორითმის გამოყენებით, მონაცემთა ფაილი კალიბრდება მოცემულ დროში საშუალო სპექტრის გაშვების შემდეგ. გამოიყენეთ მონაცემთა ფაილების NetCDF ფორმატში გადასაყვანად მონაცემთა ანალიზის v4.0 პროგრამული უზრუნველყოფის (Brook Dalton, ბრემენი, გერმანია) ექსპორტის ფუნქცია. MS/MS მონაცემთა ნაკრები შენახულია მეტაბოლომიკის ღია მონაცემთა ბაზაში MetaboLights (www.ebi.ac.uk) წვდომის ნომრით. MTBLS1471.
MS/MS აწყობა შესაძლებელია MS1-სა და MS/MS ხარისხის სიგნალებს შორის კორელაციის ანალიზის გზით დაბალი და მაღალი შეჯახების ენერგიისა და ახლად დანერგილი წესებისთვის. R სკრიპტი გამოიყენება პროდუქტში წინამორბედის განაწილების კორელაციის ანალიზის განსახორციელებლად, ხოლო C# სკრიპტი (https://github.com/MPI-DL/indiscriminant-MS-MS-assembly-pipeline) გამოიყენება წესების იმპლემენტაციისთვის.
ფონური ხმაურით გამოწვეული ცრუ დადებითი შეცდომების და მხოლოდ რამდენიმე ნიმუშში გარკვეული m/z მახასიათებლების აღმოჩენით გამოწვეული ცრუ კორელაციის შესამცირებლად, ჩვენ ვიყენებთ R პაკეტის „შევსებული პიკის“ ფუნქციას XCMS (ფონური ხმაურის კორექციისთვის). უნდა იქნას გამოყენებული „NA“ (შეუმოწმებელი პიკის) ინტენსივობის შესაცვლელად. როდესაც გამოიყენება შევსებული პიკის ფუნქცია, მონაცემთა ნაკრებში კვლავ არის მრავალი „0“ ინტენსივობის მნიშვნელობა, რომელიც გავლენას მოახდენს კორელაციის გამოთვლაზე. შემდეგ, ჩვენ ვადარებთ მონაცემთა დამუშავების შედეგებს, რომლებიც მიღებულია შევსებული პიკის ფუნქციის გამოყენებისას და შევსებული პიკის ფუნქციის არ გამოყენებისას და ვიანგარიშებთ ფონური ხმაურის მნიშვნელობას საშუალო კორექტირებული სავარაუდო მნიშვნელობის საფუძველზე, შემდეგ კი ვცვლით ამ 0 ინტენსივობის მნიშვნელობებს გამოთვლილი ფონური მნიშვნელობით. ჩვენ ასევე განვიხილეთ მხოლოდ ის მახასიათებლები, რომელთა ინტენსივობა სამჯერ აღემატებოდა ფონურ მნიშვნელობას და მივიჩნიეთ ისინი „ნამდვილ პიკებად“. PCC გამოთვლებისთვის, განიხილება მხოლოდ ნიმუშის წინამორბედის (MS1) m/z სიგნალები და ფრაგმენტის მონაცემთა ნაკრებები მინიმუმ რვა ნამდვილი პიკით.
თუ მთელ ნიმუშში წინამორბედის ხარისხის მახასიათებლის ინტენსივობა მნიშვნელოვნად კორელაციაშია იმავე ხარისხის მახასიათებლის შემცირებულ ინტენსივობასთან, რომელიც დაბალი ან მაღალი შეჯახების ენერგიის ზემოქმედების ქვეშაა და მახასიათებელი CAMERA-ს მიერ არ არის მონიშნული, როგორც იზოტოპური პიკი, მისი შემდგომი განსაზღვრა შესაძლებელია. შემდეგ, 3 წამის განმავლობაში (პიკის შეკავების სავარაუდო შეკავების დროის ფანჯარა) ყველა შესაძლო წინამორბედი-პროდუქტის წყვილის გამოთვლით, ტარდება კორელაციის ანალიზი. მხოლოდ მაშინ, როდესაც m/z მნიშვნელობა წინამორბედის მნიშვნელობაზე დაბალია და MS/MS ფრაგმენტაცია ხდება მონაცემთა ნაკრებში იმავე ნიმუშის ადგილას, როგორც წინამორბედი, საიდანაც ის მიღებულია, იგი ფრაგმენტად ითვლება.
ამ ორი მარტივი წესის საფუძველზე, ჩვენ გამოვრიცხავთ მითითებულ ფრაგმენტებს, რომელთა m/z მნიშვნელობები აღემატება იდენტიფიცირებული წინამორბედის m/z-ს და ეფუძნება ნიმუშის პოზიციას, სადაც წინამორბედი ჩნდება და მითითებულ ფრაგმენტს. ასევე შესაძლებელია MS1 რეჟიმში გენერირებული მრავალი წყაროს ფრაგმენტის მიერ გენერირებული ხარისხის მახასიათებლების შერჩევა კანდიდატ წინამორბედებად, რითაც წარმოიქმნება ზედმეტი MS/MS ნაერთები. ამ მონაცემთა სიჭარბის შესამცირებლად, თუ სპექტრების NDP მსგავსება აღემატება 0.6-ს და ისინი მიეკუთვნებიან CAMERA-ს მიერ ანოტირებულ ქრომატოგრამას „pcჯგუფს“, ჩვენ მათ გავაერთიანებთ. დაბოლოს, ჩვენ ვაერთიანებთ პრეკურსორთან და ფრაგმენტებთან დაკავშირებულ ოთხივე CE შედეგს საბოლოო დეკონვოლუცირებულ კომპოზიტურ სპექტრში, ყველა კანდიდატ პიკს შორის ყველაზე მაღალი ინტენსივობის პიკის არჩევით, რომელსაც აქვს იგივე m/z მნიშვნელობა სხვადასხვა შეჯახების ენერგიაზე. შემდგომი დამუშავების ეტაპები ეფუძნება კომპოზიტური სპექტრის კონცეფციას და ითვალისწინებს ფრაგმენტაციის ალბათობის მაქსიმიზაციისთვის საჭირო სხვადასხვა CE პირობებს, რადგან ზოგიერთი ფრაგმენტის აღმოჩენა შესაძლებელია მხოლოდ კონკრეტული შეჯახების ენერგიის ქვეშ.
მეტაბოლური პროფილის ინდუცირებადობის გამოსათვლელად გამოყენებული იქნა RDPI (30). მეტაბოლური სპექტრის მრავალფეროვნება (Hj ინდექსი) მიიღება MS/MS წინამორბედების სიმრავლიდან MS/MS სიხშირის განაწილების შენონის ენტროპიის გამოყენებით, მარტინესის და სხვების მიერ აღწერილი შემდეგი განტოლების გამოყენებით (8). Hj = −∑i = 1mPijlog2(Pij) სადაც Pij შეესაბამება i-ური MS/MS-ის ფარდობით სიხშირეს j-ური ნიმუშში (j = 1, 2,…, m) (i = 1, 2, …, m) t).
მეტაბოლური სპეციფიკურობა (Si ინდექსი) განისაზღვრება, როგორც მოცემული MS/MS-ის ექსპრესიის იდენტურობა განხილულ ნიმუშებს შორის სიხშირესთან მიმართებაში. MS/MS სპეციფიკურობა გამოითვლება როგორც Si = 1t (∑j = 1tPijPilog2PijPi)
თითოეული j ნიმუშის მეტაბოლომ-სპეციფიკური δj ინდექსის და MS/MS სპეციფიკურობის საშუალოს გასაზომად გამოიყენეთ შემდეგი ფორმულა: δj = ∑i = 1mPijSi
MS/MS სპექტრები წყვილებად არის გასწორებული და მსგავსება გამოითვლება ორი ქულის საფუძველზე. პირველ რიგში, სტანდარტული NDP-ის (ასევე ცნობილი როგორც კოსინუსური კორელაციის მეთოდი) გამოყენებით, გამოიყენეთ შემდეგი განტოლება სპექტრებს შორის სეგმენტური მსგავსების შესაფასებლად: NDP = (∑iS1 & S2WS1, iWS2, i) 2∑iWS1, i2∑iWS2, i2 სადაც S1 და S2 შესაბამისად, სპექტრი 1-ისა და სპექტრი 2-ისთვის, ასევე WS1, i და WS2-ისთვის, i წარმოადგენს წონას პიკის ინტენსივობაზე დაყრდნობით, რომლის i-ური საერთო პიკის სხვაობა ორ სპექტრს შორის 0.01 Da-ზე ნაკლებია. წონა გამოითვლება შემდეგნაირად: W = [პიკის ინტენსივობა] m [ხარისხი] n, m = 0.5, n = 2, როგორც ეს შემოთავაზებულია MassBank-ის მიერ.
მეორე შეფასების მეთოდი იქნა დანერგილი, რომელიც მოიცავდა MS/MS-ს შორის საერთო NL-ის ანალიზს. ამ მიზნით, ჩვენ გამოვიყენეთ 52 NL სია, რომლებიც ხშირად გვხვდება MS ფრაგმენტაციის პროცესში, და უფრო სპეციფიკური NL (მონაცემთა ფაილი S1), რომელიც ადრე იყო ანოტირებული დასუსტებული Nepenthes სახეობის მეორადი მეტაბოლიტების MS/MS სპექტრისთვის (9, 26). თითოეული MS/MS-ისთვის შევქმენით 1 და 0 ორობითი ვექტორი, რომელიც შესაბამისად შეესაბამება ზოგიერთი NL-ის მიმდინარე და არარსებულ რაოდენობას. ევკლიდური მანძილის მსგავსების საფუძველზე, NL მსგავსების ქულა გამოითვლება ორობითი NL ვექტორების თითოეული წყვილისთვის.
ორმაგი კლასტერიზაციის განსახორციელებლად, ჩვენ გამოვიყენეთ DiffCoEx R პაკეტი, რომელიც დაფუძნებულია გენების თანაექსპრესიის შეწონილი ანალიზის (WGCNA) გაფართოებაზე. MS/MS სპექტრების NDP და NL შეფასების მატრიცების გამოყენებით, შედარებითი კორელაციის მატრიცის გამოსათვლელად გამოვიყენეთ DiffCoEx. ბინარული კლასტერიზაცია ხორციელდება „cutreeDynamic“ პარამეტრის method = „hybrid“-ზე, cutHeight = 0.9999, deepSplit = T და minClusterSize = 10-ზე დაყენებით. DiffCoEx-ის R საწყისი კოდი გადმოწერილი იქნა დამატებითი ფაილიდან ტესონის და სხვების მიერ (57); საჭირო R WGCNA პროგრამული პაკეტი შეგიძლიათ იხილოთ https://horvath.genetics.ucla.edu/html/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA-ზე.
MS/MS მოლეკულური ქსელის ანალიზის ჩასატარებლად, ჩვენ გამოვთვალეთ დაწყვილებული სპექტრული დაკავშირებადობა NDP და NL მსგავსების ტიპების საფუძველზე და გამოვიყენეთ Cytoscape პროგრამული უზრუნველყოფა ქსელის ტოპოლოგიის ვიზუალიზაციისთვის CyFilescape yFiles განლაგების ალგორითმის გაფართოების აპლიკაციაში ორგანული განლაგების გამოყენებით.
მონაცემებზე სტატისტიკური ანალიზის ჩასატარებლად გამოიყენეთ R ვერსია 3.0.1. სტატისტიკური მნიშვნელობა შეფასდა ვარიაციის ორმხრივი ანალიზის (ANOVA) გამოყენებით, რასაც მოჰყვა ტუკის გულწრფელად მნიშვნელოვანი სხვაობის (HSD) პოსტ-ჰოკ ტესტი. ბალახისმჭამელ და საკონტროლო ჯგუფებს შორის განსხვავების გასაანალიზებლად, ერთი და იგივე ვარიაციის მქონე ნიმუშების ორი ჯგუფის ორმხრივი განაწილება გაანალიზდა სტუდენტის t ტესტის გამოყენებით.
ამ სტატიის დამატებითი მასალებისთვის იხილეთ http://advances.sciencemag.org/cgi/content/full/6/24/eaaz0381/DC1
ეს არის ღია წვდომის სტატია, რომელიც გავრცელებულია Creative Commons Attribution-Non-Commercial License-ის პირობებით, რომელიც იძლევა გამოყენების, გავრცელებისა და რეპროდუცირების საშუალებას ნებისმიერ მედიაში, იმ პირობით, რომ საბოლოო გამოყენება არ არის კომერციული სარგებლის მისაღებად და წინაპირობაა, რომ ორიგინალი ნამუშევარი სწორია. წყარო.
შენიშვნა: ჩვენ მხოლოდ თქვენი ელექტრონული ფოსტის მისამართის მითითებას გთხოვთ, რათა გვერდზე თქვენს მიერ რეკომენდაციის გაწევრიანებულმა პირმა იცოდეს, რომ გსურთ, რომ მათ ელ.წერილი ნახონ და რომ ის სპამი არ არის. ჩვენ არ შევინახავთ ელექტრონული ფოსტის მისამართებს.
ეს კითხვა გამოიყენება იმის შესამოწმებლად, ხართ თუ არა ვიზიტორი და ავტომატური სპამის გაგზავნის თავიდან ასაცილებლად.
ინფორმაციის თეორია უნივერსალურ საშუალებას იძლევა სპეციალური მეტაბოლომების შედარებისა და ტესტის დაცვის თეორიების პროგნოზირებისთვის.
ინფორმაციის თეორია უნივერსალურ საშუალებას იძლევა სპეციალური მეტაბოლომების შედარებისა და ტესტის დაცვის თეორიების პროგნოზირებისთვის.
©2021 ამერიკის ასოციაცია მეცნიერების წინსვლისთვის. ყველა უფლება დაცულია. AAAS არის HINARI, AGORA, OARE, CHORUS, CLOCKSS, CrossRef და COUNTER-ის პარტნიორი. ScienceAdvances ISSN 2375-2548.