Полногеномная идентификация и характеристика генов, кодирующих транспортеры сахаров у березы повислой

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Транспортеры сахаров играют важную роль в регуляции дальнего транспорта сахарозы в растениях. Основным поглотителем сахарозы у древесных растений является формирующаяся древесина. Таким образом, транспорт сахарозы, регулируемый семействами генов SUT, SWEET и MST, будет определять формирование древесной биомассы. На основании данных генома березы повислой (Betula pendula var. pendula Roth) мы идентифицировали и проанализировали кодирующие транспортеры сахаров у Betula pendula. Мы провели BLAST-поиск, филогенетический, структурный анализы и анализ цис-действующих элементов генов-переносчиков сахаров и определили их хромосомную локализацию. Нам удалось идентифицировать и охарактеризовать три гена семейства SUT, 10 генов SWEET и 36 генов MST, которые имеют типичное для семейства количество функциональных и трансмембранных доменов. Показано, что береза повислая содержит меньшее количество генов-переносчиков сахаров по сравнению с A. thaliana, что, вероятно, связано с апопластным типом загрузки терминальной флоэмы у Arabidopsis, тогда как у березы повислой загрузка флоэмы осуществляется преимущественно симпластически. Полученные результаты могут быть полезны для дальнейшего изучения участия транспортеров сахарозы в различных биосинтетических процессах древесных растений и служить основой для различных биотехнологических манипуляций.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

М. А. Корженевский

Институт леса – обособленное подразделение Федерального исследовательского центра “Карельский научный центр Российской академии наук”

Email: tselishcheva.yulia@mail.ru
Россия, Петрозаводск, 185910

Ю. Л. Мощенская

Институт леса – обособленное подразделение Федерального исследовательского центра “Карельский научный центр Российской академии наук”

Автор, ответственный за переписку.
Email: tselishcheva.yulia@mail.ru
Россия, Петрозаводск, 185910

Т. В. Тарелкина

Институт леса – обособленное подразделение Федерального исследовательского центра “Карельский научный центр Российской академии наук”

Email: tselishcheva.yulia@mail.ru
Россия, Петрозаводск, 185910

Н. А. Галибина

Институт леса – обособленное подразделение Федерального исследовательского центра “Карельский научный центр Российской академии наук”

Email: tselishcheva.yulia@mail.ru
Россия, Петрозаводск, 185910

Список литературы

  1. Salojärvi J., Smolander O.P., Nieminen K. et al. Genome sequencing and population genomic analyses provide insights into the adaptive landscape of silver birch // Nat. Genet. 2017. V. 49. P. 904–912. https://doi.org/10.1038/ng.3862
  2. Koski V., Rousi M. A review of the promises and constraints of breeding silver birch (Betula pendula Roth) in Finland // Forestry: An Intern. J. Forest Research. 2005. V. 78. P. 187–198. doi: 10.1093/forestry/cpi017
  3. Любавская А.Я. Карельская береза. М.: Лесная пром-ть., 1978. 158 с.
  4. Новицкая Л.Л. Карельская береза: механизмы роста и развития структурных аномалий. Петрозаводск: Verso, 2008. 143 с.
  5. Novitskaya L., Nikolaeva N., Tarelkina T. Endogenous variability of the figured wood of Karelian birch // Wulfenia. 2016. V. 23. P. 175–188.
  6. Galibina N.A., Novitskaya L.L., Nikerova K.M. et al. Labile nitrogen availability in soil influences the expression of wood pattern in Karelian birch // Botanicheskii Zhurnal. 2019.V. 104. № 10. P. 1598–1609. doi: 10.1134/S0006813619100053
  7. Galibina N.A., Novitskaya L.L., Moshchenskaya Y.L., Krasavina M.S. Activity of sucrose synthase in trunk tissues of Karelian birch during cambial growth// Russ. J. Plant Physiol. 2015. V. 62. P. 381–389. doi: 10.1134/S102144371503005X
  8. Galibina N.A., Novitskaya L.L., Krasavina M.S., Moshchenskaya J.L. Invertase activity in trunk tissues of Karelian birch // Russ. J. Plant Physiol. 2015. V. 62. P. 753–760. doi: 10.1134/S1021443715060060
  9. Moshchenskaya Y.L., Galibina N.A., Topchieva L.V., Novitskaya L.L. Expression of genes encoding sucrose synthase isoforms during anomalous xylogenesis in Karelian birch // Russ. J. Plant Physiol. 2017. V. 64. P. 616–624. doi: 10.1134/S1021443717030104
  10. Novitskaya L.L., Nikolaeva N.N., Galibina N.A. et al. The greatest density of parenchyma inclusions in Karelian birch wood occurs at confluences of phloem flows // Silva Fenn. 2016. V. 50. P. 1461–1478. doi: 10.14214/sf.1461
  11. Galibina N.A., Novitskaya L.L., Nikerova K.M. Source-sink relations in the organs and tissues of silver birch during different scenarios of xylogenesis // Russ. J. Plant Physiol. 2019. V. 66. P. 308–315. doi: 10.1134/S1021443719020067
  12. Mahboubi A., Niittyla T. Sucrose transport and carbon fluxes during wood formation // Physiologia plantarum. 2018. V. 164. P. 67–81. doi: 10.1111/ppl.12729
  13. Van Bel A.J.E. Xylem-phloem exchange via the rays: The undervalued route of transport // J. Exp. Bot. 1990. V. 41. P. 631–644. doi: 10.1093/jxb/41.6.631
  14. Sauter J.J. The strasburger cells – equivalents of companion cells //Berichte der Deutschen Botan. Gesellschaft. 1980. Bd. 93. S. 29–42.
  15. Sauter J.J., Kloth S. Plasmodesmatal frequency and radial translocation rates in ray cells of poplar (Populus x Canadensis Moench ‘robusta’) // Planta. 1986. V. 168. P. 377–380. doi: 10.1007/BF00392363
  16. Roach M., Arrivault S., Mahboubi A. et al. Spatially resolved metabolic analysis reveals a central role for transcriptional control in carbon allocation to wood // J. Exp. Bot. 2017. V. 68. P. 3529–3539. doi: 10.1093/jxb/erx200
  17. Uggla C., Magel E., Moritz T., Sundberg B. Function and dynamics of auxin and carbohydrates during earlywood/latewood transition in scots pine // Plant Physiol. 2001. V. 125. P. 2029–2039. doi: 10.1104/pp.125.4.2029
  18. Sokołowska K., Zagórska-Marek B. Symplasmic, long-distance transport in xylem and cambial regions in branches of Acer pseudoplatanus (Aceraceae) and Populus tremula × P. Tremuloides (Salicaceae) // Am. J. Bot. 2012. V. 99. P. 1745–1755. doi: 10.3732/ajb.1200349
  19. Weise A., Barker L., Kühn C. et al. A new subfamily of sucrose transporters, SUT4, with low affinity/high capacity localized in enucleate sieve elements of plants // The Plant Cell. 2000. V. 12. P. 1345–1355. doi: 10.1105/tpc.12.8.1345
  20. Stadler R., Brandner J., Schulz A. et al. Phloem loading by the PmSUC2 sucrose carrier from Plantago major occurs into companion cells // The Plant Cell. 1995. V. 7. P. 1545–1554. doi: 10.1105/tpc.7.10.1545
  21. Baker R.F., Leach K.A., Boyer N.R. et al. Sucrose transporter ZmSut1 expression and localization uncover new insights into sucrose phloem loading // Plant Physiol. 2016. V. 172. P. 1876–1898. doi: 10.1104/pp.16.00884
  22. Wang Y., Chen Y., Wei Q. et al. Phylogenetic relationships of sucrose transporters (SUTs) in plants and genome-wide characterization of SUT genes in Orchidaceae reveal roles in floral organ development // Peer J. 2021. V. 9. doi: 10.7717/peerj.11961
  23. Aoki N., Hirose T., Scofield G.N. et al. The sucrose transporter gene family in rice // Plant Cell Physiol. 2003. V. 44. P. 223–232. doi: 10.1093/pcp/pcg030
  24. Barth I., Meyer S., Sauer N. PmSUC3: Characterization of a SUT2/SUC3-type sucrose transporter from Plantago major // Plant Cell. 2003. V. 15. P. 1375–1385. doi: 10.1105/tpc.010967
  25. Meyer S., Lauterbach C., Niedermeier M. et al. Wounding enhances expression of AtSUC3, a sucrose transporter from Arabidopsis sieve elements and sink tissues // Plant Physiol. 2004. V. 134. P. 684–693. doi: 10.1104/pp.103.033399
  26. Hackel A., Schauer N., Carrari F. et al. Sucrose transporter LeSUT1 and LeSUT2 inhibition affects tomato fruit development in different ways // Plant J. 2004. V. 45. P. 180–192. doi: 10.1111/j.1365- 313X.2005.02572.x
  27. Peng D., Gu X., Xue L.-J. et al. Bayesian phylogeny of sucrose transporters: Ancient origins, differential expansion and convergent evolution in monocots and dicots // Frontiers in Plant Science. 2014. V. 5(615). P. 1–12. doi: 10.3389/fpls.2014.00615
  28. Chen H.Y., Huh J.H., Yu Y.C. et al. The Arabidopsis vacuolar sugar transporter SWEET2 limits carbon sequestration from roots and restricts Pythium infection // Plant J. 2015. V. 83. P. 1046–1058. doi: 10.1111/tpj.12948
  29. Bock K.W., Honys D., Ward J.M. et al. Integrating membrane transport with male gametophyte development and function through transcriptomics // Plant Physiol. 2006. V. 140. P. 1151–1168. doi: 10.1104/pp.105.074708.
  30. Guan Y.F., Huang X.Y., Zhu J. et al. RUPTURED POLLEN GRAIN1, a member of the MtN3/saliva gene family, is crucial for exine pattern formation and cell integrity of microspores in Arabidopsis // Plant Physiol. 2008. V. 147. P. 852–863. doi: 10.1104/pp.108.118026
  31. Zhang L., Wang L., Zhang J. et al. Expression and localization of SWEETs in Populus and the effect of SWEET7 overexpression in secondary growth // Tree Physiology. 2020. V. 41. P. 882–899. doi: 10.1093/treephys/tpaa145.
  32. Slewinski T.L. Diverse functional roles of monosaccharide transporters and their homologs in vascular plants: A physiological perspective // Mol. Plant. 2011. V. 4. P. 641–662. doi: 10.1093/mp/ssr051Li
  33. Afoufa-Bastien D., Medici A., Jeauffre J. et al. The Vitis vinifera sugar transporter gene family: Phylogenetic overview and macroarray expression profiling // Plant Biology. 2010. V. 10(245). P. 1–22. doi: 10.1186/1471-2229-10-245
  34. Edgar R.C. MUSCLE: Multiple sequence alignment with high accuracy and high throughput // Nucl. Acids Res. 2004. V. 32. № 5. P. 1792–1797. doi: 10.1093/nar/gkh340
  35. Hu B., Jin J., Guo A.Y. et al. GSDS 2.0: An upgraded gene feature visualization server // Bioinformatics. 2015. V. 31. № 8. P. 1296–1297. doi: 10.1093/bioinformatics/btu817
  36. Chen Ch., Chen H., Zhang Y. et al. TBtools: An integrative toolkit developed for interactive analyses of big biological data // Mol. Plant. 2020. V. 13. P. 1194–1202. doi: 10.1016/j.molp.2020.06.009
  37. Doidy J., Vidal U., Lemoine R. Sugar transporters in Fabaceae, featuring SUT MST and SWEET families of the model plant Medicago truncatula and the agricultural crop Pisumsativum // PLoS One. 2019. V. 14. № 9. P. 1–19. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0223173

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схема, отображающая механизм транспорта сахаров белками-переносчиками (ST).

Скачать (155KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Филогенетические деревья: (а) – белков семейства SUT A. thaliana, V. vinifera, P. Trichocarpa и B. pendula; (б) – белков семейства SWEET A. thaliana, P. trichocarpa и B. pendula; (в) – белков семейства MST A. thaliana и B. pendula. Филогенетические деревья строили с помощью MEGA 11.0 методом максимального подобия с LG + G-моделью и 1000 итераций бутстрэп-анализа для SUT, с JTT + F + G-моделью и 1000 итераций бутстрэп-анализа для SWEET, с LG + F + G-моделью и 500 итераций бутстрэп-анализа для MST. Филогенетические деревья визуализировали с использованием онлайн-инструмента iTOL.

Скачать (373KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Экзон-интронная организация семейства генов SUT A. thaliana, P. trichocarpa и B. pendula (а), семейства генов SWEET A. thaliana и B. pendula (б) и семейства генов MST A. thaliana и B. pendula (в). CDS и последовательности генов березы были получены из генома на онлайн-ресурсе Genomevolution. (Для обработки и визуализации использовали онлайн-инструмент http://gsds.gao-lab.org/).

Скачать (315KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Консервативные мотивы, функциональные и трансмембранные домены ST B. pendula семейства SUT (а), семейства SWEET (б) и семейства MST (в). Белковые последовательности генов березы были получены из генома на онлайн-ресурсе Genomevolution. Консервативные мотивы были определены с помощью инструмента MEME, функциональные домены определяли инструментом NCBI CDD-Search, трансмембранные домены – при помощи TMHMM 3.0.

Скачать (943KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Хромосомная локализация генов ST B. pendula. Гены одного семейства выделены одним цветом. Визуализировали с помощью инструмента TBtools.

Скачать (163KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».