1. Matériaux expérimentaux
C. oleifera Les feuilles de « Dabieshan 1 » ont été collectées à trois étapes clés du développement : le stade juvénile, vers l’âge de 2 ans ; Le sujet progresse vers une phase de fructification précoce vers 6 ans, atteignant finalement sa période de pic de fructification vers 10 ans. Toutes les plantes de C. oleifera aux trois stades de développement ci-dessus ont été plantées à partir de semis cultivés en pot de la même spécification que C. oleifera 'Dabieshan 1'. Les propriétés physiques et chimiques du sol des forêts de C. oleifera sont illustrées dans le tableau 1.
2. Aperçu du site de collection
Des matériaux expérimentaux ont été collectés à Heping Town, située au cœur de la province de l’Anhui. Le comté de Shucheng se situe dans la région centrale de la province, appartenant à la périphérie des montagnes Dabie. Les coordonnées sont 31°11′N, 116°47′E, avec une altitude moyenne de 90 m. Le sol est classé comme jaune-brun. La région présente un climat de mousson subtropicale humide, qui maintient une température annuelle moyenne de 15,6 °C et reçoit généralement environ 1 100 mm de précipitations par an, bénéficie d’environ 1 969 h d’ensoleillement chaque année, et bénéficie d’une période sans gel de 224 jours.
3. Prélèvement et prétraitement des échantillons
Les échantillons ont été sélectionnés pendant la période de pré-floraison (fin septembre). Pour chaque étape de développement, les plantes de C. oleifera présentant une croissance similaire, constante et forte ont été sélectionnées. De chaque plante, la troisième feuille a été retirée du haut vers le bas, qui constituait des pousses de printemps à croissance modérée venant de l’est, de l’ouest, du sud et du nord de la partie extérieure de la couronne de C. oleifera . Les échantillons étaient marqués par des lettres et des numéros de série : YAT1, YAS2 et YAT3 pour les feuilles de C. oleifera au stade juvénile, le sujet progresse vers une phase de fructification précoce et la période de fructification maximale respectivement. Ces derniers étaient collectés et stockés dans de l’azote liquide. Cinq arbres échantillons aléatoires ont été sélectionnés à chaque étape comme un réplicatif biologique, et trois réplications biologiques ont été mises en place à chaque stade. Les spécimens sélectionnés ont été ramenés le jour même au laboratoire et conservés à -80 °C.
4. Détermination de l’indice physiologique
La teneur en sucre soluble a été déterminée par la méthode colorimétrique anthrone21. La teneur en carbone organique a été déterminée par la méthode d’oxydation du dichromate de potassium - sulfateferreux 22. La teneur en protéines solubles a été obtenue par la méthode bleu brillant deCoomassie 23. La concentration totale d’azote a été quantifiée par la méthodede Kjeldahl 22.
5. L’isolement de l’ARN complet a été réalisé, suivi de la construction d’une bibliothèque d’ADN complémentaire (ADNc) et du séquençage ultérieur
L’ARN total a été extrait des feuilles de C. oleifera à différents stades à l’aide du kit d’extraction d’ARN végétal. La concentration totale d’ARN a été déterminée par un spectrophotomètre ultraviolet-visible à spectre complet. L’intégrité et la clarté de l’ARN ont été déterminées par un analyseur biologique. Après avoir construit et validé la bibliothèque d’ADNc, le séquençage transcriptomique a été réalisé à l’aide d’une plateforme de séquençage par séquençage à haut débit. La procédure de séquençage produisait des lectures individuelles, chacune couvrant 100 paires de bases(24, 25, 26). Les résultats de l’alignement des processus de séquence ont fait l’objet d’une analyse statistique à l’aide du logicielRSEM 27. Des gènes d’expression différentielle (DEG) à différents stades du développement de C. oleifera ont été identifiés à l’aide du logiciel d’analyse différentielle DESeq28,29.
6. Assemblage de novo et annotation UniGene
SeqPrep http://github.com/jstjohn/SeqPrep) et Sickle (http://github.com/najoshi/sickle) ont été utilisés pour filtrer les données brutes, notamment en supprimant les séquences de faible qualité et les adaptateurs contaminés. Ensuite, les lectures claires obtenues à partir de chaque échantillon ont été assemblées à l’aide du logicielTrinity 30,31. Tous les transcripts assemblés ont été soumis à un alignement BLASTX avec le Swiss-Prot, des clusters de groupes orthologues pour des génomes complets eucaryotes, et des bases de données KEGG dans l’ordre séquentiel. Une valeur E typique de coupure (valeur E <10−5) était fixée pour récupérer leurs annotations de fonction. Le KEGG a été appliqué pour analyser les voies métaboliquesassociées 32.
7. Annotation fonctionnelle des gènes et analyse des gènes exprimés différenciellement
Les abondances de gènes et d’isoformes ont été analysées statistiquement à l’aide du logicielRSEM 27. Un seuil (P < 0,05, FDR < 0,01, |log2FC|>1) a été fixé pour identifier les gènes exprimés différemment (DEG). Le nombre attendu de fragments par kb de transcrit par million de fragments cartographiés (FPKM) est actuellement la méthode la plus largement utilisée pour estimer les niveaux d’expressiongénique 28. Les valeurs FPKM de tous les gènes des trois différents stades de croissance et de développement (YAT1, YAS2 et YAT3) ont été calculées. Une analyse par regroupement hiérarchique a été réalisée pour examiner les niveaux différentiels d’expression génique. Par contre, la voie KEGG a été préparée pour identifier des DEG significativement enrichis dans les voies métaboliques à un taux de P corrigé par Bonferroni ≤ 0,05 par rapport à l’ensemble du transcriptome utilisant KOBAS29.
8. Méthodes analytiques
Les données ont été présentées à l’aide d’Excel pour calculer les valeurs moyennes et les écarts-types. L’analyse de variance (ANOVA) a été utilisée pour l’analyse statistique par le logiciel SPSS, et le test de plages multiples de Duncan a été utilisé pour évaluer les différences significatives de teneur en nutriments entre les trois stades. Ensuite, des différences significatives entre les groupes ont été déterminées à l’aide de comparaisons multiples post-hoc avec la méthode des différences minimales significatives (LSD). Des graphiques et des graphiques étaient générés à l’aide du logiciel Origin pour visualiser les résultats expérimentaux et analytiques. Aucune signification statistique n’a été notée par un « ns » (P > 0,05). Les différences statistiquement significatives étaient notées respectivement par « * » (P < 0,05), « ** » (P < 0,01), « *** » (P < 0,001) et « **** » (P < 0,0001).