이 문서는 즉 떼루아 개념에 대한 통찰력을 얻기 위해 포도 베리 성적 증명서 및 대사에 타겟이 불분명 한 대사 체학, transcriptomics 및 다변량 통계 분석의 응용 프로그램을 설명 베리 품질 특성에 대한 환경의 영향.
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방법 논문
포도 베리 대사 체학 및 Transcriptomics을 통해 해석 떼루아 개념
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이 논문에서
요약
초록
떼루아 특히 서식지 및 관리 방법에 따라 같은 포도 (유럽 종 포도)로 작물의 특성에 영향을 미치는 환경 요인의 조합을 의미합니다. 이 문서에서는 특정 떼루아 서명이 다변량 통계 분석을 사용하여 포도의 품종, 조기의 베리 대사 체 및 사체에서 검출 할 수있는 방법을 보여줍니다. 이 방법은 먼저 적절한 샘플링 계획이 필요합니다. 이 사례에서, 조기 품종의 특정 클론 유전 적 차이를 최소화하도록 선택되고, 샘플은 세 가지 성장 계절 동안 세 가지 매크로 영역을 나타내는 일곱 포도에서 수집 하였다. 타겟팅되지 않은 LC-MS의 대사 체학 접근 MZmine 소프트웨어 및 단편화 트리 분석을 기초 대사 식별 전략을 사용하여 효율적으로 데이터 처리를 수반 높은 민감도 때문에 권장된다. 종합 사체 분석은 마이크로 어레이를 사용하여 달성 될 수있다함유 프로브 다른 TERROIRS의 컨텍스트에서 모든 차등 유전자 발현의 동시 분석을 가능 ~ 모든 예측 리세 유전자의 99 %를 커버. 마지막으로, 투영 방법에 기초하여 다변량 데이터 분석은 대사 체학 및 transcriptomics 데이터 통합 정보의 상관 관계를 식별하기 위해 상세하게 분석 될 수 있도록 강력한 빈티지 특정 효과를 극복하기 위해 사용될 수있다.
서론
식물 게놈 전 사체, 프로테옴 및 metabolomes에 기초하여 대규모 데이터 분석은 포도 식물과 그 환경 사이의 상호 작용을 반영하는 와인 떼루아 특성과 같은 복잡한 시스템의 작동에 대한 새로운 통찰력을 제공한다. 동일한 포도 나무의 클론이 다른 포도원에서 재배하는 경우에도 와인의 떼루아 구별 할 수 있기 때문에 클론 게놈이 동일하기 때문에, 게놈 분석은 거의 사용이다. 대신 유전자 발현 와인의 품질 특성을 결정하는 열매의 대사 특성 간의 상관 관계를 볼 필요가있다. 마이크로 어레이에 고정 된 프로브와 같은 하이브리드와 같은 보편적 인 특성을 이용하여 정량 분석을 용이하게 모든 성적 증명서의 유사한 화학적 성질,의 사체 혜택의 수준에서 유전자 발현의 분석. 프로테오믹스 A의 대조적으로, 보편적 인 분석 방법차 대사 체학 때문에 개별 단백질 및 대사 산물의 거대한 물리적, 화학적 다양성을 더 도전입니다. 대사 체학의 경우 개별 대사 산물의 크기, 극성, 풍부하고 변동성에 크게 다르기 때문에 이러한 다양성은 훨씬 더 극단적이다, 그래서 하나의 추출 과정이나 분석 방법 론적 접근 방식을 제공합니다.
비 휘발성 대사 적합한 분석 플랫폼 중, 고성능 액체 크로마토 그래피에 기초하여 그 질량 분석계에 연결된 (HPLC-MS)는 훨씬 더 민감 자외....
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프로토콜
1. 적절한 재료를 선택하고 샘플링 계획 구축
- 적절한 샘플링 계획을 개발하여 실험을 시작합니다. 그래서 경우에 따라 각각의 계획을 평가하고 더 일반적이고 보편적 인 방법은 없습니다. 샘플링 계획은 샘플링 장소, 시간 및 정확한 샘플링 절차를 명시 있는지 확인합니다. 이 사례 연구에 사용 된 표본 추출 계획에 대한 그림 1을 참조하십시오.
참고 :이 사례 연구, 단일 클론 (. 티스 VINIFERA의 이력서, 조기, 복제 48)에서 포도 열매가 베로나의 지방에서 세 가지 매크로 영역 (가르다 호수, Valpolicella 및 소아베)에 칠 상업 포도원에서 수집 하였다. 각 포도원의 주요 기능은 표 1에 요약되어있다. 열매는 veraison (숙성의 시작), 중간은-숙성과 잘 익은 열매에 해당하는 세 가지 시점에서 세 가지 성장 계절 (2006, 2007 및 2008) 동안 수집 하였다.- 가입 나 각 (차량 등록에 대한eyard / 년 / 숙성 단계), 무작위 높이와 공장에 위치 두 개의 포도 나무 행을 따라 다른 위치에서 수확 30 클러스터.
- 눈에 띄는 손상 및 / 또는 감염의 징후와 사람들을 피하고, 각 클러스터에서 무작위로 세 장을 선택합니다. <....
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결과
이 문서에서 설명하는 사례 연구는 상대적으로 189 샘플 중 정량 분자 이온 플러스 자신의 동위 원소, 부가 물 및 일부 조각을 포함하여 552 신호 (m / Z 기능), (7 포도원 × 3 숙성 단계 × 3 성장 계절 X를 포함하는 최종 데이터 매트릭스를 산출 3 생물 복제). 데이터 포인트의 총 수는 따라서 104,328이었다. 분할 트리 분석은 대사 플러스 부가 물, 동위 원소 및 조각에 해당하는 282m / Z 기능의 주석 결과. PCA에 의해 전체 데이터 매트릭스의 탐색 적 분석은 성숙 단계에 따라 샘플 클러스터 된 것으로 나타났다 (veraison, 중간 숙성과 잘 익은) 제 1 및 제 2 주성분 (T1-T2, 그림 2A)을 따라하고, 함께 성장시기에 따라 세 번째 주성분 (T1-T3, 그림 2B).
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토론
이 문서에서는 포도 베리 떼루아 개념을 해석하는 데 사용되는 대사 체학, transcriptomics 및 통계 분석 프로토콜을 설명합니다. HPLC-ESI-MS에 의해 대사 체학 분석 동시에 대사 산물을 대량을 검출하기에 충분히 민감하지만, 상대적 정량은 매트릭스 효과 이온 억제 / 강화에 의해 영향을 받는다. 그러나 유사한 접근 방식은 이미 조기는 열매의 숙성 및 수확 후 고사를 설명하는 데 사용되었으며, 매트릭스 효과의 보정 결과 5에 제한된 영향을 미쳤다. 또한, 동일한 샘플을 사용하여 타겟이 불분명 한 대사 체학에 대한 NMR 및 LC-MS의 비교 견고성을 결정하기 위해 최근 대규모 멀티 기기 간 실험실 연구는 다른 악기 및 기술 일관된 결과 6 굴복 것으로 나타났습니다. 여기에 설명 된 사례 연구는 세 가지 매크로-Z에 일곱 포도원에서 세 숙성 단계에서 시료의 수집 및 분석을 포함세 가지 성장 시즌 동안 것. 여기서, 떼루아 서명은 PCA와 O2PLS-DA 다변량 통계를 사용하여.......
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공개 사항
저자는 공개할 것이 없습니다.
감사의 글
이 작업은 EU가 자금을 지원하는 COST ACTION FA1106 "토마토와 포도 덩굴의 다육질 과일 품질을 제어하는 개발 메커니즘을 결정하기 위한 통합 시스템 접근 방식" 내에서 조정된 네트워킹 활동의 이점을 얻었습니다. 이 작업은 카리베로나 은행 재단(CARIVERONA Bank Foundation)이 자금을 지원하는 'Completamento del Centro di Genomica Funzionale Vegetale' 프로젝트와 이탈리아 농업 및 임업 정책부(Ministry of Agricultural and Forestry Policies)가 자금을 지원하는 'Valorizzazione dei Principali Vitigni Autoctoni Italiani e dei loro Terroir (Vigneto)' 프로젝트의 지원을 받았습니다. SDS는 이탈리아 대학 연구부 FIRB RBFR13GHC5 프로젝트 "환경 상호 작용에 따른 유전자형의 포도 덩굴의 피질유전체 가소성"의 재정 지원을 받았습니다.
....액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.
재료
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| 밀 그라인더 | IKA | IKA A11 basic | |
| HPLC Autosampler | Beckman Coulter | - | System Gold 508 Autosampler |
| HPLC System | Beckman Coulter | - | System Gold 127 Solvent Module HPLC |
| C18 Guard Column | Grace | - | Alltima HP C18 (7.5 mm x 2.1 mm; 5 μ m) 가드 컬럼 |
| C18 컬럼 | 그레이스 | - | Alltima HP C18 (150 mm x 2.1 mm; 3 μ m) 컬럼 |
| 질량 분석기 | Bruker Daltonics | - | Bruker Esquire 6000; 질량 분석기에는 ESI 소스가 장착되어 있었고 분석기는 이온 트랩이었습니다. |
| 추출 용매 및 HPLC 완충제 | Sigma | 34966 | 메탄올 LC-MS 등급 |
| Sigma | 94318 | Formic acid LC-MS 등급 | |
| Sigma | 34967 | Acetonitrile LC-MS 등급 | |
| Sigma | 39253 | 물 LC-MS 등급 | |
| Minisart RC 4 주사기 필터(0.2 μ m) | Sartorius | 17764 | |
| 데이터 수집 및 처리를 위한 소프트웨어 (b) | Bruker Daltonics-Bruker | Daltonics Esquire 5.2 Control (a); Esquire 3.2 데이터 분석 및 MzMine 2.2 소프트웨어 (b) | |
| Spectrum Plant Total RNA kit | Sigma-Aldrich | STRN250-1KT | 포도 과피에서 추출한 총 RNA 추출물 Nanodrop |
| 1000 | Thermo Scientific | 1000 | |
| BioAnalyzer 2100 | Agilent Technologies | G2939A | |
| RNA 6000 나노 시약 | Agilent Technologies | 5067-1511 | |
| RNA 칩 | Agilent Technologies | 5067-1511 | |
| Agilent 유전자 발현 세척 버퍼 1 | Agilent Technologies | 5188-5325 | |
| Agilent 유전자 발현 세척 버퍼 2 | Agilent Technologies | 5188-5326 | |
| LowInput QuickAmp 라벨링 키트 One-Color | Agilent Technologies | 5190-2305 | |
| 키트 RNA 스파이크 인 - One-Color | Agilent Technologies | 5188-5282 | |
| 유전자 발현 하이브리드화 키트 | Agilent Technologies | 5188-5242 | |
| RNeasy Mini Kit (50) | Qiagen | 74104 | cRNA 정제용 |
| Agilent SurePrint HD 4X44K 60-mer 마이크로어레이 | Agilent Technologies | G2514F-048771 | |
| eArray | Agilent Technologies | - | https://earray.chem.agilent.com/earray/ |
| 개스킷 슬라이드 | Agilent Technologies | G2534-60012 | Agilent SurePrint Microarray 4-어레이 하이브리드화 |
| 온도 조절 수조 | Julabo-Hybridization | ||
| Chamber | Agilent 활성화 Technologies | G2534-60001 | |
| 마이크로어레이 하이브리드화 오븐 | Agilent Technologies | G2545A | |
| 하이브리드화 오븐 로테이터 랙 | Agilent Technologies | G2530-60029 | |
| 로테이터 랙 변환 로드 | Agilent Technologies | G2530-60030 | |
| 염색 키트 | Bio-Optica | 10-2000 | 슬라이드 염색 접시 및 슬라이드 랙 |
| 자석 교반기 장치 | AREX 가열 자석 교반기 | F20540163 | |
| 온도 조절 오븐 | Thermo Scientific | Heraeus - 6030 | |
| 애질런트 마이크로어레이 스캐너 | Agilent Technologies | G2565CA | |
| 스캐너 캐러셀, 48위치 | Agilent Technologies | G2505-60502 | |
| 슬라이드 홀더 | Agilent Technologies | G2505-60525 | |
| 특징 추출 소프트웨어 v11.5 | Agilent 기술 | - | 애질런트 마이크로 어레이 스캐너 내부 |
| G2565CA SIMCA + V13 소프트웨어 | Umetrics |
참고문헌
- Jessome, L. L., Volmer, D. A. Ion suppression: A major concern in mass spectrometry. Lc Gc N Am. 24 (5), 498-510 (2006).
- 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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