WIWAM高通量植物表型成像系统由比利时SMO公司与Ghent大学VIB研究所研制生产,整合了LED植物智能培养、自动 化控制系统、叶绿素荧光成像测量分析、植物热成像分析、植物近红外成像分析、植物高光谱分析、植物多光谱分 析、植物CT断层扫描分析、自动条码识别管理、RGB真彩3D成像等多项*技术,以较优化的方式实现大量植物样 品——从拟南芥、玉米到各种其它植物的生理生态与形态结构成像分析,用于高通量植物表型成像分析测量、植 物胁迫响应成像分析测量、植物生长分析测量、生态毒理学研究、性状识别及植物生理生态分析研究等。
室内植物表型成像系统WIWAM Line
叶片生长对轻度干旱的反应:拟南芥的自然变异揭示了性状结构
水分供应减少会对植物生长和作物产量产生负面影响。然而,对于在非致死性干旱条件下如何调节生长缺乏明确的理解。基因组学、表型组学和转录组学的新进展允许深入分析自然变异。在这项研究中,我们收集的拟南芥材料中对轻度干旱的叶片生长反应进行了详细筛选。通过对不同的叶片生长表型进行全基因组关联作图和对发育中的幼叶转录组进行表征,研究了轻度干旱条件下生长反应的遗传结构。虽然没有发现与轻度干旱中的生长相关的主要效应位点,但转录组分析进一步深入了解了特定组织中对轻度干旱的转录反应的自然变异。共表达分析表明,在不同的遗传背景下,存在共同变化的基因簇,其中包括在渗透胁迫的生长反应中具有重要调节功能的基因簇。研究发现,基于283个基因的表达谱,可以高精度地推断出不同材料叶片中轻度干旱胁迫反应的发生。对表达数据的全基因组关联研究表明,在对环境干扰的转录反应中,反式调节似乎比顺式调节更重要。
图1.98个拟南芥种质中叶片生长相关表型的分布
使用自动表型分析平台WIWAMxy,通过测量预计的莲座面积 (PRA) 来确定总体生长反应。通过具体量化第三片出现的叶子的不同生长相关表型,可以获得关于生长反应的更详细视图(图1)。成熟时,在对照条件下莲座和第三叶面积在最小和最大种质之间显示出几乎4倍的差异(图1A和1B)。由轻度干旱胁迫引起的叶片和莲座面积的减少在不同种质之间存在很大差异(图1A 和1B)。成熟时的莲座和第三叶面积在对照和轻度干旱条件中相关性良好。平均而言在轻度干旱下种植的植物的莲座面积比在对照条件下种植的小62%;第三叶面积的平均减少量相似。轻度干旱胁迫下的相对减少与对照条件下的相应大小的相关性对于莲座面积不显著,但对于第三叶面积显著。这表明大型植物不一定对轻度干旱胁迫更敏感。一般来说,在控制条件下较大的材料在轻度干旱胁迫下仍然较大。花环面积之间的显著正相关表明了这一点和在对照和轻度干旱胁迫条件下成熟时第三叶面积之间。
图2.与成熟时第三叶面积相关的路面单元面积和路面单元数量
为了量化98个种质中细胞参数与最终叶片大小之间的关系,计算了Pearson相关性。路面细胞面积和数量分别显示出与最终叶面积的中等但显著相关性。然而,将这两个细胞性状结合起来,解释了最终叶面积变异的72%。路面细胞面积与路面细胞数量之间存在负相关,这是中等但显著的(图 2)。在分析细胞数、细胞面积和最终叶面积之间的关系时,发现具有10%最大路面细胞的材料中,没有一个属于具有10%最高路面细胞数量的类别(图2)。在10%最大或大多数路面细胞类别的20份材料中,16份材料的叶大小大于平均值。其他叶片较大的材料具有中间的铺面细胞数量和面积。这表明,这些材料使用了所有三种可能的策略来生产大叶子:要么是多个细胞,要么是大细胞,要么是中等数量的中等大小的细胞。
图3.eGWAS结果概述
为了研究材料间和处理间表达差异的遗传基础,对转录组学数据应用了多序列混合模型。为了获得用于进一步分析的高置信度集,去除了检测到明显模型膨胀的基因。这一严格的统计选择产生了一组509个基因,其中SNPs被发现与不同材料的处理无关基因表达差异相关(图3A),以及一组158个基因,其中SNPs与轻度干旱时的差异表达相关(图3B)。由于与成千上万个基因的基因表达相关而产生的多重测试问题被忽略。取而代之的是,每个基因都使用了10-7的可接受显著性阈值,因为我们关注于每个基因的特定模式和关联峰值的比较。
总的来说,509个基因有一个或多个SNP,与非治疗基因表达的变异相关(对照和轻度干旱合在一起)。清晰的对角线带可见(图3A),包含位于与其表达相关的基因附近的SNPs,表明顺式调节SNPs。从与非治疗性表达相关的SNPs的空间分布来看,我们观察到转录起始位点上游2 kb启动子区域的SNPs比例明显增加。相关SNPs的最大密度位于1-kb上游区域,之后SNPs的比例迅速下降(图4)。相关的SNPs也位于转录区。这些SNPs可能与上游致病性标记存在连锁不平衡,或者可能参与内含子介导的基因表达调控。或者,内含子序列的变化可能导致选择性剪接的差异。在转录区下游,调节表达的SNPs数量迅速下降。
图4.与治疗无关表达相关的SNP位置直方图
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