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利用WIWAM植物表型成像分析系统研究十字花科植物抗旱性

发布时间:2022-05-23 点击量:66

干旱在世界范围内造成了严重的作物损失,预计气候变化将在未来增加其发生率。与许多作物的情况类似,参考植物拟南芥Arabidopsis thaliana (Ath)被认为对干旱敏感,而正如我们所证明的,其近亲拟南芥Arabidopsis lyrata (Aly)和 Eutrema salsugineum(Esa)具有抗旱性。为了了解这种可塑性的分子基础,我们使用发育匹配的植物进行了深入的表型、生化和转录组比较。证明 Aly 通过早期生长减少、代谢适应和信号网络重新布线对减少的可用水量做出最敏感的反应。相比之下,高基础脯氨酸水平、ABA 信号转录和晚期生长反应证明了 Esa 处于不断准备的模式。对压力敏感的 Ath 的反应晚于Aly,早于Esa,尽管它的反应往往更为。所有物种都以相似的敏感性检测缺水;响应差异编码在下游信号和响应网络中。此外,在 Aly 和 Esa 中以较高基础水平表达的几种信号基因已被证明在Ath中过度表达时可提高水分利用效率和抗旱性。我们的数据展示了密切相关的十字花科实现抗旱的对比策略。

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图1.拟南芥(Ath)、拟南芥(Aly)和Eutrema salsugineum (Esa) 的生长阶段进展和抗旱性

作为了解十字花科干旱胁迫反应的重要第一步,对干旱敏感的Ath及其据报道更具抗性的近亲Aly和Esa进行了对照比较研究。比较干旱研究的关键是需水量对发育参数的依赖性。由于物种之间的发育时间不同,首先定义了土壤生长的 Ath、Aly 和 Esa 植物的发育进程。在 WW 条件下,Ath 遵循先前描述的时间线,而 Aly 和 Esa 的叶子出现较慢(图1a)。这种差异从发芽到第三片叶子的出现(阶段 1.03)最为明显,随后更加同步(图 1a)。对于生理和发育的可比性,使用 1.06 阶段的植物作为起点,Ath 在 14 DAS 时达到,Aly 在 22 DAS 时达到,Esa 在 22 DAS 时达到。对于每个物种,使用 WIWAMxy 表型平台种植、浇水和成像 128 株植物。在发育阶段 1.06 (T0),WD 子集连续 15 天 (T0-T14) 停止浇水。在 T14 WD 植物出现萎蔫的视觉迹象并重新浇水以确定存活率作为抗旱性的量度。几乎所有 Aly 和 Esa 个体都康复了,分别对应于 96% 和 98% 的存活率;只有 76% 的 Ath 植物在严重干旱期间存活(图 1b)。

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图2.充分浇水(WW)和缺水(WD) 条件下的玫瑰花结生长动态

根据预测玫瑰花结面积(PRA)确定了随时间的增长。尽管这三个物种都对水资源利用率的降低做出了反应,花环生长也减少了,但它们的动态却有很大的不同。Aly在T3时首先对缺水作出反应,而Ath和Esa仅在T5和T6时表现出显著的生长减少(图2a-c)。而在治疗的第一天(T0),Aly PRA(211 mm2)明显大于Esa(94 mm2)和Ath(100 mm2)。然而,较大的Aly花环在停止浇水后并没有导致较高的耗水量(图2d),这可能是生长减少较快的原因。生长减少时测得的土壤含水量分别为1.76(Aly)、1.66(Ath)和1.50(Esa)(图2d)。因此,尽管预期这三个物种都会因水分利用率的降低而出现生长减少的反应,但与敏感的Ath相比,这两个抗性物种明显表现出相反的反应动力学。这种不同的反应可能表明,尽管Aly和Esa在进化上很接近,但它们在抗应激方面进化出了不同的策略。

为了更好地了解生长减少的基础,我们更详细地分析了叶片大小。在WD条件下,除子叶和晚出叶外,所有物种(L1-L11)的叶面积均显着减少(图3a-c)。这种增长减少在 Aly 中最为显著(60%),而在 Ath 和 Esa 中分别减少了 42% 和 44%。值得注意的是 Aly 叶子的快速强响应,例如 Aly L1 的表面积减少了 42%,而 Esa 和 Ath 中 L1 的表面积分别减少了 13% 和 23%。成熟 L6 的细胞分析表明,细胞大小和细胞数量在 Ath 中减少到相似的程度。在 Aly 中,细胞数量(即增殖)的减少最为显著,而在 Esa 中,细胞大小(即生长)受到的影响最为显著(图 3d、e)。细胞面积和数量的减少导致所有物种的细胞密度更高(图 3f),而气孔指数仅因干旱而略微降低。所有三个物种的气孔面积在干旱时同样减少,而气孔密度的增加在 Aly 植物中更为显著。这些观察结果进一步证明了 Aly 和 Esa 表现出不同的干旱响应现象。

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图3.充分浇水(WW)和缺水(WD) 植物的叶和细胞参数

在有针对性的分析之后,我们的目标是采用无偏见的系统方法来使用WGCNA 分析分子干旱响应。将基因集与高度相关的特征基因(Pearson 相关系数 > 0.9)合并后,定义了28个网络模块并进行了颜色标记。八个模块的表达模式与干旱处理显著相关,因此可能代表胁迫反应的不同特征(图4a-c)。在这八个模块中,只有一个与两种抗性物种相关(图 7b),但与 Aly 负相关,与Esa正相关。

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图4.表达互正交(EMOs)的聚类分析

干旱在世界范围内造成了严重的作物损失,预计气候变化将在未来增加其发生率。与许多作物的情况类似,参考植物拟南芥Arabidopsis thaliana (Ath)被认为对干旱敏感,而正如我们所证明的,其近亲拟南芥Arabidopsis lyrata (Aly)和 Eutrema salsugineum(Esa)具有抗旱性。为了了解这种可塑性的分子基础,我们使用发育匹配的植物进行了深入的表型、生化和转录组比较。证明 Aly 通过早期生长减少、代谢适应和信号网络重新布线对减少的可用水量做出最敏感的反应。相比之下,高基础脯氨酸水平、ABA 信号转录和晚期生长反应证明了 Esa 处于不断准备的模式。对压力敏感的 Ath 的反应晚于Aly,早于Esa,尽管它的反应往往更为。所有物种都以相似的敏感性检测缺水;响应差异编码在下游信号和响应网络中。此外,在 Aly 和 Esa 中以较高基础水平表达的几种信号基因已被证明在Ath中过度表达时可提高水分利用效率和抗旱性。我们的数据展示了密切相关的十字花科实现抗旱的对比策略。

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图1.拟南芥(Ath)、拟南芥(Aly)和Eutrema salsugineum (Esa) 的生长阶段进展和抗旱性

作为了解十字花科干旱胁迫反应的重要第一步,对干旱敏感的Ath及其据报道更具抗性的近亲Aly和Esa进行了对照比较研究。比较干旱研究的关键是需水量对发育参数的依赖性。由于物种之间的发育时间不同,首先定义了土壤生长的 Ath、Aly 和 Esa 植物的发育进程。在 WW 条件下,Ath 遵循先前描述的时间线,而 Aly 和 Esa 的叶子出现较慢(图1a)。这种差异从发芽到第三片叶子的出现(阶段 1.03)最为明显,随后更加同步(图 1a)。对于生理和发育的可比性,使用 1.06 阶段的植物作为起点,Ath 在 14 DAS 时达到,Aly 在 22 DAS 时达到,Esa 在 22 DAS 时达到。对于每个物种,使用 WIWAMxy 表型平台种植、浇水和成像 128 株植物。在发育阶段 1.06 (T0),WD 子集连续 15 天 (T0-T14) 停止浇水。在 T14 WD 植物出现萎蔫的视觉迹象并重新浇水以确定存活率作为抗旱性的量度。几乎所有 Aly 和 Esa 个体都康复了,分别对应于 96% 和 98% 的存活率;只有 76% 的 Ath 植物在严重干旱期间存活(图 1b)。

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图2.充分浇水(WW)和缺水(WD) 条件下的玫瑰花结生长动态

根据预测玫瑰花结面积(PRA)确定了随时间的增长。尽管这三个物种都对水资源利用率的降低做出了反应,花环生长也减少了,但它们的动态却有很大的不同。Aly在T3时首先对缺水作出反应,而Ath和Esa仅在T5和T6时表现出显著的生长减少(图2a-c)。而在治疗的第一天(T0),Aly PRA(211 mm2)明显大于Esa(94 mm2)和Ath(100 mm2)。然而,较大的Aly花环在停止浇水后并没有导致较高的耗水量(图2d),这可能是生长减少较快的原因。生长减少时测得的土壤含水量分别为1.76(Aly)、1.66(Ath)和1.50(Esa)(图2d)。因此,尽管预期这三个物种都会因水分利用率的降低而出现生长减少的反应,但与敏感的Ath相比,这两个抗性物种明显表现出相反的反应动力学。这种不同的反应可能表明,尽管Aly和Esa在进化上很接近,但它们在抗应激方面进化出了不同的策略。

为了更好地了解生长减少的基础,我们更详细地分析了叶片大小。在WD条件下,除子叶和晚出叶外,所有物种(L1-L11)的叶面积均显着减少(图3a-c)。这种增长减少在 Aly 中最为显著(60%),而在 Ath 和 Esa 中分别减少了 42% 和 44%。值得注意的是 Aly 叶子的快速强响应,例如 Aly L1 的表面积减少了 42%,而 Esa 和 Ath 中 L1 的表面积分别减少了 13% 和 23%。成熟 L6 的细胞分析表明,细胞大小和细胞数量在 Ath 中减少到相似的程度。在 Aly 中,细胞数量(即增殖)的减少最为显著,而在 Esa 中,细胞大小(即生长)受到的影响最为显著(图 3d、e)。细胞面积和数量的减少导致所有物种的细胞密度更高(图 3f),而气孔指数仅因干旱而略微降低。所有三个物种的气孔面积在干旱时同样减少,而气孔密度的增加在 Aly 植物中更为显著。这些观察结果进一步证明了 Aly 和 Esa 表现出不同的干旱响应现象。

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图3.充分浇水(WW)和缺水(WD) 植物的叶和细胞参数

在有针对性的分析之后,我们的目标是采用无偏见的系统方法来使用WGCNA 分析分子干旱响应。将基因集与高度相关的特征基因(Pearson 相关系数 > 0.9)合并后,定义了28个网络模块并进行了颜色标记。八个模块的表达模式与干旱处理显著相关,因此可能代表胁迫反应的不同特征(图4a-c)。在这八个模块中,只有一个与两种抗性物种相关(图 7b),但与 Aly 负相关,与Esa正相关。

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图4.表达互正交(EMOs)的聚类分析

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