环境引起的遗传亚麻的变化
January 26th, 2011
一些亚麻品种在生长中的基因组变异的基因组和表型变异的一个子集，根据营养应力结果。一个复杂的插入是在一个特定的站点与各种营养制度下的生长和基因表达的变化，围绕本网站。
该程序的总体目标是展示一种在导致可遗传基因组变异的条件下培养可诱导亚麻品种的方法。此外，监测基因组变化，并在各种环境下观察诱导植物在后代中的生长。为了实现这一目标，亚麻在各种诱导条件下生长。
然后在植物在各种环境下生长过程中的不同时间收集叶子和 Maris 茎组织。接下来，从组织样本中分离 DNA 和 RNA。该程序的最后一步是使用 DNA 样品进行 PCR，并使用分离的 RNA 进行 Q-R-T-P-C-R，以鉴定在不同环境条件下生长引起的基因组变化和基因表达变化。
最终，可以获得结果以显示基因组对生长条件的反应，包括基因组中特定点的 LIS one 插入元件的出现以及与该元件的存在相关的表达差异，如 PCR 和 R-T-P-C-R 所显示的那样，使用从处理植物的组织中分离的核酸进行。大家好，我是来自凯斯西储大学生物系的 Chris Cull。我是来自 Cull Lab 的 Cory Johnson。
我是 Tiffany Moss，也来自 cull 实验室。我是 Marshall Lucas。Cull 实验室本科研究暑期课程的本科生。
我们在实验室中使用该程序来研究由生长环境变化引起的基因组和基因表达的变化。那么让我们开始吧。要在诱导条件下种植亚麻，首先要在 5 英寸的花盆中装满土壤并固化。
接下来种植，每盆三颗亚麻籽，深 1/4 英寸。然后从种子上的土壤进行非诱导控制条件。用 100 毫升 10 分之一强度的奇迹生长溶液给植物浇水。
在高营养条件下以 100 毫升全强度处理植物。奇迹增长。最后申请。
只有自来水才会用于低营养植物。随着植物的生长，在夏季的自然光下种植植物。通过自动喷雾系统每天两次给所有植物浇水，每次 5 分钟。
每周一次将生长条件施用于植物。每周将叶子收集到马里茎中。收集后收集六片叶子用于 DNA 提取，需要三片 me 茎用于 RNA 提取，将植物材料放入冷冻瓶中，在液氮中快速冷冻，并将样品储存在零下 80 摄氏度直至提取。
这三种基因型根据条件以不同的相对速率生长。在控制条件下，自交亚麻品种 storm 或 PL 品系生长最好。几个品系是从这个亲本衍生出来的，其中大 或 L 品种比小品种或 S 品种更有活力。
然而，在低营养物质下，S 比 L 或 pl 生长得更好。在高养分条件下，L 生长优于 pl，而 pl 仅略优于 S.A。在三种不同处理下生长的每个品系之间的比较表明，PL 在对照条件下生长最好。L 在高营养条件下生长最好，而 S 在高营养和对照条件下生长相似。
这些数据表明，这三条线可以根据它们在三种环境下的生长情况进行区分。虽然 PL 和 L 在特定环境中生长得更好，但 S 在所有三种条件下的生长大致相同。S 无法利用改善的营养条件，但能够在非常低的营养条件下更好地生长。
对于 DNA 提取，添加缓冲液，来自 Qiagen、DNEZ 植物的 AP 一，DNA 制备试剂盒到六片叶子中，在微量离心管中加入无菌沙子，用微量杵研磨组织，直到看不到团块。按照试剂盒说明继续提取，开始 RNA 提取转移，将三个 maris 茎和一些周围的叶子从储存冷冻管转移到微量离心管中。将无菌沙子加入管中，用微杵研磨组织直至精细研磨。
将样品涡旋 15 秒以帮助裂解，然后以 13， 000 RPM 的速度旋转 1 分钟以收集沙子和任何碎屑。将 SNAT 添加到离心柱中，然后按照制造商的说明继续进行 RNA 制备。从组织中提取 RNA 后，将 10 个 XDNA 缓冲液（占 RNA 样品体积的 1/10）转移到反应中。
在 30 单位的 D Ns 下，在 37 摄氏度下孵育反应 30 分钟，然后在 70 摄氏度下孵育 5 分钟。使用应用的 biosystems RNA to CD NA 试剂盒进行逆转录。根据制造商和 S 的说明，将反应在 37 摄氏度下孵育 1 小时，然后在 95 摄氏度下孵育 5 分钟。
最后，在 1.5% AROS 凝胶上运行 5 微升 CDNA 以确定产量。亚麻 CD NA 制备完成后，将其用于 QPCR。使用 A BI Step one 系统进行 QPCR。
每次运行一式三份进行所有检测，并使用管家基因 Acton 作为拷贝数对照来制备 QPCR 反应。向每个试管中加入 1 微升适当的引物对。将 CD NA 稀释至适当的浓度，并向每个试管中加入 9 微升。
最后，向每个试管中加入 10 微升 2 x cyberg green PCR 预混液。接下来，在扩增后设置扩增程序。从阈值的循环数计算相对表达水平，该阈值由第一步软件中的默认参数确定，并通过检查扩增曲线来确认。
从沿茎不同位置的叶子中分离的 DNA 的 PCR 扩增表明，当植物在诱导条件下生长时，会出现单个拷贝 5.7 kb 的 DNA 片段，称为线插入序列或 LIS 序列。当 PL 在低营养诱导条件下生长并最终变成纯合子时，会出现 LIS one。这里。每周每隔一段时间分离叶子样本 1 到 6，样本 1 是最早的样本，然后从样本中提取 DNA 后缝合 DNA。
PCR 扩增显示除第一个样品外，所有样品中都存在 LAS 的一个末端。这与 unins 插入位点的消失相对应，并且第五片叶 QPCR 没有证据证明这一点。结果表明，LAS one 或其他与诱导相关的基因组变化的存在会影响 S 附近基因的表达。
此处显示的 6 个基因都在 PL 和 S 中差异表达，其中 4 个基因在 pl 中表达较高，而 PL 中没有 LIS 1。相反，2 在 S 中表达较高，而 S 中确实有 LIS 1，我们刚刚向您展示了如何培养可诱导的亚麻系。因此，基因组会随着生长环境和后代的生长特性而变化。
在执行此程序时，重要的是要记住，需要复制生长条件以实现可重复的改变诱导。就是这样。我知道你们中的许多人对这种现象持怀疑态度，但现在你们可以自己重现这些观察结果。
感谢您的观看，祝您的实验好运。
概述
本研究展示了一种在营养应激下培育亚麻品种以诱导基因组变异的方法。研究强调了亚麻植物中特定基因组变化与表型反应之间的关联。
关键研究组成部分
科学领域
- 植物遗传学
- 基因组变异
- 表型分析
背景
- 亚麻品种在不同营养条件下表现出不同的生长反应。
- 基因组变异可以导致植物的表型变化。
- 理解这些变异可以为农业实践提供信息。
- 该研究关注LIS one插入元件在生长适应中的作用。
研究目的
- 调查营养应激对亚麻基因组变异的影响。
- 监测代际间的基因组和基因表达变化。
- 识别与不同条件下生长相关的特定基因组元件。
使用的方法
- 在受控营养条件下培育亚麻。
- 收集叶片和茎部组织样本进行分析。
- 从植物组织中分离DNA和RNA。
- 进行PCR和Q-R-T-P-C-R以评估基因组和表达变化。
主要结果
- 在不同营养条件下观察到亚麻品种的基因组变异。
- LIS one插入元件被确定为生长适应的关键因素。
- 不同的亚麻品系根据营养可用性表现出不同的生长速率。
- 表型反应与特定的基因组变化相关联。
结论
- 营养应激可以诱导亚麻中显著的基因组变异。
- 理解这些变异可以增强作物的适应性。
- 研究结果为植物适应机制的广泛知识做出贡献。
常见问题
Executive Industry Relevance
Environmentally induced heritable genomic changes in flax provide a model for understanding how stress conditions can drive stable, inheritable phenotypic and molecular variation. This system enables the interrogation of stress-responsive genomic elements and their transmission, informing predictive confidence in trait stability across generations. Such insights are strategically relevant for early discovery and translational research pipelines focused on adaptive mechanisms and epigenetic inheritance.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables interrogation of stress-induced genomic elements for functional target validation.
- Supports mechanistic de-risking by linking environmental triggers to heritable genomic changes.
- Facilitates predictive confidence in trait inheritance and stability across generations.
Screening & Assay Development
- Provides a validated system for monitoring genomic and expression changes under defined conditions.
- Enables reproducible detection of insertion events and associated gene expression via PCR and QRT-PCR.
- Supports assay standardization for quantifying heritable molecular responses to environmental stress.
Translational & Preclinical Research
- Offers a model for studying the continuity of stress-induced genomic changes from discovery through preclinical validation.
- Aligns with translational biomarker strategies by linking molecular events to phenotypic outcomes.
- Informs risk-adjusted advancement decisions based on heritable trait predictability.
Pipeline & Workflow Integration
This method positions within the discovery-to-preclinical continuum, enabling hypothesis testing on environmental induction, mechanistic de-risking, and trait transmission.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing on the induction and inheritance of genomic changes under stress.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative PCR-based outputs for insertion detection and gene expression profiling.
- Analytics: Provides measurable readouts for comparing genotypes and environmental responses.
- Translational Research: Bridges discovery findings to preclinical models of heritable adaptation.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable platform for studying environmentally induced heritable changes in other systems.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in the stability and inheritance of stress-induced genomic changes.
- Operational Value: Standardizes protocols for reproducible induction and detection of genomic events.
- Strategic Value: Enables informed go/no-go decisions based on heritable trait predictability.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of adaptive trait programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in plant molecular biology and nucleic acid analysis.
- Needs access to PCR, QRT-PCR, and sample storage infrastructure.
- Demands rigorous replication of growth conditions for reproducibility.
- May require adaptation for use in other plant or model systems.
- Dependent on the ability to monitor both genomic and expression changes in parallel.
