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aBIOTECH | 密歇根理工大学卫海荣团队揭示拟蓝芥再生能力的调控基因

已有 827 次阅读 2023-12-21 09:05 |个人分类:论文|系统分类:论文交流

aBIOTECH | 密歇根理工大学卫海荣团队揭示拟蓝芥再生能力的调控基因

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植物再生能力为组织或器官的生理更新、修复或替换。当植物受到机械力、昆虫和动物的取食,以及人类活动引起的各种伤害时,就会进行再生。尽管在许多模式生物中对再生现象进行了大量研究,但底层分子机制仍然是个未解之迷。再生能力通常由全能性(Totipotency)、多能性(Pluripotency)和多潜性(Multipotency)赋予。全能性指的是受精细胞在受精后前几轮细胞分裂的再生潜力,能够发育成体内所有细胞类型,包括胚胎外细胞。而多能性则是指受精后形成的大量胚胎细胞,具有多能细胞可以产生构成身体的所有细胞类型。多潜性指的是可以发育成一种以上细胞类型的细胞,但与全能和多能细胞相比,多潜性细胞只能发育成有限的少数几种细胞。例如,位于顶端或侧向分生组织的干细胞,就属于多潜性的范畴内,也受到一定的发育限制。

近日,aBIOTECH在线发表了密歇根理工大学林业资源和环境学院和堪萨斯州立大学病理系合作团队题为 “Regulation of regeneration in Arabidopsis thaliana” 的研究论文。该研究挖掘了拟南芥中调控再生的调控基因。

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作者从公共数据库选择性地下载了一些拟南芥的高通量转录组数据这些数据主要来自拟南芥叶、根、芽、外植体生成愈伤组织过程中的植物样本,和从愈伤组织再次分化成植物个体过程的植物样本。作者还收集了来自茎顶端分生组织(SAM)和根顶端分生组织(RAM)的数据,它们具有类似干细胞的特性,比如,分化成各种特殊细胞类型和组织的能力。另外,还收集了 145 个已知的参与再生或在再生相关过程中发挥作用的关键转录因子(TFs)。这些已知的转录因子,用于指导和检验计算分析的效果,以识别新的参与再生过程和相关过程的关键基因。

首先,作者使用了他们早前开发的高效软件 CollaborativeNet (以前称为 TF-Cluster),分两步构建了所有 TFs 的协作子网络:(1)构建共享共表达连接矩阵(SCCM),它代表一个编码了所有 TFs 的协作网络,SCCM的行和列是所有TFs,每个交点是一个 0-100 的协同系数,用来反映所在行和列的两个TFs的配合程度,分数越高配合越好; (2) 使用两个算法,Triple-link 和基于 Compound Spring Embedder(CoSE)的布局算法,将SCCM分解为多个子网络;每个子网络包含几个到几十个转录因子,这些转录因子彼此高度协作,共同调控某一个生物过程或代谢途径。两个子网络中的转录因子配合程度较低,代表两个子网络中的TFs在功能上的独立。以上分析共产生了九个感兴趣的协作子网络(图1)。图1用 Triple-link 生成,用CoSE算法生成的子网络跟Triple-Link生成的子网络几乎完全一样,只有一个子网络中的一个TF不同。表明两个独立方法的趋同性,同时说明结果的合理性。

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图1  使用CollaborativeNET方法(之前称为TF-Cluster)识别的九个协作子网络及其共表达和共同调控基的基因(CCGs)。每个大节点代表一个TF, 每个小节点代表一个CCG。这个协作网络是由 Triple-link 算法所生成的。

根据以上网络,作者检测到以下已知的再生基因(表1)。根据已知 TFs,子网络1调控再生过程,子网络12 主要调控根帽和胚胎发育,而子网络17 调控愈伤组织形成,和顶端分生组织发育。

表1 九个协同子网络中的已知再生调控基因

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为了研究这些子网络,作者做了主成分分析(PCA),将第一主成分(PC1)和基因表达水平绘制在一起(图 2),以判断基因表达值可以在多大程度上解释主成分。


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图2 拟南芥3个包含已知调控再生基因的协作子网络,1, 12,和 17,的基因表达水平(绿线)和主成分分析(PCA)(红线)。其余子网络的图见文章

为了进一步探索这些子网络的特征,作者采用了统一流形逼近和投影(UMAP),这是一种用于可视化高维数据的降维技术。如图 3 所示,子网 1 主要表现出正方向性。另一方面,子网 12 和 17 表现出正值和负值的混合。这表明子网 1 内的 TFs 始终表现出正值。


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图3 协作子网络 1、12 和 17 TFs 的统一流形逼近和投影 (UMAP) 的圆形图

在9个子网中,作者选择子网1、12和17进行进一步的基因本体(GO)分析;参与体细胞胚胎发生 (SE) (GO:0010262) 和再生 (GO:0031099) 过程的基因在子网 1 的 CCGs 中统计过高,但在子网 12 和 17 的 CCG 中则不然。子网络12 调控很多过程,包括根帽和胚胎发育,而子网络17 确实调控愈伤组织形成,和顶端分生组织发育(图 4)。


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图 4 使用 ShinyGO V0.76 对与每个子网相关的共表达和共调节基因 (CCGs) 进行基因本体 (GO) 富集分析。每个丰富的 GO 术语都由点图表示。A. 与子网 1 相关的 CCGs 的 GO 富集结果,B. 与子网 12 相关的 CCGs 的 GO 富集结果,C. 与子网 17 相关的 CCGs 的 GO 富集结果

最后,作者运用他们以前开发的方法triple-gene mutual interaction(TGMI)来检验这三个子网中的 TFs 在三个不同基因组合中对 CCGs 中再生基因的干涉频率。特别是子网1中的TFs对参与体细胞胚胎发生过程(GO:0010262)和再生过程(GO:0031099)的CCGs的干涉频率,并根据结果对TFs进行排名。作者还根据子网 12 中的 TFs 对参与胚胎发育的基因 (GO:0009790) 的干扰频率,以及子网 17 中的 TFs 对参与胚胎发育 (GO:0009790) 和愈伤组织形成(GO:1990110)的基因的干扰频率进行了排名。这些分析发现了一些可能在再生和胚胎发生中具有调节作用的新型转录因子。比如,对子网络1 而言,根据干涉频率把TFs 排序在表2 中。


表2  通过三重基因互信息(TGMI)算法来计算子网络1中转录因子对体细胞胚胎发生(GO:0010262)和再生(GO:0031099)相关基因的干涉频率

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多数转录因子所识别的motifs目前并不知道。

更多细节和结果,可从文章中获取 https://link.springer.com/article/10.1007/s42994-023-00121-9)。

用到的部分软件:CollaborativeNet,和TGMI可以从 Dr. Wei Lab 的网页下载 http://prosper.ffr.mtu.edu/ )。


作者简介

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卫海荣,美国密歇根理工大学教授。主要从事植物生物信息学和数据挖掘方面的研究,先后开发了20余个生信软件。并用这些技术成功找到了许多调控重要植物性状的基因。此外,作者还专注于植物复杂性状调控、次生细胞壁形成、基因组组装和进化以及基因功能等领域的研究。以第一或通讯作者在Cell, Nature Plants, Molecular Plant, Nucleic Acids Research, Genome Research等国际主流期刊上发表105篇文章。担任 Forestry Research 主编,  Horticulture Research 和 Frontiers in Plant Science 编委。

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