Method Article

Il concetto Terroir interpretato attraverso uva a bacca Metabolomica e Trascrittomica

DOI:

10.3791/54410

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October 5th, 2016

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1Biotechnology Department, University of Verona, 2Lab. of Bioorganic Chemistry, Physics Department, University of Trento, 3S-IN Soluzioni Informatiche

In This Article

Summary

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Questo articolo descrive l'applicazione di metabolomica non mirati, trascrittomica e l'analisi statistica multivariata per le trascrizioni di bacche di uva e metaboliti al fine di ottenere una visione nel concetto terroir, vale a dire, l'impatto dell'ambiente sulla caratteristiche qualitative di bacche.

Abstract

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Terroir si riferisce alla combinazione di fattori ambientali che influenzano le caratteristiche delle colture quali vite (Vitis vinifera) in base a particolari habitat e pratiche di gestione. Questo articolo mostra come certe firme terroir possono essere rilevati nel metaboloma bacche e trascrittoma della Corvina vite cultivar utilizzando l'analisi statistica multivariata. Il primo metodo richiede un piano di campionamento adeguato. In questo caso di studio, un clone specifico della cultivar Corvina è stato scelto per ridurre al minimo le differenze genetiche, ed i campioni sono stati raccolti da sette vigneti che rappresentano tre diverse macro-zone nel corso di tre diverse stagioni di crescita. Un approccio non mirati LC-MS metabolomica è raccomandato a causa della sua alta sensibilità, accompagnato da trattamento efficiente dei dati utilizzando il software MZmine e una strategia di identificazione metabolita sulla base dell'analisi albero frammentazione. analisi del trascrittoma completa può essere effettuata mediante microarraycontenenti sonde copre ~ 99% di tutti i geni di vite previsti, consentendo l'analisi simultanea di tutti i geni differenzialmente espressi nel contesto di diversi terroir. Infine, l'analisi dei dati multivariati basato su metodi di proiezione può essere utilizzato per superare il forte effetto specifico epoca, permettendo ai metabolomica e dati trascrittomica da integrare e analizzati in dettaglio per identificare correlazioni informativi.

Introduction

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l'analisi dei dati su larga scala basata sui genomi, la trascrittomica, proteomi e metabolomes di piante fornisce una visione senza precedenti sul comportamento di sistemi complessi, come ad esempio le caratteristiche terroir di vino che riflettono le interazioni tra piante di vite e il loro ambiente. Poiché il terroir di un vino può essere distinto anche quando cloni di vite identiche sono coltivate in vigneti diversi, l'analisi genomica è di scarsa utilità, perché i genomi clonali sono identici. Invece è necessario esaminare le correlazioni tra l'espressione genica e le proprietà metaboliche dei frutti di bosco, che determinano le caratteristiche qualit....

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Protocol

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1. Selezionare materiali appropriati e costruire un piano di campionamento

  1. Inizia l'esperimento attraverso lo sviluppo di un piano di campionamento adeguato. Non esiste un approccio generico e universale in modo valutare ogni piano, caso per caso. Assicurarsi che il piano di campionamento afferma i luoghi di campionamento, i tempi e le modalità di campionamento preciso. Vedere la Figura 1 per il piano di campionamento utilizzato in questo caso di studio.
    NOTA: In questo caso di studio, acini da un singolo clone (. Vitis vinifera cv Corvina, clone 48) sono stati raccolti da sette vigneti commerciali in tre diverse macro-zone i....

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Results

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Il caso di studio descritto in questo articolo ha prodotto una matrice di dati finale comprendente 552 segnali (m / z caratteristiche) tra ioni molecolari più i loro isotopi, addotti e alcuni frammenti, relativamente quantificati tra i 189 campioni (7 vigneti x 3 stadi di maturazione x 3 stagioni di crescita x 3 repliche biologiche). Il numero totale di punti di dati è stato quindi 104.328. Analisi dell'albero La frammentazione ha portato l'annotazione di 282 funzioni m / z,.......

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Discussion

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Questo articolo descrive le metabolomica, trascrittomica e protocolli di analisi statistica utilizzate per interpretare il concetto di terroir uva a bacca. Analisi Metabolomica mediante HPLC-ESI-MS è abbastanza sensibile da rilevare un gran numero di metaboliti simultaneamente, ma relativa quantificazione è influenzata dall'effetto matrice e ioni soppressione / miglioramento. Tuttavia, un approccio simile è già stato utilizzato per descrivere la maturazione e appassimento post-raccolta di frutti di bosco Corvina, e .......

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Disclosures

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Gli autori non hanno nulla da rivelare.

Acknowledgements

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Questo lavoro ha beneficiato delle attività di networking coordinate nell'ambito dell'AZIONE COST FA1106 "Un approccio sistemico integrato per determinare i meccanismi di sviluppo che controllano la qualità dei frutti carnosi nel pomodoro e nella vite". Questo lavoro è stato sostenuto dal progetto "Completamento del Centro di Genomica Funzionale Vegetale" finanziato dalla Fondazione Banca CARIVERONA e dal progetto "Valorizzazione dei Principali Vitigni Autoctoni Italiani e dei loro Terroir (Vigneto)" finanziato dal Ministero delle Politiche Agricole e Forestali. SDS è stato finanziato dal Ministero dell'Università e della Ricerca FIRB RBFR13GHC5 progetto "The Epigenom....

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Mill GrinderIKA IKAA11 autocampionatore
Beckman Coulter -Sistema Gold 508 Autocampionatore
HPLC SistemaBeckman Coulter -Sistema Gold 127 Modulo solvente HPLC
C18 Colonna di protezioneGrace -Alltima HP C18 (7,5 mm x 2,1 mm; 5 μ m) Colonna di protezione
C18 ColonnaGrace -Alltima HP C18 (150 mm x 2,1 mm; 3 μ m)
Spettrometro di Massa a ColonnaBruker Daltonics -Bruker Esquire 6000; Lo spettrometro di massa era dotato di una sorgente ESI e l'analizzatore era una trappola ionica.
Solventi da estrazione e tamponi HPLCSigma34966Metanolo grado LC-MS
Sigma94318Acido formico grado LC-MS Sigma
34967Acetonitrile grado LC-MS Sigma
39253Acqua  Filtri
(0,2 μ m)Sartorius17764
Software per la raccolta e l'elaborazione dei dati (a) (b)Bruker Daltonics-BrukerDaltonics Esquire 5.2 Controllo (a); Esquire 3.2 Analisi dei dati e software MzMine 2.2 (b)
Kit RNA totale Spectrum PlantSigma-AldrichSTRN250-1KTPer l'estrazione di RNA totale dai pericarpi dell'uva
Nanodrop 1000Thermo Scientific1000
BioAnalyzer 2100Agilent TechnologiesG2939A
RNA 6000 Nano ReagentsAgilent Technologies5067-1511
Chip RNAAgilent Technologies5067-1511
Agilent Gene Expression Wash Buffer 1Agilent Technologies5188-5325
Agilent Gene Expression Wash Buffer 2Agilent Technologies5188-5326
LowInput QuickAmp Labeling KitAgilent Technologiesmonocolore 5190-2305
Kit RNA Spike In - MonocoloreAgilent Tecnologie5188-5282
Kit di ibridazione dell'espressionegenica Agilent Technologies5188-5242
RNeasy Mini Kit (50)Qiagen74104Per la purificazione del cRNA
Agilent SurePrint HD 4X44K 60-mer MicroarrayAgilent TechnologiesG2514F-048771 
eArrayAgilent Technologies-https://earray.chem.agilent.com/earray/
Guarnizioni guideAgilent TechnologiesG2534-60012Abilita Agilent SurePrint Microarray 4-array
Hybridization Bagno termostaticoJulabo-Hybridization
ChamberAgilent TechnologiesG2534-60001
Forno di ibridazione per microarrayAgilent TechnologiesG2545A
Forno di ibridazione Rotator RackAgilent TechnologiesG2530-60029
Asta di conversione per rotatoreAgilent TechnologiesG2530-60030
Kit di colorazioneBio-Optica10-2000Piatto per colorazione a vetrino e rack per vetrini
Agitatore magneticoAREX Agitatore magnetico riscaldanteF20540163 
Forno termostaticoThermo ScientificHeraeus - 6030
Agilent Scanner per microarrayAgilent TechnologiesG2565CA
Scanner a carosello, 48 posizioniAgilent TechnologiesG2505-60502
Supporti per vetriniAgilent TechnologiesG2505-60525
Software di estrazione delle caratteristiche v11.5Agilent Tecnologieall'interno dello scanner Agilent Microarray G2565CA
SIMCA + V13 SoftwareUmetrics
HPLC di base per siringa Minisart RC 4 di grado LC-MS

References

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  1. Jessome, L. L., Volmer, D. A. Ion suppression: A major concern in mass spectrometry. Lc Gc N Am. 24 (5), 498-510 (2006).
  2. Kim, H. K., Choi, Y. H., Verpoorte, R. NMR-based plant metabolomics: where do we stand, where do we go? Trends Biotech. 29 (6), 267-275 (2011....

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