Diferite teorii de apărare a plantelor oferă îndrumări teoretice importante pentru explicarea tiparelor metabolismului specializat al plantelor, dar predicțiile lor cheie rămân de testat. Aici, am folosit analiza imparțială prin spectrometrie de masă în tandem (MS/MS) pentru a explora sistematic metabolomul tulpinilor de tutun atenuate de la plante individuale la populații și specii strâns înrudite și am procesat un număr mare de teorii ale caracteristicilor spectrometrice de masă bazate pe spectrele compușilor din informații. Cadrul pentru a testa predicțiile cheie ale teoriilor de apărare optimă (DO) și țintă mobilă (MT). Componenta informațională a metabolomicii plantelor este în concordanță cu teoria DO, dar contrazice principala predicție a teoriei MT asupra dinamicii metabolomice cauzate de erbivore. De la scara evolutivă micro la cea macro, semnalul de iasmonat a fost identificat ca principalul determinant al DO, în timp ce semnalul de etilenă a oferit reglarea fină a răspunsului specific erbivorelor, adnotat de rețeaua moleculară MS/MS.
Metaboliții speciali cu structuri diverse sunt principalii participanți la adaptarea plantelor la mediu, în special în apărarea împotriva inamicilor (1). Diversificarea uimitoare a metabolismului special găsit în plante a stimulat decenii de cercetări aprofundate asupra numeroaselor sale aspecte ale funcțiilor ecologice și a format o listă lungă de teorii de apărare a plantelor, care reprezintă dezvoltarea evolutivă și ecologică a interacțiunilor plantă-insectă. Cercetările empirice oferă îndrumări importante (2). Cu toate acestea, aceste teorii de apărare a plantelor nu au urmat calea normativă a raționamentului deductiv ipotetic, în care predicțiile cheie se aflau la același nivel de analiză (3) și erau testate experimental pentru a avansa următorul ciclu de dezvoltare teoretică (4). Limitările tehnice restricționează colectarea datelor la categorii metabolice specifice și exclud analiza cuprinzătoare a metaboliților specializați, împiedicând astfel comparațiile intercategorii care sunt esențiale pentru dezvoltarea teoretică (5). Lipsa datelor metabolomice cuprinzătoare și a unei monede comune pentru a compara fluxul de lucru al spațiului metabolic între diferite grupuri de plante împiedică maturitatea științifică a domeniului.
Cele mai recente dezvoltări în domeniul metabolomicii prin spectrometrie de masă în tandem (MS/MS) pot caracteriza în mod cuprinzător modificările metabolice în cadrul și între speciile unei anumite clade de sisteme și pot fi combinate cu metode de calcul pentru a calcula similaritatea structurală dintre aceste amestecuri complexe. Cunoștințe anterioare de chimie (5). Combinarea tehnologiilor avansate în analiză și calcul oferă un cadru necesar pentru testarea pe termen lung a multor predicții făcute de teoriile ecologice și evolutive ale diversității metabolice. Shannon (6) a introdus teoria informației pentru prima dată în articolul său fundamental din 1948, punând bazele analizei matematice a informației, care a fost utilizată în multe domenii, altele decât aplicarea sa originală. În genomică, teoria informației a fost aplicată cu succes pentru a cuantifica informațiile conservative de secvență (7). În cercetarea transcriptomică, teoria informației analizează modificările generale din transcriptom (8). În cercetările anterioare, am aplicat cadrul statistic al teoriei informației la metabolomică pentru a descrie expertiza metabolică a nivelului tisular la plante (9). Aici, combinăm fluxul de lucru bazat pe MS/MS cu cadrul statistic al teoriei informației, caracterizat prin diversitatea metabolică în moneda comună, pentru a compara predicțiile cheie ale teoriei apărării plantelor a metabolomului indus de erbivore.
Cadrele teoretice ale apărării plantelor sunt de obicei reciproc incluzive și pot fi împărțite în două categorii: cele care încearcă să explice distribuția metaboliților specifici plantelor pe baza funcțiilor de apărare, cum ar fi apărarea optimă (DO) (10), teoria țintei mobile (TI) (11) și teoria aspectului (12), în timp ce altele caută explicații mecanice ale modului în care schimbările în disponibilitatea resurselor afectează creșterea plantelor și acumularea de metaboliți specializați, cum ar fi ipoteza carbonului: echilibrul nutrienților (13), ipoteza ratei de creștere (14) și ipoteza echilibrului de creștere și diferențiere (15). Cele două seturi de teorii se află la niveluri diferite de analiză (4). Cu toate acestea, două teorii care implică funcții defensive la nivel funcțional domină conversația despre apărarea constitutivă și inductibilă a plantelor: teoria DO, care presupune că plantele investesc în apărarea lor chimică costisitoare doar atunci când este nevoie, de exemplu, când sunt ingerate. Când un animal de iarbă atacă, prin urmare, în funcție de posibilitatea unui atac viitor, este atribuit compusul cu o funcție defensivă (10); Ipoteza MT propune că nu există o axă de schimbare direcțională a metaboliților, ci metabolitul se schimbă aleatoriu, creând astfel posibilitatea de a obstrucționa „ținta de mișcare” metabolică a erbivorelor atacatoare. Cu alte cuvinte, aceste două teorii fac predicții opuse despre remodelarea metabolică care are loc după atacul erbivorelor: relația dintre acumularea unidirecțională de metaboliți cu funcție defensivă (DO) și modificările metabolice nedirecționate (MT) (11).
Ipotezele OD și MT implică nu doar modificările induse în metabolom, ci și consecințele ecologice și evolutive ale acumulării acestor metaboliți, cum ar fi costurile și beneficiile adaptive ale acestor modificări metabolice într-un mediu ecologic specific (16). Deși ambele ipoteze recunosc funcția defensivă a metaboliților specializați, care pot fi sau nu costisitoare, predicția cheie care distinge ipotezele OD și MT constă în direcționalitatea modificărilor metabolice induse. Predicția teoriei OD a primit cea mai mare atenție experimentală până în prezent. Aceste teste includ studiul funcțiilor de apărare directe sau indirecte ale diferitelor țesuturi ale unor compuși specifici în sere și condiții naturale, precum și modificările stadiului de dezvoltare a plantelor (17-19). Cu toate acestea, până în prezent, din cauza lipsei unui flux de lucru și a unui cadru statistic pentru o analiză globală cuprinzătoare a diversității metabolice a oricărui organism, principala diferență de predicție dintre cele două teorii (adică direcția modificărilor metabolice) rămâne de testat. Aici, oferim o astfel de analiză.
Una dintre cele mai semnificative caracteristici ale metaboliților specifici plantelor este diversitatea lor structurală extremă la toate nivelurile, de la plante individuale și populații până la specii similare (20). Multe schimbări cantitative ale metaboliților specializați pot fi observate la scara populației, în timp ce diferențe calitative puternice sunt de obicei menținute la nivel de specie (20). Prin urmare, diversitatea metabolică a plantelor este principalul aspect al diversității funcționale, reflectând adaptabilitatea la diferite nișe, în special acele nișe cu posibilități diferite de invazie de către insecte speciale și erbivorele comune (21). De la articolul inovator al lui Fraenkel (22) despre motivele existenței metaboliților specifici plantelor, interacțiunile cu diverse insecte au fost considerate presiuni de selecție importante, iar aceste interacțiuni se crede că au modelat plantele în timpul evoluției. Calea metabolică (23). Diferențele interspecifice în diversitatea metaboliților specializați pot reflecta, de asemenea, echilibrul fiziologic asociat cu apărarea constitutivă și inductibilă a plantelor împotriva strategiilor erbivore, deoarece cele două specii sunt adesea corelate negativ una cu cealaltă (24). Deși poate fi benefic să se mențină o apărare bună în permanență, schimbările metabolice oportune asociate cu apărarea oferă beneficii clare, permițând plantelor să aloce resurse valoroase altor investiții fiziologice (19, 24) și să evite necesitatea simbiozei. Daune colaterale (25). În plus, aceste reorganizări ale metaboliților specializați cauzate de erbivorele insecte pot duce la o distribuție distructivă în populație (26) și pot reflecta citiri directe ale unor modificări naturale substanțiale ale semnalului acidului iasmonic (JA), care poate fi menținut în populație. Semnalele JA ridicate și scăzute reprezintă compromisuri între apărarea împotriva erbivorelor și competiția cu specii specifice (27). În plus, căile biosintetice specializate ale metaboliților vor suferi pierderi și transformări rapide în timpul evoluției, rezultând o distribuție metabolică neuniformă între speciile strâns înrudite (28). Aceste polimorfisme pot fi stabilite rapid ca răspuns la schimbarea tiparelor erbivore (29), ceea ce înseamnă că fluctuația comunităților de erbivore este un factor cheie care determină heterogenitatea metabolică.
Aici, am rezolvat în mod specific următoarele probleme. (I) Cum reconfigurează insecta erbivoră metabolomul plantei? (Ii) Care sunt principalele componente informaționale ale plasticității metabolice care pot fi cuantificate pentru a testa predicțiile teoriei apărării pe termen lung? (Iii) Dacă este necesară reprogramarea metabolomului plantei într-un mod unic pentru atacator, dacă da, ce rol joacă hormonul vegetal în adaptarea unui răspuns metabolic specific și care metaboliți contribuie la specificitatea speciei a apărării? (Iv) Întrucât predicțiile făcute de multe teorii ale apărării pot fi extinse la toate nivelurile țesuturilor biologice, ne-am întrebat cât de consistent este răspunsul metabolic cauzat de la comparația internă la comparația interspecii? În acest scop, am studiat sistematic metabolomul foliar al nicotinei din tutun, care este o plantă model ecologic cu un metabolism bogat și specializat, eficientă împotriva larvelor a două erbivore native, Lepidoptera Datura (Ms) (foarte agresivă, consumată în principal de organism). La Solanaceae și Spodoptera littoralis (Sl), viermii frunzelor de bumbac sunt un fel de „gen”, cu plante gazdă Solanaceae și alte gazde din alte genuri și familii, plante hrănitoare. Am analizat spectrul metabolomicii MS/MS și am extras descriptorii statistici ai teoriei informației pentru a compara teoriile OD și MT. Am creat hărți de specificitate pentru a dezvălui identitatea metaboliților cheie. Analiza a fost extinsă la populația nativă de N. nasi și la speciile de tutun strâns înrudite pentru a analiza în continuare covarianța dintre semnalizarea hormonilor vegetali și inducerea OD.
Pentru a obține o hartă generală a plasticității și structurii metabolomului frunzelor de tutun erbivor, am utilizat un flux de lucru de analiză și calcul dezvoltat anterior pentru a colecta și deconvolua în mod cuprinzător spectre MS/MS independente de date de înaltă rezoluție din extracte de plante (9). Această metodă nediferențiată (numită MS/MS) poate construi spectre de compuși neredundanți, care pot fi apoi utilizați pentru toate analizele la nivel de compus descrise aici. Acești metaboliți deconvoluați ai plantelor sunt de diferite tipuri, constând din sute până la mii de metaboliți (aproximativ 500-1000 s/MS/MS aici). Aici, considerăm plasticitatea metabolică în cadrul teoriei informației și cuantificăm diversitatea și profesionalismul metabolomului pe baza entropiei Shannon a distribuției frecvenței metabolice. Folosind formula implementată anterior (8), am calculat un set de indicatori care pot fi utilizați pentru a cuantifica diversitatea metabolomului (indicator Hj), specializarea profilului metabolic (indicator δj) și specificitatea metabolică a unui singur metabolit (indicator Si). În plus, am aplicat Indicele de Plasticitate a Distanței Relative (RDPI) pentru a cuantifica inductibilitatea metabolomului erbivorelor (Figura 1A) (30). În cadrul acestui cadru statistic, tratăm spectrul MS/MS ca unitate de informație de bază și procesăm abundența relativă a MS/MS într-o hartă a distribuției frecvențelor, apoi folosim entropia Shannon pentru a estima diversitatea metabolomului din acesta. Specializarea metabolomului este măsurată prin specificitatea medie a unui singur spectru MS/MS. Prin urmare, creșterea abundenței unor clase MS/MS după inducerea erbivorelor se transformă în inductibilitate spectrală, RDPI și specializare, adică creșterea indicelui δj, deoarece se produc metaboliți mai specializați și se produce un indice Si ridicat. Scăderea indicelui de diversitate Hj reflectă fie faptul că numărul de MS/MS generate este redus, fie distribuția frecvenței profilului se modifică într-o direcție mai puțin uniformă, reducând în același timp incertitudinea generală. Prin calcularea indicelui Si, este posibil să se evidențieze care MS/MS sunt induse de anumite erbivore, dimpotrivă, care MS/MS nu răspunde la inducție, ceea ce este un indicator cheie pentru a distinge predicția MT de OD.
(A) Descriptorii statistici utilizați pentru inductibilitatea datelor MS/MS (RDPI), diversitate (indicele Hj), specializare (indicele δj) și specificitatea metaboliților (indicele Si) la erbivori (H1 până la Hx). O creștere a gradului de specializare (δj) indică faptul că, în medie, vor fi produși mai mulți metaboliți specifici erbivori, în timp ce o scădere a diversității (Hj) indică o scădere a producției de metaboliți sau o distribuție inegală a metaboliților pe harta distribuției. Valoarea Si evaluează dacă metabolitul este specific unei anumite condiții (aici, erbivor) sau, dimpotrivă, se menține la același nivel. (B) Diagrama conceptuală a predicției teoriei apărării folosind axa teoriei informației. Teoria OD prezice că atacul erbivorelor va crește numărul de metaboliți de apărare, crescând astfel δj. În același timp, Hj scade deoarece profilul este reorganizat către incertitudinea redusă a informațiilor metabolice. Teoria MT prezice că atacul erbivorelor va provoca modificări nedirecționale în metabolom, crescând astfel Hj ca indicator al creșterii incertitudinii informațiilor metabolice și provocând o distribuție aleatorie a Si. De asemenea, am propus un model mixt, cel mai bun MT, în care unii metaboliți cu valori defensive mai mari vor fi deosebit de crescuți (valoare mare a Si), în timp ce alții prezintă răspunsuri aleatorii (valoare mai mică a Si).
Folosind descriptorii teoriei informației, interpretăm teoria OD pentru a prezice că modificările metaboliților speciali induse de erbivore într-o stare constitutivă neindusă vor duce la (i) o creștere a specificității metabolice (indicele Si), determinând specificitatea metabonomică (indicele δj), adică creșterea anumitor grupuri speciale de metaboliți cu valoare de apărare mai mare, și (ii) scăderea diversității metabolomilor (indicele Hj) datorită schimbării distribuției frecvenței metabolice către o distribuție mai mare a corpului de leptină. La nivelul unui singur metabolit, este de așteptat o distribuție ordonată a Si, unde metabolitul va crește valoarea Si în funcție de valoarea sa de apărare (Figura 1B). În acest sens, explicăm teoria MT pentru a prezice că excitația va duce la (i) modificări nedirecționale ale metaboliților, rezultând o scădere a indicelui δj și (ii) o creștere a indicelui Hj datorită unei creșteri a incertitudinii metabolice. Sau a aleatorității, care poate fi cuantificată prin entropia Shannon sub formă de diversitate generalizată. În ceea ce privește compoziția metabolică, teoria MT va prezice distribuția aleatorie a Si. Având în vedere că anumiți metaboliți se află în condiții specifice, în condiții specifice, iar alte condiții nu se află în condiții specifice, iar valoarea lor de apărare depinde de mediu, am propus și un model mixt de apărare, în care δj și Hj sunt distribuite în două de-a lungul Si. Creșterea Si se face în toate direcțiile, doar anumite grupuri de metaboliți, care au valori de apărare mai mari, vor crește în mod deosebit Si, în timp ce altele vor avea o distribuție aleatorie (Figura 1B).
Pentru a testa predicția teoriei apărării redefinite pe axa descriptorului teoriei informației, am crescut larve de erbivore expert (Ms) sau generaliste (Sl) pe frunzele de Nepenthes pallens (Figura 2A). Folosind analiza MS/MS, am recuperat 599 de spectre MS/MS neredundante (fișier de date S1) din extracte de metanol din țesutul foliar colectat după hrănirea omizilor. Utilizarea indicilor RDPI, Hj și δj pentru a vizualiza reconfigurarea conținutului informațional în fișierele de configurare MS/MS relevă modele interesante (Figura 2B). Tendința generală este că, așa cum este descris de descriptorul informațional, pe măsură ce omizile continuă să mănânce frunze, gradul de reorganizare metabolică crește în timp: la 72 de ore după ce erbivorul mănâncă, RDPI crește semnificativ. Comparativ cu controlul nedeteriorat, Hj a fost semnificativ redus, ceea ce s-a datorat gradului crescut de specializare a profilului metabolic, care a fost cuantificat prin indicele δj. Această tendință aparentă este în concordanță cu predicțiile teoriei OD, dar este inconsistentă cu principalele predicții ale teoriei MT, care consideră că modificările aleatorii (nedirecționale) ale nivelurilor de metaboliți sunt folosite ca un camuflaj defensiv (Figura 1B). Deși conținutul de elicitori ai secreției orale (OS) și comportamentul alimentar al acestor două erbivore sunt diferite, hrănirea lor directă a dus la modificări similare în direcțiile Hj și δj în timpul perioadelor de recoltare de 24 de ore și 72 de ore. Singura diferență a apărut la 72 de ore de RDPI. Comparativ cu cel cauzat de hrănirea cu Ms, metabolismul general indus de hrănirea cu Sl a fost mai mare.
(A) Design experimental: erbivorele de tip porc comun (S1) sau expert (Ms) sunt hrănite cu frunze desalinizate de plante ulcior, în timp ce pentru erbivorismul simulat, OS al Ms (W + OSM) este utilizat pentru a gestiona înțeparea rănilor în poziții standardizate ale frunzelor. S1 (W + OSSl) larve sau apă (W + W). Controlul (C) este o frunză nedeteriorată. (B) Inductibilitatea (RDPI comparativ cu diagrama de control), diversitatea (indicele Hj) și indicele de specializare (indicele δj) calculați pentru harta specială a metaboliților (599 MS/MS; fișierul de date S1). Asteriscurile indică diferențe semnificative între hrănirea directă cu erbivorele și grupul de control (testul t Student cu testul t pereche, *P<0,05 și ***P<0,001). ns, neimportant. (C) Indicele de rezoluție temporală al spectrului principal (cutie albastră, aminoacid, acid organic și zahăr; fișier de date S2) și al spectrului special de metaboliți (cutie roșie 443 MS/MS; fișier de date S1) după tratamentul simulat cu erbivorism. Banda de culoare se referă la intervalul de încredere de 95%. Asteriscul indică diferența semnificativă dintre tratament și control [analiza pătratică a varianței (ANOVA), urmată de diferența semnificativă sinceră a lui Tukey (HSD) pentru comparații multiple post-hoc, *P<0,05, **P<0,01 și *** P<0,001]. (D) Specializarea diagramelor de dispersie și a profilurilor speciale de metaboliți (probe repetate cu tratamente diferite).
Pentru a explora dacă remodelarea indusă de erbivori la nivel de metabolom se reflectă în modificările nivelului metaboliților individuali, ne-am concentrat mai întâi asupra metaboliților studiați anterior în frunzele de Nepenthes pallens cu rezistență dovedită la erbivori. Amidele fenolice sunt conjugate hidroxicinamamidă-poliamină care se acumulează în timpul procesului de erbivorizare al insectelor și sunt cunoscute pentru faptul că reduc performanța insectelor (32). Am căutat precursorii MS/MS corespunzători și am reprezentat grafic curbele lor cinetice cumulative (Figura S1). Nu este surprinzător faptul că derivații de fenol care nu sunt implicați direct în apărarea împotriva erbivorelor, cum ar fi acidul clorogenic (CGA) și rutina, sunt reglați negativ după erbivorizare. În schimb, erbivorele pot face ca amidele fenolice să fie foarte puternice. Hrănirea continuă a celor două erbivore a dus la aproape același spectru de excitație al fenolamidelor, iar acest model a fost deosebit de evident pentru sinteza de novo a fenolamidelor. Același fenomen va fi observat și la explorarea căii glicozidelor diterpenice 17-hidroxigeranil nonanediol (17-HGL-DTG), care produce un număr mare de diterpene aciclice cu funcții anti-erbivore eficiente (33), dintre care hrănirea cu MS și Sl a declanșat un profil de expresie similar (Figura S1)).
Posibilul dezavantaj al experimentelor de hrănire directă cu erbivorele este diferența dintre rata de consum al frunzelor și timpul de hrănire al erbivorelor, ceea ce face dificilă eliminarea efectelor specifice erbivorelor cauzate de răni și erbivore. Pentru a rezolva mai bine specificitatea speciilor de erbivor în răspunsul metabolic indus al frunzelor, am simulat hrănirea larvelor de Ms și Sl prin aplicarea imediată a OS proaspăt colectat (OSM și OSS1) la puncția standard W a pozițiilor consistente ale frunzelor. Această procedură se numește tratament W + OS și standardizează inducția prin sincronizarea precisă a debutului răspunsului provocat de erbivor, fără a provoca efecte de confuzie ale diferențelor în rata sau cantitatea de pierdere de țesut (Figura 2A) (34). Folosind analiza și conducta de calcul MS/MS, am recuperat 443 de spectre MS/MS (fișierul de date S1), care s-au suprapus cu spectrele asamblate anterior din experimentele de hrănire directă. Analiza teoriei informației a acestui set de date MS/MS a arătat că reprogramarea metabolomilor specializați în frunze prin simularea erbivorelor a arătat inducții specifice OS (Figura 2C). În special, comparativ cu tratamentul cu OSS1, OSM a cauzat o creștere a specializării metabolomului la 4 ore. Este demn de remarcat faptul că, în comparație cu setul de date experimentale privind hrănirea directă cu erbivorele, cinetica metabolică vizualizată în spațiul bidimensional folosind Hj și δj ca coordonate și direcționalitatea specializării metabolomului ca răspuns la tratamentul simulat cu erbivorele în timp au crescut constant (Figura 2D). În același timp, am cuantificat conținutul de aminoacizi, acizi organici și zaharuri (fișierul de date S2) pentru a investiga dacă această creștere țintită a expertizei metabolomului se datorează reconfigurării metabolismului central al carbonului ca răspuns la erbivorele simulate (Figura S2). Pentru a explica mai bine acest model, am monitorizat în continuare cinetica de acumulare metabolică a căilor fenolamidă și 17-HGL-DTG discutate anterior. Inducerea specifică OS a erbivorelor este transformată într-un model de rearanjare diferențială în cadrul metabolismului fenolamidei (Figura S3). Amidele fenolice care conțin grupări de cumarină și cafeoil sunt induse preferențial de OSS1, în timp ce OSM-urile declanșează o inducție specifică a conjugatelor de ferulil. Pentru calea 17-HGL-DTG, a fost detectată inducția diferențială a OS prin produși de malonilare și dimalonilare în aval (Figura S3).
În continuare, am studiat plasticitatea transcriptomului indusă de OS utilizând setul de date microarray de tip time-curse, care simulează utilizarea OSM-urilor pentru tratarea frunzelor plantelor rozetă la erbivore. Cinetica de eșantionare se suprapune practic cu cinetica utilizată în acest studiu metabolomic (35). Comparativ cu reconfigurarea metabolomului în care plasticitatea metabolică este crescută în mod deosebit în timp, observăm explozii de transcripție tranzitorii în frunze induse de Ms, unde inductibilitatea transcriptomului (RDPI) și specializarea (δj) sunt la 1. A existat o creștere semnificativă a orelor și a diversității (Hj). În acest moment, expresia BMP1 a fost semnificativ redusă, urmată de relaxarea specializării transcriptomului (Figura S4). Familiile de gene metabolice (cum ar fi P450, glicoziltransferază și BAHD aciltransferază) participă la procesul de asamblare a metaboliților speciali din unități structurale derivate din metabolismul primar, urmând modelul de specializare înaltă timpurie menționat anterior. Ca studiu de caz, a fost analizată calea fenilalaninei. Analiza a confirmat că genele principale din metabolismul fenolamidei sunt puternic induse de OS la erbivore, comparativ cu plantele neatrase, și sunt strâns aliniate în modelele lor de expresie. Factorul de transcripție MYB8 și genele structurale PAL1, PAL2, C4H și 4CL în amonte de această căe au arătat o inițiere timpurie a transcripției. Aciltransferazele care joacă un rol în asamblarea finală a fenolamidei, cum ar fi AT1, DH29 și CV86, prezintă un model prelungit de suprareglare (Figura S4). Observațiile de mai sus indică faptul că inițierea timpurie a specializării transcriptomului și creșterea ulterioară a specializării metabolomice sunt un mod cuplat, care se poate datora sistemului de reglare sincron care inițiază un răspuns puternic de apărare.
Reconfigurarea semnalizării hormonilor vegetali acționează ca un strat de reglare care integrează informațiile erbivore pentru a reprograma fiziologia plantelor. După simularea erbivorelor, am măsurat dinamica cumulativă a categoriilor cheie de hormoni vegetali și am vizualizat co-exprimarea temporală dintre ele [coeficientul de corelație Pearson (PCC) > 0,4] (Figura 3A). Așa cum era de așteptat, hormonii vegetali legați de biosinteză sunt legați în cadrul rețelei de co-exprimare a hormonilor vegetali. În plus, specificitatea metabolică (indicele Si) este mapată la această rețea pentru a evidenția hormonii vegetali induși de diferite tratamente. Sunt trasate două zone principale de răspuns specific erbivor: una este în clusterul JA, unde JA (forma sa biologic activă JA-Ile) și alți derivați de JA prezintă cel mai mare scor Si; cealaltă este etilena (ET). Giberelina a prezentat doar o creștere moderată a specificității erbivore, în timp ce alți hormoni vegetali, cum ar fi citokinina, auxina și acidul abscisic, au avut o specificitate de inducție scăzută pentru erbivore. Comparativ cu utilizarea exclusivă a W + W, amplificarea valorii de vârf a derivatelor JA prin aplicarea OS (W + OS) poate fi practic transformată într-un indicator specific puternic al JA-urilor. În mod neașteptat, se știe că OSM și OSS1 cu conținut diferit de elicitori provoacă o acumulare similară de JA și JA-Ile. Spre deosebire de OSS1, OSM este indus specific și puternic de OSM-uri, în timp ce OSS1 nu amplifică răspunsul rănilor bazale (Figura 3B).
(A) Analiza rețelei de co-exprimare bazată pe calculul PCC al simulării cineticei acumulării hormonilor vegetali induse de erbivore. Nodul reprezintă un singur hormon vegetal, iar dimensiunea nodului reprezintă indicele Si specific hormonului vegetal între tratamente. (B) Acumularea de JA, JA-Ile și ET în frunze cauzată de diferite tratamente, indicată prin culori diferite: caisă, W + OSM; albastru, W + OSSl; negru, W + W; gri, C (control). Asteriscurile indică diferențe semnificative între tratament și control (ANOVA bidirecțională urmată de comparație multiplă post-hoc Tukey HSD, *** P <0,001). Analiza teoriei informației a (C)697 MS/MS (fișier de date S1) în biosinteza JA și spectrul de percepție afectat (irAOC și irCOI1) și (D)585 MS/MS (fișier de date S1) în ETR1 cu semnal ET afectat. Două tratamente simulate cu erbivore au declanșat linii de plante și plante de control cu ​​vehicul gol (EV). Asteriscurile indică diferențe semnificative între tratamentul W+OS și controlul nedeteriorat (ANOVA bidirecțională urmată de comparație multiplă post-hoc Tukey HSD, *P<0,05, **P<0,01 și ***P<0,001). (E) Grafice dispersate ale opoziției dispersate la specializare. Culorile reprezintă diferite tulpini modificate genetic; simbolurile reprezintă diferite metode de tratament: triunghi, W + OSS1; dreptunghi, W + OSM; cerc C
În continuare, folosim o tulpină modificată genetic de Nepenthes atenuată (irCOI1 și sETR1) în etapele cheie ale biosintezei JA și ET (irAOC și irACO) și percepției (irCOI1 și sETR1) pentru a analiza metabolismul acestor doi hormoni vegetali la erbivorele. Contribuția relativă a reprogramării. În concordanță cu experimentele anterioare, am confirmat inducerea OS erbivor în plantele purtătoare goale (EV) (Figura 3, C până la D) și scăderea generală a indicelui Hj cauzată de OSM, în timp ce indicele δj a crescut. Răspunsul este mai pronunțat decât răspunsul declanșat de OSS1. Un grafic cu două linii care utilizează Hj și δj ca coordonate arată dereglarea specifică (Figura 3E). Cea mai evidentă tendință este că, în tulpinile cărora le lipsește semnalul JA, diversitatea metabolomului și modificările de specializare cauzate de erbivore sunt aproape complet eliminate (Figura 3C). În schimb, percepția silențioasă a ET la plantele sETR1, deși efectul general asupra modificărilor metabolismului erbivor este mult mai mic decât cel al semnalizării JA, atenuează diferența dintre indicii Hj și δj dintre excitațiile OSM și OSS1 (Figura 3D și Figura S5). Acest lucru indică faptul că, pe lângă funcția principală a transducției semnalului JA, transducția semnalului ET servește și ca o reglare fină a răspunsului metabolic specific speciei erbivorelor. În concordanță cu această funcție de reglare fină, nu a existat nicio modificare a inductibilității generale a metabolomului la plantele sETR1. Pe de altă parte, comparativ cu plantele sETR1, plantele irACO au indus amplitudini generale similare ale modificărilor metabolice cauzate de erbivore, dar au prezentat scoruri Hj și δj semnificativ diferite între provocările OSM și OSS1 (Figura S5).
Pentru a identifica metaboliți specializați care au contribuții importante la răspunsul specific speciei erbivorelor și pentru a regla fin producția acestora prin semnale ET, am utilizat metoda MS/MS structurală dezvoltată anterior. Această metodă se bazează pe metoda bi-clustering pentru a reinduce familia metabolică din fragmentele MS/MS [produs scalar normalizat (NDP)] și scorul de similaritate bazat pe pierderea neutră (NL). Setul de date MS/MS construit prin analiza liniilor transgenice ET a produs 585 MS/MS (fișier de date S1), care a fost rezolvat prin gruparea lor în șapte module MS/MS principale (M) (Figura 4A). Unele dintre aceste module sunt dens populate cu metaboliți speciali caracterizați anterior: de exemplu, M1, M2, M3, M4 și M7 sunt bogați în diverși derivați de fenol (M1), glicozide flavonoide (M2), zaharuri acilice (M3 și M4) și 17-HGL-DTG (M7). În plus, se calculează informațiile metabolice specifice (indicele Si) ale unui singur metabolit din fiecare modul, iar distribuția sa de Si poate fi observată intuitiv. Pe scurt, spectrele MS/MS care prezintă o specificitate ridicată pentru erbivorism și genotip sunt caracterizate prin valori ridicate ale Si, iar statisticile de kurtoză indică distribuția blănii în colțul drept al cozii. O astfel de distribuție coloidală slabă a fost detectată în M1, în care fenolamida a prezentat cea mai mare fracție de Si (Figura 4B). 17-HGL-DTG inductibil erbivor menționat anterior în M7 a prezentat un scor Si moderat, indicând un grad moderat de reglare diferențială între cele două tipuri de OS. În schimb, majoritatea metaboliților specializați produși constitutiv, cum ar fi rutina, CGA și zaharurile acil, se numără printre cele mai mici scoruri Si. Pentru a explora mai bine complexitatea structurală și distribuția Si între metaboliții speciali, a fost construită o rețea moleculară pentru fiecare modul (Figura 4B). O predicție importantă a teoriei OD (rezumată în Figura 1B) este că reorganizarea metaboliților speciali după erbivorism ar trebui să ducă la modificări unidirecționale ale metaboliților cu valoare defensivă ridicată, în special prin creșterea specificității acestora (spre deosebire de distribuția aleatorie) (Modul) Metabolit defensiv prezis de teoria MT. Majoritatea derivaților fenolici acumulați în M1 sunt funcțional legați de declinul performanței insectelor (32). Comparând valorile Si din metaboliții M1 între frunzele induse și frunzele constitutive ale plantelor de control EV la 24 de ore, am observat că specificitatea metabolică a multor metaboliți după insectele erbivore are o tendință semnificativă de creștere (Figura 4C). Creșterea specifică a valorii Si a fost detectată doar în fenolamidele defensive, dar nu a fost detectată nicio creștere a valorii Si în alți fenoli și metaboliți necunoscuți care coexistă în acest modul. Acesta este un model specializat, care este legat de teoria OD. Principalele predicții ale modificărilor metabolice cauzate de erbivore sunt consistente. Pentru a testa dacă această particularitate a spectrului fenolamidei a fost indusă de ET specific OS, am reprezentat grafic indicele metabolitului Si și am determinat o valoare a expresiei diferențiale între OSM și OSS1 în genotipurile EV și sETR1 (Figura 4D). În sETR1, diferența indusă de fenamidă între OSM și OSS1 a fost redusă considerabil. Metoda de bi-clusterizare a fost aplicată și datelor MS/MS colectate în tulpini cu JA insuficient pentru a deduce principalele module MS/MS legate de specializarea metabolică reglată de JA (Figura S6).
(A) Rezultatele clusterizării a 585 MS/MS bazate pe fragmentul partajat (similaritatea NDP) și pierderea neutră partajată (similaritatea NL) au ca rezultat compatibilitatea modulului (M) cu familia de compuși cunoscută sau prin compoziția metaboliților necunoscută sau slab metabolizată. Lângă fiecare modul, este prezentată distribuția specifică metabolitului (MS/MS) (Si). (B) Rețea moleculară modulară: Nodurile reprezintă scorurile MS/MS și marginile, NDP (roșu) și NL (albastru) MS/MS (prag limită, > 0,6). Indicele de specificitate gradată a metabolitului (Si) colorat în funcție de modul (stânga) și mapat la rețeaua moleculară (dreapta). (C) Modulul M1 al plantei EV în stare constitutivă (control) și indusă (erbivor simulat) la 24 de ore: diagrama rețelei moleculare (valoarea Si este dimensiunea nodului, fenolamida defensivă este evidențiată cu albastru). (D) Diagrama rețelei moleculare M1 a liniei spectrale sETR1 cu percepție EV și ET afectată: compusul fenolic reprezentat de nodul cerc verde și diferența semnificativă (valoarea P) între tratamentele W + OSM și W + OSS1 ca dimensiune a nodului. CP, N-cafeoil-tirozină; CS, N-cafeoil-spermidină; FP, acid ester-uric al acidului N-ferulic; FS, N-ferulil-spermidină; CoP, N', N”-cumarolil-tirozină; DCS, N', N”-dicafeoil-spermidină; CFS, N', N”-cafeoil, feruloil-spermidină; Lycium barbarum în goji Fiul; Nick. O-AS, zahăr O-acil.
Am extins analiza de la un singur genotip atenuat de Nepenthes la populații naturale, unde modificări intraspecifice puternice ale nivelurilor de JA erbivore și ale nivelurilor de metaboliți specifici au fost descrise anterior în populațiile naturale (26). Am folosit acest set de date pentru a acoperi 43 de germoplasme. Aceste germoplasme constau din 123 de specii de plante din N. pallens. Aceste plante au fost prelevate din semințe colectate în diferite habitate native din Utah, Nevada, Arizona și California (Figura S7), am calculat diversitatea metabolomilor (numită aici nivel populațional) β diversitate) și specializarea cauzată de OSM. În concordanță cu studiile anterioare, am observat o gamă largă de modificări metabolice de-a lungul axelor Hj și δj, indicând faptul că germoplasmele au diferențe semnificative în plasticitatea răspunsurilor lor metabolice la erbivore (Figura S7). Această organizare amintește de observațiile anterioare despre gama dinamică a modificărilor JA cauzate de erbivore și a menținut o valoare foarte ridicată într-o singură populație (26, 36). Folosind JA și JA-Ile pentru a testa corelația generală a nivelului dintre Hj și δj, am constatat că există o corelație pozitivă semnificativă între JA și indicele de diversitate și specializare al metabolomului β (Figura S7). Acest lucru sugerează că heterogenitatea indusă de erbivore în inducerea JA detectată la nivel de populație se poate datora unor polimorfisme metabolice cheie cauzate de selecția dintre erbivorele insectelor.
Studiile anterioare au arătat că tipurile de tutun diferă foarte mult în ceea ce privește tipul și dependența relativă de apărarea metabolică indusă și constitutivă. Se crede că aceste modificări ale transducției semnalului anti-erbivor și ale capacităților de apărare sunt reglate de presiunea populației de insecte, ciclul de viață al plantelor și costurile de producție a apărării în nișa în care crește o anumită specie. Am studiat consistența remodelării metabolomului frunzelor indusă de erbivorele a șase specii de Nicotiana originare din America de Nord și America de Sud. Aceste specii sunt strâns înrudite cu Nepenthes America de Nord, și anume Nicolas Bociflo. La, N. nicotinis, Nicotiana n. iarbă atenuată, Nicotiana tabacum, tutun liniar, tutun (Nicotiana spegazzinii) și tutun din frunze de tutun (Nicotiana obtusifolia) (Figura 5A) (37). Șase dintre aceste specii, inclusiv specia bine caracterizată N. please, sunt plante anuale din clada petunia, iar N. obtusifolia sunt plante perene din clada surori Trigonophyllae (38). Ulterior, s-au efectuat inducții W + W, W + OSM și W + OSS1 pe aceste șapte specii pentru a studia rearanjarea metabolică la nivel de specie a hrănirii cu insecte.
(A) Un arbore filogenetic bootstrap bazat pe probabilitatea maximă [pentru sinteza glutaminei nucleare (38)] și distribuția geografică a șapte specii de Nicotiana strâns înrudite (culori diferite) (37). (B) O diagramă de dispersie a diversității specializate pentru profilurile metabolice a șapte specii de Nicotiana (939 MS/MS; fișier de date S1). La nivel de specie, diversitatea metabolomului este corelată negativ cu gradul de specializare. Analiza corelației la nivel de specie dintre diversitatea metabolică și specializare și acumularea de JA este prezentată în Figura 2. S9. Culoare, diferite tipuri; triunghi, W + OSS1; dreptunghi, W + OSM; (C) Dinamica JA Nicotiana și JA-Ile este clasificată în funcție de amplitudinea excitației OS (ANOVA bidirecțională și comparație post-multiplă Tukey HSD, * P <0,05, ** P <0,01 și * ** Pentru compararea W + OS și W + W, P <0,001). Diagramă tip box-plot a (D) diversității și (E) specializării fiecărei specii după simularea JA erbivor și metil (MeJA). Asteriscul indică diferența semnificativă dintre W + OS și W + W sau lanolină plus W (Lan + W) sau Lan plus MeJA (Lan + MeJa) și controlul Lan (analiză bidirecțională a varianței, urmată de comparație multiplă post-hoc Tukey HSD, *P<0,05, **P<0,01 și ***P<0,001).
Folosind metoda clusterelor duale, am identificat 9 module a câte 939 MS/MS (fișierul de date S1). Compoziția MS/MS reconfigurată prin diferite tratamente variază foarte mult între diferitele module și diferite specii (Figura S8). Vizualizarea Hj (denumită aici γ-diversitate la nivel de specie) și δj arată că diferite specii se agregă în grupuri foarte diferite în spațiul metabolic, unde diviziunea la nivel de specie este de obicei mai proeminentă decât excitația. Cu excepția N. linear și N. obliquus, acestea prezintă o gamă dinamică largă de efecte de inducție (Figura 5B). În schimb, specii precum N. purpurea și N. obtusifolia au un răspuns metabolic mai puțin evident la tratament, dar metabolomul este mai divers. Distribuția specifică speciei a răspunsului metabolic indus a dus la o corelație negativă semnificativă între specializare și diversitatea gamma (PCC = -0,46, P = 4,9×10-8). Modificările nivelurilor de JA induse de OS sunt corelate pozitiv cu specializarea metabolomului și corelate negativ cu diversitatea gamma metabolică prezentată de fiecare specie (Figura 5B și Figura S9). Este demn de remarcat faptul că speciile denumite colocvial specii „cu răspuns la semnal” în Figura 5C, cum ar fi Nepenthes nematodes, Nepenthes nepenthes, Nepenthes acute și Nepenthes attenuated, au cauzat semne semnificative la 30 de minute. Recentele focare de JA și JA-Ile specifice OS, în timp ce alte bacterii numite „nereactive la semnal”, cum ar fi Nepenthes mills, Nepenthes powdery și N. obtusifolia, prezintă doar inducție JA-Ile Edge, fără nicio specificitate OS (Figura 5C). La nivel metabolic, așa cum s-a menționat mai sus, pentru Nepenthes atenuat, substanțele care răspund la semnal au prezentat specificitate OS și au crescut semnificativ δj, reducând în același timp Hj. Acest efect de amorsare specific OS nu a fost detectat la speciile clasificate drept specii nereactive la semnal (Figura 5, D și E). Metaboliții specifici OS sunt partajați mai frecvent între speciile care răspund la semnal, iar aceste grupuri de semnal se grupează cu specii cu răspunsuri la semnal mai slabe, în timp ce speciile cu răspunsuri la semnal mai slabe prezintă o interdependență mai mică (Figura S8). Acest rezultat indică faptul că inducerea specifică OS a JA-urilor și reconfigurarea specifică OS a metabolomului din aval sunt cuplate la nivel de specie.
Apoi, am folosit o pastă de lanolină care conține metil JA (MeJA) pentru a trata plantele, pentru a investiga dacă aceste moduri de cuplare sunt restricționate de disponibilitatea JA aplicată de JA exogenă, care se va afla în citoplasma plantelor. Deesterificarea rapidă este JA. Am constatat aceeași tendință de schimbare treptată de la specii care răspund la semnal la specii care nu răspund la semnal, cauzată de furnizarea continuă de JA (Figura 5, D și E). Pe scurt, tratamentul cu MeJA a reprogramat puternic metabolomii nematodelor liniare, N. obliquus, N. aquaticus, N. pallens și N. mikimotoi, rezultând o creștere semnificativă a δj și o scădere a Hj. N. purpurea a arătat doar o creștere a δj, dar nu și a Hj. N. obtusifolia, despre care s-a demonstrat anterior că acumulează niveluri extrem de scăzute de JA, răspunde, de asemenea, slab la tratamentul cu MeJA în ceea ce privește reconfigurarea metabolomului. Aceste rezultate indică faptul că producția de JA sau transducția semnalului este restricționată fiziologic la speciile care nu răspund la semnal. Pentru a testa această ipoteză, am studiat cele patru specii (N. pallens, N. mills, N. pink și N. microphylla) induse de W + W, W + OSM-uri și W + OSS1 Transcriptom (39). În concordanță cu modelul de remodelare a metabolomului, speciile sunt bine separate în spațiul transcriptomului, dintre care N. attenuated a prezentat cel mai mare RDPI indus de OS, în timp ce N. gracilis a avut cel mai mic (Figura 6A). Cu toate acestea, s-a constatat că diversitatea transcriptomului indusă de N. oblonga a fost cea mai mică dintre cele patru specii, contrar celei mai mari diversități metabonomice a N. oblonga demonstrate anterior la șapte specii. Studiile anterioare au arătat că un set de gene legate de semnalele de apărare timpurii, inclusiv semnalele JA, explică specificitatea răspunsurilor de apărare timpurii induse de elicitorii legați de erbivori la speciile de Nicotiana (39). Compararea căilor de semnalizare JA între aceste patru specii a relevat un model interesant (Figura 6B). Majoritatea genelor din această cale, cum ar fi AOC, OPR3, ACX și COI1, au prezentat niveluri relativ ridicate de inducție la aceste patru specii. Cu toate acestea, o genă cheie, JAR4, transformă JA în forma sa biologic activă a transcrierilor acumulate de JA-Ile, iar nivelul său de transcripție este foarte scăzut, în special la N. mills, Nepenthes pieris și N. microphylla. În plus, doar transcrierea unei alte gene, AOS, nu a fost detectată la N. bifidum. Aceste modificări ale expresiei genelor pot fi responsabile pentru fenotipurile extreme induse de producția scăzută de JA la speciile anergice semnal și de inducerea N. gracilis.
(A) Analiza teoriei informației privind reprogramarea răspunsurilor transcripționale timpurii la patru specii de tutun strâns înrudite, prelevate la 30 de minute după inducerea erbivorică. RDPI este calculat prin compararea frunzelor induse de OS erbivor cu controlul plăgii. Culorile indică specii diferite, iar simbolurile indică metode de tratament diferite. (B) Analiza expresiei genelor în căile de semnalizare JA la patru specii. Calea JA simplificată este prezentată lângă diagrama cutie. Culori diferite indică metode de procesare diferite. Asteriscul indică faptul că există o diferență semnificativă între tratamentul W + OS și controlul W + W (pentru testul t Student pentru diferențe perechi, *P<0,05, **P<0,01 și ***P<0,001). OPDA, acid 12-oxofitodienoic; OPC-8: acid 0,3-oxo-2(2′(Z)-pentenil)-ciclopentan-1-octanoic.
În ultima parte, am studiat modul în care remodelarea specifică speciei de insecte a metabolomului diferitelor specii de plante poate fi rezistentă la erbivorele. Cercetările anterioare au pus accent pe genul Nicotiana. Rezistența lor la Ms și larve diferă foarte mult (40). Aici, am studiat legătura dintre acest model și plasticitatea lor metabolică. Folosind cele patru specii de tutun menționate mai sus și testând corelația dintre diversitatea și specializarea metabolomului cauzată de erbivore și rezistența plantelor la Ms și Sl, am constatat că rezistența, diversitatea și specializarea la Sl generalist sunt corelate pozitiv, în timp ce corelația dintre rezistența la lamele experte și specializare este slabă, iar corelația cu diversitatea nu este semnificativă (Figura S10). În ceea ce privește rezistența la S1, atât N. chinensis atenuată, cât și N. gracilis, despre care s-a demonstrat anterior că prezintă atât niveluri de transducție a semnalului JA, cât și plasticitate a metabolomului, au avut răspunsuri foarte diferite la inducția erbivorelor și au prezentat, de asemenea, o rezistență similară ridicată. Sex.
În ultimii șaizeci de ani, teoria apărării plantelor a oferit un cadru teoretic, pe baza căruia cercetătorii au prezis un număr considerabil de evoluții și funcții ale metaboliților specializați ai plantelor. Majoritatea acestor teorii nu urmează procedura normală a inferențelor puternice (41). Ele propun predicții cheie (3) la același nivel de analiză. Atunci când testarea predicțiilor cheie permite analizarea unor teorii specifice, acest lucru va face ca... Domeniul avansează. să fie susținut, dar să fie respins altele (42). În schimb, noua teorie face predicții la diferite niveluri de analiză și adaugă un nou strat de considerații descriptive (42). Cu toate acestea, cele două teorii propuse la nivel funcțional, MT și OD, pot fi ușor explicate ca predicții importante ale modificărilor metabolice specializate cauzate de erbivore: Teoria OD consideră că modificările în „spațiul” metabolic specializat sunt extrem de direcționale. Teoria MT consideră că aceste modificări vor fi nedirecționale și localizate aleatoriu în spațiul metabolic și tind să aibă metaboliți cu valoare de apărare ridicată. Examinările anterioare ale predicțiilor OD și MT au fost testate folosind un set restrâns de compuși „de apărare” a priori. Aceste teste centrate pe metaboliți exclud capacitatea de a analiza amploarea și traiectoria reconfigurării metabolomului în timpul erbivorismului și nu permit testarea într-un cadru statistic consistent pentru a necesita predicții cheie care pot fi considerate ca un întreg pentru a cuantifica modificările metabolomului plantelor. Aici, am folosit tehnologia inovatoare în metabolomică bazată pe MS computațională și am efectuat analiza MS deconvoluțională în curentul general al descriptorilor teoriei informației pentru a testa distincția dintre cei doi propuși la nivel global de metabolomică. Predicția cheie a acestei teorii. Teoria informației a fost aplicată în multe domenii, în special în contextul cercetării biodiversității și fluxului de nutrienți (43). Cu toate acestea, din câte știm, aceasta este prima aplicație utilizată pentru a descrie spațiul informațional metabolic al plantelor și a rezolva probleme ecologice legate de modificările metabolice temporare ca răspuns la indicii de mediu. În special, capacitatea acestei metode constă în capacitatea sa de a compara modele în cadrul și între speciile de plante pentru a examina modul în care erbivorele au evoluat de la diferite specii la modele macroevoluționare interspecii la diferite niveluri de evoluție. Metabolism.
Analiza componentelor principale (PCA) convertește un set de date multivariate într-un spațiu de reducere a dimensionalității, astfel încât tendința principală a datelor să poată fi explicată, așa că este de obicei utilizată ca o tehnică exploratorie pentru a analiza setul de date, cum ar fi metabolomul deconvoluțional. Cu toate acestea, reducerea dimensionalității va pierde o parte din conținutul informațional din setul de date, iar PCA nu poate oferi informații cantitative despre caracteristicile care sunt deosebit de relevante pentru teoria ecologică, cum ar fi: cum reconfigurează erbivorele diversitatea în domenii specializate (de exemplu, bogăție, distribuție și abundență) metaboliți? Care metaboliți sunt predictori ai stării induse a unui anumit erbivor? Din perspectiva specificității, diversității și inductibilității, conținutul informațional al profilului metabolitului specific frunzei este descompus și se constată că consumul de erbivore poate activa metabolismul specific. În mod neașteptat, am observat că, așa cum este descris în indicatorii teoriei informației implementați, situația metabolică rezultată are o suprapunere mare după atacurile celor două erbivore (generalista hrănită noaptea Sl) și experta în Solanaceae Ms. Deși comportamentul lor alimentar și concentrația sunt semnificativ diferite. Inițiator de conjugat acid gras-aminoacid (FAC) în OS (31). Prin utilizarea OS erbivor pentru tratarea rănilor înțepătoare standardizate, tratamentul simulat cu erbivor a arătat, de asemenea, o tendință similară. Această procedură standardizată pentru simularea răspunsului plantelor la atacurile erbivorelor elimină factorii de confuzie cauzați de modificările comportamentului alimentar al erbivorelor, care duc la grade variabile de deteriorare în momente diferite (34). FAC, despre care se știe că este principala cauză a OSM, reduce JAS și răspunsurile altor hormoni vegetali în OSS1, în timp ce OSS1 se reduce de sute de ori (31). Cu toate acestea, OSS1 a cauzat niveluri similare de acumulare de JA în comparație cu OSM. S-a demonstrat anterior că răspunsul JA la Nepenthes atenuat este foarte sensibil la OSM, unde FAC își poate menține activitatea chiar dacă este diluat 1:1000 cu apă (44). Prin urmare, în comparație cu OSM, deși FAC în OSS1 este foarte scăzut, este suficient pentru a induce un focar suficient de JA. Studiile anterioare au arătat că proteinele asemănătoare porinelor (45) și oligozaharidele (46) pot fi utilizate ca indicii moleculari pentru a declanșa răspunsuri de apărare ale plantelor în OSS1. Cu toate acestea, încă nu este clar dacă acești elicitori din OSS1 sunt responsabili pentru acumularea de JA observată în studiul actual.
Deși există puține studii care descriu amprentele metabolice diferențiale cauzate de aplicarea diferitelor erbivore sau a JA sau SA (acid salicilic) exogen (47), nimeni nu a perturbat perturbarea specifică speciei de erbivor în rețeaua ierbii vegetale și efectele acesteia asupra informațiilor personale specifice. Impactul general al metabolismului este studiat sistematic. Această analiză a confirmat în continuare că conexiunea rețelei hormonale interne cu alți hormoni vegetali, alții decât JA, modelează specificitatea reorganizării metabolice cauzate de erbivore. În special, am detectat că ET cauzat de OSM a fost semnificativ mai mare decât cel cauzat de OSS1. Acest mod este în concordanță cu un conținut mai mare de FAC în OSM, ceea ce este o condiție necesară și suficientă pentru declanșarea unei explozii de ET (48). În contextul interacțiunii dintre plante și erbivore, funcția de semnalizare a ET asupra dinamicii metaboliților specifici plantei este încă sporadică și vizează doar un singur grup de compuși. În plus, majoritatea studiilor au utilizat aplicarea exogenă a ET sau a precursorilor săi sau a diverșilor inhibitori pentru a studia reglarea ET, printre care aceste aplicații chimice exogene vor produce multe efecte secundare nespecifice. Din câte știm, acest studiu reprezintă prima examinare sistematică la scară largă a rolului ET în utilizarea ET pentru a produce și percepe plante transgenice cu deficiențe în scopul coordonării dinamicii metabolomului plantelor. Inducerea ET specifică erbivorelor poate modula în cele din urmă răspunsul metabolomului. Cea mai semnificativă este manipularea transgenică a genelor de biosinteză ET (ACO) și percepție (ETR1), care a relevat acumularea de novo specifică erbivorelor de fenolamide. S-a demonstrat anterior că ET poate regla fin acumularea de nicotină indusă de JA prin reglarea putrescinei N-metiltransferazei (49). Cu toate acestea, din punct de vedere mecanic, nu este clar cum ET reglează fin inducerea fenamidei. Pe lângă funcția de transducție a semnalului ET, fluxul metabolic poate fi, de asemenea, direcționat către S-adenozil-1-metionină pentru a regla investiția în amide poliaminofenolice. S-adenozil-1-metionina este ET și un intermediar comun al căii biosintetice a poliaminelor. Mecanismul prin care semnalul ET reglează nivelul fenolamidei necesită studii suplimentare.
Multă vreme, din cauza numărului mare de metaboliți speciali cu structură necunoscută, atenția intensă acordată categoriilor metabolice specifice nu a putut evalua cu strictețe modificările temporale ale diversității metabolice după interacțiunile biologice. În prezent, pe baza analizei teoriei informației, principalul rezultat al achiziției spectrului MS/MS bazat pe metaboliți imparțiali este că erbivorele care mănâncă sau simulează erbivore continuă să reducă diversitatea metabolică generală a metabolomului frunzelor, crescând în același timp gradul său de specializare. Această creștere temporară a specificității metabolomului cauzată de erbivore este asociată cu o creștere sinergică a specificității transcriptomului. Caracteristica care contribuie cel mai mult la această specializare mai mare a metabolomului (având o valoare Si mai mare) este metabolitul special cu funcția erbivoră caracterizată anterior. Acest model este în concordanță cu predicția teoriei OD, dar predicția MT legată de caracterul aleatoriu al reprogramării metabolomului nu este consistentă. Cu toate acestea, aceste date sunt, de asemenea, în concordanță cu predicția modelului mixt (cel mai bun MT; Figura 1B), deoarece alți metaboliți necaracterizați cu funcții de apărare necunoscute pot urma în continuare o distribuție aleatorie a Si.
Un model demn de remarcat, surprins în continuare de această cercetare, este acela că, de la nivelul microevoluției (o singură plantă și o populație de tutun) până la o scară evolutivă mai mare (specii de tutun strâns înrudite), diferite niveluri de organizare evolutivă sunt în „cea mai bună apărare”. Există diferențe semnificative în abilitățile erbivorelor. Moore și colab. (20) și Kessler și Kalske (1) au propus independent convertirea celor trei niveluri funcționale ale biodiversității, distinse inițial de Whittaker (50), în modificări temporale constitutive și induse ale diversității chimice; acești autori nu au rezumat nici procedurile pentru colectarea datelor metabolomice la scară largă, nici modul de calculare a diversității metabolice din aceste date. În acest studiu, ajustări minore ale clasificării funcționale a lui Whittaker vor considera diversitatea α-metabolică ca fiind diversitatea spectrelor MS/MS la o anumită plantă și diversitatea β-metabolică ca fiind metabolismul intraspecific de bază al unui grup de populații, iar diversitatea γ-metabolică va fi o extensie a analizei speciilor similare.
Semnalul JA este esențial pentru o gamă largă de răspunsuri metabolice la erbivori. Cu toate acestea, există o lipsă de teste cantitative riguroase privind contribuția reglării intraspecifice a biosintezei JA la diversitatea metabolomului, iar dacă semnalul JA este un situs general pentru diversificarea metabolică indusă de stres la o scară macroevoluționară superioară este încă evaziv. Am observat că natura erbivoră a Nepenthes erbivor induce specializarea metabolomului, iar variația specializării metabolomului în cadrul populației de specii de Nicotiana și între speciile de Nicotiana strâns înrudite este sistematic corelată pozitiv cu semnalizarea JA. În plus, atunci când semnalul JA este afectat, specificitatea metabolică indusă de un singur genotip erbivor va fi anulată (Figura 3, C și E). Deoarece modificările spectrului metabolic al populațiilor de Nepenthes atenuate natural sunt în mare parte cantitative, modificările diversității și specificității β metabolice din această analiză pot fi cauzate în mare măsură de excitația puternică a categoriilor de compuși bogați în metaboliți. Aceste clase de compuși domină o parte din profilul metabolomului și duc la o corelație pozitivă cu semnalele JA.
Deoarece mecanismele biochimice ale speciilor de tutun strâns înrudite cu aceasta sunt foarte diferite, metaboliții sunt identificați în mod specific în aspectul calitativ, deci este mai analitic. Prelucrarea profilului metabolic captat de teoria informației relevă faptul că inducția erbivoră exacerbează compromisul dintre diversitatea gamma metabolică și specializare. Semnalul JA joacă un rol central în acest compromis. Creșterea specializării metabolomului este în concordanță cu principala predicție de densitate optică (DO) și este corelată pozitiv cu semnalul JA, în timp ce semnalul JA este corelat negativ cu diversitatea gamma metabolică. Aceste modele indică faptul că capacitatea DO a plantelor este determinată în principal de plasticitatea JA, fie la scară microevoluționară, fie la o scară evolutivă mai mare. Experimentele exogene de aplicare a JA care ocolesc defectele de biosinteză a JA arată în plus că speciile de tutun strâns înrudite pot fi distinse în specii care răspund la semnal și specii care nu răspund la semnal, la fel ca modul lor de JA și plasticitatea metabolomului indusă de erbivore. Speciile care nu răspund la semnal nu pot răspunde din cauza incapacității lor de a produce JA endogen și, prin urmare, sunt supuse unor limitări fiziologice. Acest lucru poate fi cauzat de mutații în unele gene cheie din calea de semnalizare JA (AOS și JAR4 în N. crescens). Acest rezultat evidențiază faptul că aceste modele macroevoluționare interspecii pot fi determinate în principal de modificări ale percepției și reactivității hormonale interne.
Pe lângă interacțiunea dintre plante și erbivore, explorarea diversității metabolice este legată de toate progresele teoretice importante în cercetarea adaptării biologice la mediu și evoluția trăsăturilor fenotipice complexe. Odată cu creșterea cantității de date achiziționate de instrumentele MS moderne, testarea ipotezelor privind diversitatea metabolică poate acum transcende diferențele individuale/categorice ale metaboliților și poate efectua analize globale pentru a dezvălui modele neașteptate. În procesul de analiză la scară largă, o metaforă importantă este ideea de a concepe hărți semnificative care pot fi utilizate pentru explorarea datelor. Prin urmare, un rezultat important al combinației actuale de metabolomică MS/MS imparțială și teoria informației este că oferă o metrică simplă ce poate fi utilizată pentru a construi hărți pentru a răsfoi diversitatea metabolică la diferite scale taxonomice. Aceasta este cerința de bază a acestei metode. Studiul evoluției micro/macro și al ecologiei comunităților.
La nivel macroevolutiv, nucleul teoriei coevoluției plantă-insectă a lui Ehrlich și Raven (51) este de a prezice că variația diversității metabolice interspecii este cauza diversificării liniilor genealogice de plante. Cu toate acestea, în cei cincizeci de ani de la publicarea acestei lucrări fundamentale, această ipoteză a fost rareori testată (52). Acest lucru se datorează în mare măsură caracteristicilor filogenetice ale unor caracteristici metabolice comparabile în liniile genealogice de plante de lungă distanță. Raritatea poate fi utilizată pentru a ancora metodele de analiză țintă. Fluxul de lucru MS/MS actual, procesat de teoria informației, cuantifică similaritatea structurală MS/MS a metaboliților necunoscuți (fără o selecție prealabilă a metaboliților) și convertește acești MS/MS într-un set de MS/MS, astfel încât în ​​metabolismul profesional aceste modele macroevolutive sunt comparate pe scară de clasificare. Indicatori statistici simpli. Procesul este similar cu analiza filogenetică, care poate utiliza alinierea secvențelor pentru a cuantifica rata de diversificare sau evoluția caracterelor fără o predicție prealabilă.
La nivel biochimic, ipoteza de screening a lui Firn și Jones (53) arată că diversitatea metabolică este menținută la diferite niveluri pentru a furniza materii prime pentru exercitarea activităților biologice ale metaboliților anterior neînrudiți sau substituiți. Metodele teoriei informației oferă un cadru în care aceste tranziții evolutive specifice metaboliților care apar în timpul specializării metaboliților pot fi cuantificate ca parte a procesului de screening evolutiv propus: adaptare biologic activă de la specificitate scăzută la specificitate ridicată Metaboliți inhibați ai unui anumit mediu.
Per total, în primele zile ale biologiei moleculare, au fost dezvoltate teorii importante de apărare a plantelor, iar metodele bazate pe ipoteze deductive sunt considerate pe scară largă a fi singurele mijloace de progres științific. Acest lucru se datorează în mare măsură limitărilor tehnice ale măsurării întregului metabolom. Deși metodele bazate pe ipoteze sunt deosebit de utile în alegerea altor mecanisme cauzale, capacitatea lor de a ne îmbunătăți înțelegerea rețelelor biochimice este mai limitată decât metodele computaționale disponibile în prezent în știința contemporană bazată pe date intensive. Prin urmare, teoriile care nu pot fi prezise sunt mult dincolo de domeniul de aplicare al datelor disponibile, astfel încât formula ipotetică/ciclul de testare al progresului în domeniul cercetării nu poate fi abolit (4). Prevedem că fluxul de lucru computațional al metabolomicii introdus aici poate reaprinde interesul pentru problemele recente (cum) și finale (de ce) ale diversității metabolice și poate contribui la o nouă eră a științei datelor ghidate teoretic. Epoca a reexaminat teoriile importante care au inspirat generațiile anterioare.
Hrănirea directă cu erbivorele se realizează prin creșterea unei larve de stadiul al doilea sau a unei larve Sl pe o singură frunză de plantă ulcior de culoare palid a unei singure plante cu înflorire de trandafir, cu 10 replicări de plantă per plantă. Larvele de insecte au fost fixate cu cleme, iar țesutul foliar rămas a fost colectat la 24 și 72 de ore după infecție și congelat rapid, iar metaboliții au fost extrași.
Simulați tratamentul erbivor într-o manieră extrem de sincronizată. Metoda constă în utilizarea roților de modelare din material textil pentru a perfora trei rânduri de spini pe fiecare parte a nervurii mediane a celor trei frunze complet extinse ale plantei în timpul etapei de creștere a ghirlandei de material textil și aplicarea imediată a Ms diluat 1:5. Sau folosiți degetele înmănușate pentru a introduce S1 OS în rana înțepată. Recoltați și procesați o frunză așa cum este descris mai sus. Utilizați metoda descrisă anterior pentru a extrage metaboliții primari și hormonii vegetali (54).
Pentru aplicațiile exogene de JA, cele trei frunze pețiolare ale fiecăreia dintre cele șase plante de trandafir din fiecare specie sunt tratate cu 20 μl de pastă de lanolină conținând 150 μg MeJA (Lan + MeJA) și 20 μl de lanolină plus tratament pentru răni (Lan + W), sau se utilizează 20 μl de lanolină pură ca martor. Frunzele au fost recoltate la 72 de ore după tratament, congelate rapid în azot lichid și depozitate la -80°C până la utilizare.
În grupul nostru de cercetare au fost identificate patru linii transgenice JA și ET, și anume irAOC (36), irCOI1 (55), irACO și sETR1 (48). irAOC a demonstrat o scădere semnificativă a nivelurilor de JA și JA-Ile, în timp ce irCOI1 nu a fost sensibil la JA. Comparativ cu EV, acumularea de JA-Ile a crescut. În mod similar, irACO va reduce producția de ET, iar comparativ cu EV, sETR1, care este insensibil la ET, va crește producția de ET.
Un spectrometru laser fotoacustic (senzor ET în timp real Sensor Sense ETD-300) este utilizat pentru a efectua măsurarea ET în mod neinvaziv. Imediat după tratament, jumătate din frunze au fost tăiate și transferate într-o fiolă de sticlă sigilată de 4 ml, iar spațiul de deasupra a fost lăsat să se acumuleze în decurs de 5 ore. În timpul măsurătorii, fiecare fiolă a fost spălată cu un flux de 2 litri/oră de aer pur timp de 8 minute, care trecuse anterior printr-un catalizator furnizat de Sensor Sense pentru a îndepărta CO2 și apa.
Datele microarray au fost publicate inițial în (35) și salvate în baza de date cuprinzătoare privind expresia genelor a Centrului Național pentru Informații Biotehnologice (NCBI) (număr de acces GSE30287). Datele corespunzătoare frunzelor cauzate de tratamentul cu W + OSM și controlul nedeteriorat au fost extrase pentru acest studiu. Intensitatea brută este log2. Înainte de analiza statistică, valoarea de bază a fost convertită și normalizată la percentila 75 folosind pachetul software R.
Datele originale de secvențiere ARN (RNA-seq) ale speciilor Nicotiana au fost preluate din Arhivele de Lectură Scurtă NCBI (SRA), numărul proiectului fiind PRJNA301787, raportat de Zhou și colab. (39) și se desfășoară conform descrierii din (56). Datele brute procesate de W + W, W + OSM și W + OSS1 corespunzătoare speciilor Nicotiana au fost selectate pentru analiză în acest studiu și procesate în modul următor: Mai întâi, citirile brute RNA-seq au fost convertite în format FASTQ. HISAT2 convertește FASTQ în SAM, iar SAMtools convertește fișierele SAM în fișiere BAM sortate. StringTie este utilizat pentru a calcula expresia genelor, iar metoda sa de exprimare constă în existența unor fragmente la o mie de fragmente de baze la un milion de fragmente de transcripție secvențiate.
Coloana cromatografică Acclaim (150 mm x 2,1 mm; dimensiunea particulelor 2,2 μm) utilizată în analiză și coloana de gardă de 4 mm x 4 mm sunt fabricate din același material. În sistemul de cromatografie lichidă de ultra înaltă performanță (UHPLC) Dionex UltiMate 3000 se utilizează următorul gradient binar: 0 până la 0,5 minute, izocratic 90% A [apă deionizată, 0,1% (v/v) acetonitril și 0,05% acid formic], 10% B (acetonitril și 0,05% acid formic); 0,5 până la 23,5 minute, faza gradientului este 10% A și respectiv 90% B; 23,5 până la 25 de minute, izocratic 10% A și 90% B. Debitul este de 400 μl/min. Pentru toate analizele MS, injectați eluentul coloanei într-un analizor cuadripol și cu timp de zbor (qTOF) echipat cu o sursă de electrospray care funcționează în mod de ionizare pozitivă (tensiune capilară, 4500 V; ieșire capilară 130 V; temperatură de uscare 200°C; debit de aer de uscare 10 litri/min).
Efectuați analiza fragmentelor MS/MS (denumită în continuare MS/MS) care sunt irelevante sau imposibil de distins de date pentru a obține informații structurale despre profilul metabolic general detectabil. Conceptul metodei MS/MS nediscriminatorie se bazează pe faptul că cuadripolul are o fereastră de izolare a masei foarte mare [prin urmare, considerați toate semnalele raportului masă-sarcină (m/z) ca fragmente]. Din acest motiv, deoarece instrumentul Impact II nu a putut crea o înclinare CE, au fost efectuate mai multe analize independente utilizând valori crescute ale energiei de coliziune (CE) induse de coliziune. Pe scurt, analizați mai întâi proba prin ionizare UHPLC-electrospray/qTOF-MS utilizând modul de spectrometrie de masă unică (condiții de fragmentare scăzută generate de fragmentarea în sursă), scanând de la m/z 50 la 1500 la o frecvență de repetiție de 5 Hz. Utilizați azot ca gaz de coliziune pentru analiza MS/MS și efectuați măsurători independente la următoarele patru tensiuni diferite de disociere induse de coliziune: 20, 30, 40 și 50 eV. Pe parcursul procesului de măsurare, cuadripolul are cea mai mare fereastră de izolare a masei, de la m/z 50 la 1500. Când experimentul m/z al corpului frontal și lățimea de izolare este setat la 200, intervalul de masă este activat automat de software-ul de operare al instrumentului și 0 Da. Scanați fragmentele de masă ca în modul cu masă unică. Utilizați formiat de sodiu (50 ml izopropanol, 200 μl acid formic și 1 ml soluție apoasă 1M NaOH) pentru calibrarea masei. Folosind algoritmul de calibrare de înaltă precizie Bruker, fișierul de date este calibrat după rularea spectrului mediu într-o anumită perioadă de timp. Utilizați funcția de export a software-ului Data Analysis v4.0 (Brook Dalton, Bremen, Germania) pentru a converti fișierele de date brute în format NetCDF. Setul de date MS/MS a fost salvat în baza de date metabolomică deschisă MetaboLights (www.ebi.ac.uk) cu numărul de acces MTBLS1471.
Asamblarea MS/MS poate fi realizată prin analiza de corelație între semnalele de calitate MS1 și MS/MS pentru energie de coliziune scăzută și ridicată și reguli nou implementate. Scriptul R este utilizat pentru a realiza analiza de corelație a distribuției precursorului în produs, iar scriptul C# (https://github.com/MPI-DL/indiscriminant-MS-MS-assembly-pipeline) este utilizat pentru a implementa regulile.
Pentru a reduce erorile fals pozitive cauzate de zgomotul de fond și corelațiile false cauzate de detectarea anumitor caracteristici m/z în doar câteva eșantioane, folosim funcția „filled peak” din pachetul R XCMS (pentru corecția zgomotului de fond). Ar trebui utilizată pentru a înlocui intensitatea „NA” (vârf nedetectat). Atunci când se utilizează funcția fill peak, există încă multe valori de intensitate „0” în setul de date care vor afecta calculul corelației. Apoi, comparăm rezultatele procesării datelor obținute atunci când se utilizează funcția fill peak și atunci când nu se utilizează funcția fill peak și calculăm valoarea zgomotului de fond pe baza valorii medii corectate estimate, apoi înlocuim aceste valori de intensitate 0 cu valoarea de fond calculată. De asemenea, am luat în considerare doar caracteristicile a căror intensitate a depășit de trei ori valoarea de fond și le-am considerat „vârfuri adevărate”. Pentru calculele PCC, sunt luate în considerare doar semnalele m/z ale precursorului eșantionului (MS1) și seturile de date fragment cu cel puțin opt vârfuri adevărate.
Dacă intensitatea caracteristicii de calitate a precursorului în întreaga probă este corelată semnificativ cu intensitatea redusă a aceleiași caracteristici de calitate care este supusă unei energii de coliziune scăzute sau ridicate, iar caracteristica nu este etichetată ca vârf izotopic de către CAMERA, aceasta poate fi definită în continuare. Apoi, prin calcularea tuturor perechilor precursor-produs posibile în decurs de 3 secunde (fereastra de timp de retenție estimată pentru retenția vârfului), se efectuează analiza de corelație. Numai atunci când valoarea m/z este mai mică decât valoarea precursorului și fragmentarea MS/MS are loc în aceeași locație a probei din setul de date ca și precursorul din care este derivată, aceasta este considerată un fragment.
Pe baza acestor două reguli simple, excludem fragmentele specificate cu valori m/z mai mari decât m/z ale precursorului identificat și pe baza poziției probei în care apare precursorul și a fragmentului specificat. De asemenea, este posibil să se selecteze caracteristicile de calitate generate de numeroase fragmente din sursă generate în modul MS1 ca precursori candidați, generând astfel compuși MS/MS redundanți. Pentru a reduce această redundanță a datelor, dacă similaritatea NDP a spectrelor depășește 0,6 și acestea aparțin cromatogramei „pcgroup” adnotată de CAMERA, le vom îmbina. În final, îmbinăm toate cele patru rezultate CE asociate cu precursorul și fragmentele în spectrul compozit deconvoluat final, selectând vârful cu cea mai mare intensitate dintre toate vârfurile candidate cu aceeași valoare m/z la diferite energii de coliziune. Etapele ulterioare de procesare se bazează pe conceptul de spectru compozit și iau în considerare diferitele condiții CE necesare pentru a maximiza probabilitatea de fragmentare, deoarece unele fragmente pot fi detectate doar sub o anumită energie de coliziune.
RDPI (30) a fost utilizat pentru a calcula inductibilitatea profilului metabolic. Diversitatea spectrului metabolic (indicele Hj) este derivată din abundența precursorilor MS/MS utilizând entropia Shannon a distribuției de frecvență MS/MS folosind următoarea ecuație descrisă de Martínez și colab. (8). Hj = −∑i = 1mPijlog2(Pij) unde Pij corespunde frecvenței relative a celui de-al i-lea MS/MS în a j-a probă (j = 1, 2,…, m) (i = 1, 2,…, m) t).
Specificitatea metabolică (indicele Si) este definită ca identitatea expresiei unui anumit MS/MS în raport cu frecvența dintre probele luate în considerare. Specificitatea MS/MS se calculează ca Si = 1t (∑j = 1tPijPilog2PijPi)
Folosiți următoarea formulă pentru a măsura indicele δj specific metabolomului pentru fiecare probă j și media specificității MS/MS δj = ∑i = 1mPijSi
Spectrele MS/MS sunt aliniate în perechi, iar similaritatea este calculată pe baza celor două scoruri. Mai întâi, utilizând NDP standard (cunoscută și sub numele de metoda corelației cosinusului), se utilizează următoarea ecuație pentru a evalua similaritatea segmentului dintre spectre. NDP = (∑iS1 & S2, WS1, iWS2, i) 2∑iWS1, i2∑iWS2, i2, unde S1 și S2. În mod corespunzător, pentru spectrul 1 și spectrul 2, precum și pentru WS1, i și WS2, i reprezintă ponderarea bazată pe intensitatea vârfului, astfel încât diferența dintre al i-lea vârf comun dintre cele două spectre este mai mică de 0,01 Da. Ponderarea se calculează după cum urmează: W = [intensitatea vârfului] m [calitate] n, m = 0,5, n = 2, așa cum sugerează MassBank.
O a doua metodă de notare a fost implementată, care a implicat analiza NL-urilor partajate între MS/MS. În acest scop, am utilizat în tandem cele 52 de liste NL întâlnite frecvent în timpul procesului de fragmentare MS și NL-ul mai specific (fișierul de date S1) care a fost adnotat anterior pentru spectrul MS/MS al metaboliților secundari ai speciilor de Nepenthes slăbite (9, 26). Creați un vector binar de 1 și 0 pentru fiecare MS/MS, corespunzător NL-ului actual și respectiv inexistent al unor NL-uri. Pe baza similarității distanței euclidiene, scorul de similaritate NL este calculat pentru fiecare pereche de vectori NL binari.
Pentru a realiza o clusterizare duală, am folosit pachetul R DiffCoEx, care se bazează pe o extensie a Weighted Gene Co-expression Analysis (WGCNA). Folosind matricile de scor NDP și NL ale spectrelor MS/MS, am folosit DiffCoEx pentru a calcula matricea de corelație comparativă. Clusterizarea binară se realizează prin setarea parametrului „cutreeDynamic” la method = „hybrid”, cutHeight = 0.9999, deepSplit = T și minClusterSize = 10. Codul sursă R al DiffCoEx a fost descărcat din fișierul suplimentar 1 de Tesson și colab. (57); Pachetul software R WGCNA necesar poate fi găsit la https://horvath.genetics.ucla.edu/html/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA.
Pentru a efectua analiza rețelei moleculare MS/MS, am calculat conectivitatea spectrală pereche pe baza tipurilor de similaritate NDP și NL și am utilizat software-ul Cytoscape pentru a vizualiza topologia rețelei folosind aspectul organic în aplicația de extensie a algoritmului de aspect CyFilescape yFiles.
S-a utilizat R versiunea 3.0.1 pentru a efectua analiza statistică a datelor. Semnificația statistică a fost evaluată utilizând analiza varianței bidirecțională (ANOVA), urmată de testul post-hoc Tukey pentru diferența sincer semnificativă (HSD). Pentru a analiza diferența dintre tratamentul erbivor și cel de control, distribuția bilaterală a celor două grupuri de probe cu aceeași varianță a fost analizată utilizând testul t Student.
Pentru materiale suplimentare pentru acest articol, vă rugăm să consultați http://advances.sciencemag.org/cgi/content/full/6/24/eaaz0381/DC1
Acesta este un articol cu ​​acces liber, distribuit în conformitate cu termenii Licenței Creative Commons Attribution-Non-Commercial, care permite utilizarea, distribuirea și reproducerea în orice mediu, atâta timp cât utilizarea finală nu este în scop comercial și premisa este că lucrarea originală este corectă. Referință.
Notă: Vă rugăm doar să ne furnizați adresa dvs. de e-mail, astfel încât persoana pe care o recomandați paginii să știe că doriți ca aceasta să vadă e-mailul și că nu este spam. Nu vom colecta nicio adresă de e-mail.
Această întrebare este folosită pentru a testa dacă sunteți vizitator și pentru a preveni trimiterea automată de spam.
Teoria informației oferă o monedă universală pentru compararea metabolomilor speciali și prezicerea teoriilor de apărare la teste.
Teoria informației oferă o monedă universală pentru compararea metabolomilor speciali și prezicerea teoriilor de apărare la teste.
©2021 Asociația Americană pentru Progresul Științei. Toate drepturile rezervate. AAAS este partener al HINARI, AGORA, OARE, CHORUS, CLOCKSS, CrossRef și COUNTER. ScienceAdvances ISSN 2375-2548.