Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Environment

Bio-tabanlı Sanayi Feedstock olarak Tütün Ağacı ve Kavak Değerlendirme transkript ve metabolit profil

Published: May 16, 2014 doi: 10.3791/51393

ERRATUM NOTICE

Summary

Bitki biyokütle yakıt, yem, gıda ve malzemelerin çeşitli dahil olmak üzere birden fazla ürün için bir yenilenebilir kaynak sunuyor. Bu yazıda tütün ağacı (Nicotiana glauca) ve bir Biorefinery boru hattı için kavak olarak uygun kaynaklarının özelliklerini incelemek.

Abstract

Gıda, yem, enerji ve su için küresel talebin, gelecek nesiller için olağanüstü zorluklar teşkil etmektedir. Bu yenilenebilir kaynakların keşfi için sağlam platformlar bu zorlukların üstesinden gelmek için gerekli olduğu açıktır. Çokuluslu çerçeve MultiBioPro içinde biz bitki biyokütle kullanımını maksimize etmek Biorefinery boru hatlarını geliştiriyoruz. Daha özel olarak, sakarifikasyon, izoprenoid olan, uzun zincirli bir hidrokarbon içeriği, lif kalitesi ve suberin ve linyin içeriğini geliştirmek için, hedef ekin türü gibi kavak ağacı ve tütün (Nicotiana glauca) kullanın. Bu çıkışlar elde etmek için kullanılan yöntemler, GC-MS, LC-MS ve RNA sıralaması platformlar içerir. Metaboliti boru hatları de bu tür verileri oluşturmak için araçlar kurulmuş, ama aynı zamanda sadece iyi karakterize metabolitleri sınırlamalar kullanılabilir vardır. Derin sıralama hepimizi tütün ağacı yaprağının gelişim evreleri sırasında mevcut transkript, ama h dahil sağlayacakNicotiana tabacum dizisine geri eşlenmesi için. Bu set-up ile, altta yatan süreçleri için temel bir anlayışa ve sonuçları yararlanabilmesi için endüstriyel bir çerçeve kurmayı hedefliyoruz. Daha uzun vadeli bir perspektif içinde, biz burada oluşturulan veri hammadde olarak kavak ve tütün ağacını kullanarak sürdürülebilir Biorefinery işlemi için araç sağlayacağına inanıyoruz. Örneklerde metabolitlerin bazal düzeyde Bugüne kadar analiz edilmiş ve kullanılan protokoller bu makalede verilmektedir.

Introduction

Nüfus ve ekonomik büyüme gıda, su ve yakıt için artan bir talep neden olmuştur. Bu malzeme çok üretilen, işlenen ve petrol gibi sınırlı fosil-bazlı araçlar kullanılarak taşınır. Bu uygulama sürdürülebilir değildir ve alternatif kaynakların gelişimi bu nedenle büyük önem 1. olacağını, ancak, açıktır. Birçok yenilenebilir kaynaklar şu anda rüzgar, su hareketi, güneş, jeotermal gibi, sömürülen, değişen derecelerde vardır ve temelli enerji kaynaklarını dalga. Başka sürdürülebilir ve büyük ölçüde kullanılmayan kaynak bitkilerden biyokütle olduğunu. Bu kaynak da yakıt 2 içine güneş kaynaklı enerji dönüştürmek için bir çok maliyet etkin bir yol sunar. Apart biyo-bazlı yakıt sağlamasının, bitki biyokütle da plastikler, deterjanlar, ve değerli kimyasallar dahil olmak üzere alternatif ürünleri için benzersiz fırsatlar sunuyor.

Büyük ölçüde şeker esaslı polimerlerden oluşan bitki hücresi duvarı, makbitkinin biyokütle ana bölümünü es ve çok çaba şu anda biyoetanol içine verimli dönüşüm yatırım ediliyor. Kalan biyokütle daha sonra biyogaz ve petrol ürünleri ile ilgili 3 içine işlenmiş olabilir. Selülozik biyokütle büyük miktarlarda üretmek otlar ve ağaçlar da dahil olmak üzere çok yıllık bitki türlerinin, çok tipik ılıman bölgelerde iyi büyür. Ancak, arazi alanının yaklaşık% 20 yarı kurak olduğu, ve dolayısıyla da kuraklık 4 eğilimli. Açıkçası, aynı zamanda etkili bir enerji ve malzeme sürdürülebilir üretime katkıda bulunabilecek bitkilerle bu kurak toprakları yetiştirmek ilgi olacaktır. Bu bitkiler optimum su kullanım verimliliği ve kuraklık direnci ve tütün ağacı (Nicotiana glauca) ve Agave cinsi türler içerir gerekir.

MultiBioPro konsorsiyum iki önemli cr kullanarak, entegre bir Biorefinery boru hattını hayata geçirmeyi hedefliyorop türleri, kavak ve tütün ağaç. Kavak hızlı büyüyor gibi, gelecek vaat eden bir biyoyakıt ürün olarak ortaya kolayca klonal ve iklim ve toprak koşulları geniş bir yelpazede çok iyi adapte oldu. Ayrıca ahşap, fiber, yakacak odun ve diğer orman ürünlerinin 5 geniş bir yelpazede sunmaktadır. Tütün ağacı da biyo-yakıt ve Biorefinery amaçları için uygun bir bitki olarak ortaya çıkmıştır. Tipik olarak biyo-kütlenin önemli bir miktarda üretir, yapısal-olmayan karbohidrat 6 yüksek miktarda içeren ve ayrıca biyodizel için uygun olan (uzun zincir C 29-C 31 doymuş hidrokarbonlar ve triterpenoidler dahil) kolayca çıkarılabilir renk vericiler yağların büyük miktarlarda birikmesine ender yeteneği vardır üretim. Tütün ağacı dahası, genetik iyileştirme mükellef, yüksek çimlenme kapasitesine sahiptir, ve gıda üretimi için kullanılmaz yarı-kurak topraklarda mutlu büyür olduğunu. Bu nedenle, kavak ve tütün ağaç hem MULTIP için içsel potansiyele sahip olduğu görülmektediryani bütünleştirici bir biyo-temelli endüstri için yeni değeri yüksek hammaddelerin yanı urpose bitkileri,. Bu yazıda ne tütün ağaç mevduat uzun zincirli hidrokarbonlar ayırt yaklaşımların farklı sette odaklanmak.

Tütün yapraklarında doymuş uzun zincirli hidrokarbonların üretimi ve salgılanması için sorumlu olan temel moleküler makine belirlemek için bir girişim olarak, teknolojileri göre, modern "omik" uygulanır. Bu gelişimsel bir yaprak serisi (on aşamaları) RNA seq içerir ve multiplatform metabolit profil kullanılarak LC-ve GC-MS (polar ve polar olmayan metabolitleri ve lipidomics için) yaklaşır. Bu veriler, gen ekspresyonu ile ilişkilidir veya bunlardan önce, yukarıda belirtilen moleküllerin biyosentezinin başlangıcı için maden için kullanılacaktır. Bu çalışmaların umut verici görünür Genler ve yollar modeli türleri Arabidopsis fonksiyonel test için kullanılacak ve sonuçta tob biyoteknolojik mühendisliği için mükellef olabiliracco ağacı.

Protocol

1.. Bitki Materyali

M2 profesyonel yetiştirme ortamı içeren 30 cm çapında tencere, Nicotiana glauca bitkiler yetiştirin. Gündüz 20-25 ° C sıcaklıkta ve 15 ° C gece sıcaklığı, sera içinde bitkiler büyümeye Ek ışık rejimi gibi bir 16 saat ışık ve 8 saat karanlık döngüsünü kullanın.

2.. Numune Hazırlama

  1. Birincil metabolizma için:
    1. Hasat bitki materyalleri (yaprak ve N. glauca sapları) ve donma malzeme hemen.
    2. Üç gün boyunca dondurma-kurutma ile dondurulmuş bitki materyali liyofilize edilir.
    3. Metal topları ile mikser değirmen tarafından liyofilize örnekleri eziyet.
    4. 2 ml'lik bir santrifüj tüpü ya da bir cam şişe içine kısım ince öğütülmüş kuru malzemeler.
  2. Sekonder metabolitler için:
    1. Hasat bitki dokuları ve donma malzeme hemen.
    2. M tarafından dondurulmuş bitki dokuları eziyetpaslanmaz çelik top ile veya havanda tarafından ixer değirmen.
    3. 2 ml santrifüj tüpüne (yaklaşık 20 mg ıslak ağırlık) içine kısım ince zemin dokuları.

GC-MS ile İlköğretim Metabolitlerinden için Metabolizma profilleme için 3. Ekstraksiyon Protokol

  1. Tümbölen Zemin kuru bitki materyali (yaprak 10 mg ve kök malzemelerin 20 mg) 2 ml, yuvarlak alt tüpler kapağı vidalı.
  2. 10 saniye boyunca% 100 metanol ve vorteks 1400 ul ekleyin.
  3. 10 saniye için bir iç standart kantitatif ve girdap gibi ribitol 60 ul (H2O içinde 0.2 mg / ml stok) ilave edin.
  4. Bir paslanmaz çelik (veya zirkonyum dioksit) eklenir ve top 25 Hz, 2 dakika boyunca bir karıştırıcı ile Mill materyalini homojenleştirin.
  5. X 11000 g, 10 dakika boyunca karışımın santrifüjleyin.
  6. Bir cam şişeye süpernatant aktarın.
  7. Kloroform ve 750 ul ekleyin.
  8. H2O 1500 ul eklenir ve 10 saniye boyunca girdap karışımı.
  9. 150 ul transferyeni bir 1.5 ml'lik bir santrifüj tüpüne üst faz (polar faz).
  10. Hızlı bir vakum kullanılarak Kuru örnekleri. Bu, herhangi bir artık sıvı, mevcut kadar örnekler 3 ila 24 saat boyunca, kuru olana kadar azalır şarttır.
  11. Metoksiamin hidroklorür (piridin içinde 20 mg / ml) 40 ul ekle.
  12. 37 ° C'de 2 saat boyunca yatay bir ısıtma bloğu çalkalayıcıda çalkalanarak
  13. 70 ul N-metil-N-ekleme - (trimetilsilil)-trifloroasetamid MSTFA karışımı.
  14. 37 ° C'de 2 saat boyunca çalkalanarak
  15. 11.000 x g at ~ 1 dk kısa bir santrifüj tarafından kapağında damla aşağı doğru döndürün.
  16. GC-MS analizi için uygun olan cam şişeler içine sıvı aktarın.

LC-MS tarafından sekonder metabolitler için Metabolit profilleme için 4. Ekstraksiyon

  1. Donmuş toprak örnekleri 500 ul metanol ekleyin.
  2. 70 ° C (1000 saniye-1) 'de 15 dakika boyunca bir termomikser ile çalkalayın.
  3. Örnek (santrifüj 5 min, 20,000 xg) ve 1.5 ml'lik bir santrifüj tüpüne aktarılır, sıvı faz.
  4. Bir santrifüj buharlaştırıcı (SpeedVac) ile sıvı fazın liyofilize edilir.
  5. Kuru pelet 100 ul ve 100 ul, sikloheksan milliQ su ekleyin.
  6. Oda sıcaklığında (kullanım vorteks) 5 dakika boyunca numune çalkalayın.
  7. Örnekleri (5 dakika, 20,000 xg) santrifüjleyin.
  8. LC-MS analizi için konik dipli LC-MS enjeksiyon şişelerine su fazı (alt faz) 80 ul aktarın.

5. Veri Analizi

  1. Xcalibur, MarkerLynx, Metalign 7 veya 8 XCMS yapılandırın ve işlenecek veri analizi seçin.
  2. Tablo 1 bileşik sınıfına göre ilgilendiğiniz tespit zirvelerinden bir tablo hazırlayın.
  3. Standart bileşiklerin eş elüsyonu ile tepe belirlenmesi.
  4. Daha sonra MSn analizi, yapısal karakterizasyon algoritmaları 9,10, edebiyat s kullanılarak tespit zirveleri açıklamaurvey ve metaboliti veritabanı arama 11,12.

6.. Hidrokarbon Ekstraksiyon 13

  1. Taze hasat N. Batmak 2-20 dakika boyunca HPLC grade); glauca yaprakları (metanol, etanol, kloroform, heksan ya da petrol eteri (kaynama noktası 40-60 ° C veya 60-80 ° C) çözücü olarak (~ 200 mg) (5 ml.
  2. Yaprakları çıkarın ve döner buharlaştırma ile tamamen kapalı kuru çözücüler.
  3. Heksan içinde yeniden süspanse numuneleri (1 mi, HPLC grade).
  4. Gaz kromatografisi ve bir 5973MSD için hyphenated kullanarak GC-MS analizi yapın. Çalışma koşulları aşağıdaki gibi olması gerekir; taşıyıcı gaz, 0.9 ml min -1 / 11 psi 'lık bir akış oranı ile helyum. 280 ° C'de bir splitless enjektör ile örnekleri (1 ul) enjekte 4 ° C / dakika ve 320 ° C ile en rampa önce, 5 dakika boyunca 70 ° C de gaz kromatografısi fırın tutun 67.5 dakika 'lık bir toplam süre yapma, bir 10 dakika daha için son sıcaklık tutun. 280 ° C ve p de MS ile arayüzü ayarlamakERFORM 70 eV EI + kullanarak tam tarama modunda MS ve 10 800 D. taranan
  5. Başlangıçta kromatogram otomatik MS deconvolution ve tanımlama sistemi bileşenleri ve NIST 98 MS kütüphanesi kullanılarak tespit edilmiş olanlar işlemek.
  6. Bilinen otantik standartlara tutma süreleri ve klasik parçalanma desenleri karşılaştırarak uzun zincirli doymuş alkan hidrokarbonlar (hexacosenol, nonacosane, trikontan, octacosenol, nonacosonal, Hentriakontane, dotriacontane ve tritriacontane) tanımlanmasını onaylayın.
  7. Otantik standartlar inşa doz yanıt eğrileri (0,07-2,5 mg) ile entegre edilmiş zirve alanlarının karşılaştırılması ile kantitatif olarak hidrokarbonlar belirler.
  8. Anlamına gelir ve Excel yazılımı kullanılarak aracı (SEM) standart hatası hesaplayın.

Isoprenoitlerin 14 7. Analizi

  1. Bölüm 2'de tarif edildiği gibi homojenleştirme yapın. Bir santrifüj tüpüne homojenize dondurularak kurutulmuş tozun 10 mg tartılır.
  2. , Tozun üzerine ardışık olarak 250 ml metanol ekle karıştırarak, daha sonra 500 ml kloroform (laboratuar reaktif dereceli) ekleyin ve vorteks yoluyla iyice karıştırılır.
  3. 20 dakika boyunca karanlıkta buz üzerinde örnekleri bırakın.
  4. Süspansiyona 250 ml Tris-HCl tampon maddesi (100 mM, pH 7.5) ya da su (HPLC derece) ilave edilir ve vorteks ile karıştırın.
  5. Sulu fazlardan polar olmayan ayırmak için 5 dakika boyunca 12,000 rpm (13,523 xg) karışımı santrifüj. Isoprenoit özleri ihtiva eden polar olmayan faz, kloroform altındadır.
  6. Yeni bir santrifüj tüpüne faz transfer edin.
  7. Sulu faz ek 500 ml kloroform ekleyin ve girdap ve yukarıda tarif edildiği gibi santrifüj ile ikinci ekstraksiyon yapmak.
  8. Kloroform ekstraktları birleştirin ve analize kadar -20 ° C'de ve bir buharlaştırıcı kullanılarak kuruyana dek mağaza örnekleri getir.
  9. Malzemeyi yeniden çözünmesi için kurutuldu isoprenoit ekstreye 50 ml etil asetat (HPLC derece) ilave edin.
  10. Bir C18 üzerine 3 ml enjekteUPLC Acquity ayırma modülünü kullanarak sütun. Pigmentleri ayırmak için kullanılan degrade içermelidir; A: metanol / H 2 0 (50:50) ve B: asetonitril / etil asetat (75:25) ve başlangıç ​​koşulları A% 30 (v / v) ve% 70 B (v / v) 100 olacak olmalıdır 6 dakika boyunca% B. 0.6 ml / dk 'lık bir akış hızı kullanarak.
  11. 250 600 nm arası Photo Diode Array (PDA) detektörü ile sürekli eluatın izleyin.
  12. Co-kromatografi ve otantik standartlar, Beta karoten (provitamin A), fitoen, likopen, lutein ve zeaksantin arasındaki spektral karşılaştırmalar tarafından bileşenleri tanımlar.
  13. Doz tepki eğrilerinden ölçümü yapın.
  14. LC-MS kullanılarak bileşiklerin onaylamak; ve benzer kromatografik koşullar kullanın. Algılama bir Q-TOF aletle pozitif modda APCI iyonizasyon kullanılarak yapılmalıdır.
  15. 1.5 saat boyunca 50 ° C'de% 6 KOH içinde ekstre edilmiş ve sabunlaştırma edilmiş 25 mg dondurularak kurutulmuş madde ile tokoferol belirlenmesi için değişiklik yapın.

Bu protokol, yüksek kalitede RNA elde etmek için bir RNeasy Kiti ile Trizol RNA ekstraksiyon birleştirir.

  1. Bir karıştırıcı öğütücü ile bir metal top ile 2 ml santrifüj tüplerine dondurulmuş bitkisel maddenin 100 mg öğütün.
  2. 1 ml Trizol ekleyin.
  3. 4 ° C'de 12,000 x g'de 10 dakika boyunca santrifüj malzemeyi
  4. Yeni bir reaksiyon tüpüne süpernatant aktarın.
  5. , 200 ul kloroform ekleme tüpü birkaç kez ters çevirin ve oda sıcaklığında 3 dakika inkübe edin.
  6. 4 ° C'de 12,000 x g'de 15 dakika boyunca santrifüj karışımını
  7. Yeni bir reaksiyon tüpüne üst akıcı faz (yaklaşık 700 ul) aktarın.
  8. , Etanol, yaklaşık 2.5 hacim (% 100) ekleme tüpü birkaç kez ters çevirin ve -80 ° C'de 30 dakika boyunca inkübe
  9. Kitinden döndürme kolonuna bir çökelti de dahil olmak üzere örnek hareket ettirin.
  10. 8,000 x g'de 15 saniye için sütun santrifüj ve f atmakyoluyla düşük.
  11. 8,000 x g de santrifüj sütun ve 15 saniye boyunca santrifüje 700 ul Tampon RW1 ekleyin. Yoluyla akış atın.
  12. Döndürme kolonuna 500 ul Tampon RPE ekleyin ve 8000 x g 15 saniye için sütun santrifüj. Yoluyla akış atın.
  13. 8,000 x g de santrifüj sütun ve 2 dakika boyunca santrifüj ile 500 ul Tampon RPE ekleyin.
  14. Yeni bir 1.5 ml reaksiyon tüpüne spin kolon yerleştirin ve 50 ul RNase içermeyen su ekleyin.
  15. RNA elüt edilmesi için 8000 x g 'de, 1 dakika için sütun santrifüjleyin.
  16. Üreticinin talimatlarına göre bir Ambion DNA-free Kit kullanılarak kalıntı DNA çıkarın.
  17. RNA kalitesini belirler. RNA, 8'in yukarısında RNA bütünlüğü numaralarını (RIN) olması gerekir.
  18. Yeni nesil dizileme için RNA uğurlanacak.

Representative Results

Şekil 1 'de HPLC profili N. isoprenoit analiz temsili bir sonuç göstermektedir glauca yaprak ekstreleri. Yukarıda farklı C40 izoprenoidler ve bir foto diyot dizisi (PDA) detektör kullanarak saptanmıştır. Zirveleri ortak kromatografi ve otantik standartlar, Beta karoten (provitamin A), fitoen, likopen, lutein ve zeaksantin arasındaki spektral karşılaştırılmasına dayalı açıklamalı edildi. Şekil 2'de, iki MS kromatogramı N. birincil metabolit analizi sonuçları glauca yaprak ve kök malzeme, sırasıyla. Serin (bir ok ile belirtilen) karşılık gelen bir tepe noktasının MS tayf, aynı zamanda, bir örnek olarak verilmiştir. Şekil 3, Bioanalyzer RNA kalitesi ve cihazdan temsili bir çıkış belirlemek için kullanılır gösterir. Kromatogram içinde iki ana tepe noktaları numune içinde bozulmamış RNA gösteren, 18 S ve S 25 ribozomal RNA karşılık gelir. Parçalanmış şeridin ek tepe noktalarıosomal RNA kısmen veya ağır bozulmuş RNA durumunda görünür.

Şekil 1
Şekil 1. N. adlı yaprak özleri mevcut isoprenoitler gösteren HPLC profili glauca. Yukarıdaki C40 ve çoğu izoprenoidler GC-MS analizi için uygun değildir. Bu nedenle, fotodiyot dizi algılama ile HPLC ayrımları kullanmıştır. 450 nm 'de kaydedilmiş olan bir tipik bir kromatogramı gösterilmektedir. Karotenoid pigmentler lutein hâkimdir fotosentez dokuların tipiktir. Ayrıca bu yüksek ışık stres altına yerleştirilmiştir sürece nadiren yaprak dokusunda bulunur ki, zeaksantin edilir. Zeaksantin seviyeleri bu yüksek değer bileşik iyi bir kaynak haline getiriyor. daha büyük bir v görüntülemek için lütfen buraya tıklayınızBu rakamın ersion.

Şekil 2,
Şekil 2,. MS kromatogramıdır ve N. spektrumu glauca doku ekstreleri. toplam iyon kromatogramları, yaprak MS (TIC) ve GC-MS ile ölçülmüştür özler sap (70-600 m / z) sunulmuştur. GC-MS analizi, 15 dakika içinde, daha önce tarif edildiği gibi gerçekleştirilmiştir. Algılanan zirveleri kütle spektral etiketler kütüphaneyi kullanarak açıklamalı edildi. Serin (2TMS) MS spektrumu bir örnek olarak gösterilmiştir. MS kromatogramıdır: X ekseni ve Y ekseni tutma süresi (dakika) ve sinyalin yoğunluğunu (bolluk) gösterir, MS spektrumu: X ekseni ve Y ekseni M / Z oranlarını ve sinyalin yoğunluğunu (bolluk) gösterir, sırasıyla. büyük görmek için buraya tıklayıngörüntü.

Şekil 3,
Şekil 3,. N. RNA SEQ için hazırlanan RNA Bioanalyzer ölçümü glauca yaprak malzemesi. biz Trizol reaktif maddesi kullanılarak RNA ekstre edildi ve daha sonra, RNeasy Mini Kit (Qiagen, Hilden, Almanya) 'dan sütunları kullanılarak RNA saflaştırıldı RNA SEQ için gereken yüksek ölçüde saf bir RNA elde etmek. Biz Bioanalyzer (Agilent, Waldbronn, Almanya) soldaki görüntülenen kullanarak RNA kalitesini belirlenir. Bioanalyzer bir çıkış örneği sağda verilir. Örnekteki iki ana tepe noktası 18 ve S 25 S ribozomal RNA temsil eder. Bizim örnek kuyusu 8 gerekli değeri üzerinde 9.2 bir RNA bütünlüğü numarası (RIN), gösterdi. onu tıklayınDaha büyük resmi görebilmek için e.

Discussion

Burada sunulan protokolleri metabolitleri ve transkript için tütün ağaç yaprakları analiz etmek için kapsamlı bir çerçeve sunmaktadır. Bu harcanan çabalar bir arada hidrokarbon ve bu doku içinde mevcut olan yüksek değerli bileşiklerin sentezi ve ekstrüzyon altında yatan süreçlere de yeni ufuklar bize gerektiği öngörülmektedir. Bu nedenle bu yaklaşımlar bize bileşikler sentez edilmektedir nasıl daha iyi bir anlayış vermelidir. Işin tütün ağaç hususlara ek olarak, aynı zamanda özellikle ikincil duvar yapısının Lignifikasyon hedef, ama aynı zamanda değerli bileşiklerin çıkarılması için kabuğu kullanımı olup olmadığını araştırmak için, kavak biyokütle geliştirmek hedeflenmiştir.

Bu çalışmada sunulan yöntemler metaboliti profilleme için standart yöntemlerin hafif değişiklikler vardır. Bu yöntemler tabii bilinen metabolik profilleri ile sınırlı olan ve çok sayıda yeni metabolik tepe w elde edilebilir mümkündürhich hiçbir bileşik bilinmektedir. Biz gelişimsel zaman serisi üzerinde metabolitleri ve transkript davranışını birleştirerek diğer metabolitleri bağlamında bu bileşiklerin koymak umuyoruz.

Burada yer alan yöntemlerin hiçbiri önemli tipik olarak, bitki malzemeleri için kullanılan yöntemler arasında değiştirilir. Ilginç bir yönü, tütün ağaç yaprakları esas olarak uzun zincirli bir hidrokarbon üretimi ve modifikasyonu için temel çerçeve anlamak için yöntemler kombinasyonuna dayanmaktadır. Bu bilgiyi elde etmek için kritik adımlardan biri farklı veri tiplerinin sonraki birleşimidir. Biz ilk değerlendirme olarak veri geliştirme üzerinde ve bu veriler metaboliti davranışlar vs transkript anlaması için kullanılır, ve aynı zamanda potansiyel yolların bazı metabolitleri atamak için bu metabolitleri / transkript davranış dayalı farklı kümelere bölünmüştür olacağını tasavvur . Buna ek olarak, daha ayrıntılı bir ağ tabanlı analizler ardından t düşünülmektediro nedensel ilişkileri istismar.

Burada sunulan analitik protokolleri de alan denemeleri ve biyokütle endüstriyel kullanımı için bir temel sağlayacaktır. Bunu gerçekleştirmek için, MultiBioPro konsorsiyum yeteneklere sahip birçok endüstriyel ortakları ayrıca biyodizel, biyoetanol ve diğer yüksek değerli maddeleri ulaştırmak amacı ile, biyokütle keşfetmek için içerir. Biyokütle sömürü Bu tür dayalı değerlendirilecektir; (1) üretilen bio ürünlerinin sağlamlığını ve kalitesini test (tipik endüstri standardı testleri üretilen ürünler iyi bir pazar değerine sahip sağlamak için yapılacaktır), (2), teknolojilerin, ekonomik, sosyal ve çevresel değerlendirme yapılacaktır edebiyat kaynakları, röportajlar ve tarla denemeleri ve pilot tesis Biorefinery değerlendirmeler sırasında oluşturulan malzeme kullanılarak. Bu faaliyetler maliyet fayda ve yaşam döngüsü analizi, çevre dosyasının ve pazar ve busine nesil içerecektirss stratejileri. Biz bu hattın akademi yararlı bir karışım haline inanıyoruz, tüketici nihai ürünlerin daha fazla kavak ve tütün ağaç biyokütle için bilim ve endüstriyel kullanımını uygulamalı.

Disclosures

Bu sonuçlara yol açan araştırma hibe anlaşması numarası 311804 altında Avrupa Yedinci Çerçeve Programı ([FP7/2007-2013]) fon aldı.

Acknowledgments

Dominic Swinton (Yeşil Yakıtlar), Thomas Lowery (Yeşil Yakıtlar), Sam Buekenhout (Capax) ve Sylvia Drouven (Capax): MultiBioPro de projeye katkıda aşağıdaki insanlara teşekkür etmek istiyorum.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Trizol reagent Invitrogen 15596-026
Chloroform Merck 102445
Ethanol Merck 101986
Rneasy Mini Kit Qiagen 74104
TURBO Dnase Invitrogen AM2238
RNA 6000 Nano Kit Agilent G2938-90034
2100 Electrophoresis Bioanalyzer Agilent G2939AA
1.5 ml and 2 ml safe-lock tubes Eppendorf 0030 120.086, 0030 120.094
Steel balls Geyer Berlin GmbH VA2mm
Mixer mill MM 300 Retsch YO-04182-09
Microcentrifuge Eppendorf 5424

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Clark, J. H., et al. chemistry, biofuels, and biorefinery. Annu Rev Chem Biomol Eng. 3, 183-207 (2012).
  2. Carroll, A., Somerville, C. Cellulosic biofuels. Annu Rev Plant Biol. 60, 165-182 (1146).
  3. Vanholme, B., et al. Towards a carbon-negative sustainable bio-economy. Front Plant Sci. 4, (2013).
  4. United Nations Environment Programme (UNEP). Global Environment Outlook: Environment for Development. 4, UNEP. New York. (2007).
  5. Boerjan, W. Biotechnology and the domestication of forest trees. Curr Opin Biotechnol. 16 (2), 159-166 (2005).
  6. Curt, M. D., Fernández, J. Production of Nicotiana glauca R.C. Graham aerial biomass in relation to irrigation regime. Biomass. 23 (2), 103-115 (1990).
  7. De Vos, R. C. H., et al. Untargeted large-scale plant metabolomics using liquid chromatography coupled to mass spectrometry. Nat Protoc. 2 (4), 778-791 (2007).
  8. Smith, C. A., et al. XCMS: Processing mass spectrometry data for metabolite profiling using Nonlinear peak alignment, matching, and identification. Anal Chem. 78 (3), 779-787 (2006).
  9. Morreel, K., et al. Mass spectrometry-based fragmentation as an identification tool in lignomics. Anal Chem. 82 (19), 8095-8105 (2010).
  10. Morreel, K., et al. Mass spectrometry-based sequencing of lignin oligomers. Plant Physiol. 153 (4), 1464-1478 (1104).
  11. Tohge, T., Fernie, A. R. Web-based resources for mass-spectrometry-based metabolomics: A user's guide. Phytochemistry. 70 (4), 450-456 (2009).
  12. Tohge, T., Fernie, A. R. Combining genetic diversity, informatics and metabolomics to facilitate annotation of plant gene function. Nat Protoc. 5 (6), 1210-1227 (2010).
  13. Mortimer, C. L., et al. The identification and rapid extraction of hydrocarbons from Nicotiana glauca: a potential advanced renewable biofuel source. Phytochem Lett. 5 (3), 455-458 (2012).
  14. Fraser, P. D., et al. Application of high-performance liquid chromatography with photodiode array detection to the metabolic profiling of plant isoprenoids. Plant J. 24 (4), 551-558 (2000).
  15. Lisec, J., et al. Gas chromatography mass spectrometry-based metabolite profiling in plants. Nat Protoc. 1 (1), 387-396 (2006).

Tags

Çevre Sciences Sayı 87 botanik bitkiler dönüştürülmesi olarak Kavak Tütün ağaç Arabidopsis suberin lignin hücre duvarları biyokütle uzun zincirli hidrokarbonlar izoprenoitler, Sistem biyolojisi

Erratum

Formal Correction: Erratum: Transcript and Metabolite Profiling for the Evaluation of Tobacco Tree and Poplar as Feedstock for the Bio-based Industry
Posted by JoVE Editors on 06/30/2016. Citeable Link.

A correction was made to: Transcript and Metabolite Profiling for the Evaluation of Tobacco Tree and Poplar as Feedstock for the Bio-based Industry.

There was a spelling error in one of the authors' surname. The author's name was corrected from:

Juan Pedro Navarro

to:

Juan Navarro-Aviñó

Bio-tabanlı Sanayi Feedstock olarak Tütün Ağacı ve Kavak Değerlendirme transkript ve metabolit profil
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Ruprecht, C., Tohge, T., Fernie, A., More

Ruprecht, C., Tohge, T., Fernie, A., Mortimer, C. L., Kozlo, A., Fraser, P. D., Funke, N., Cesarino, I., Vanholme, R., Boerjan, W., Morreel, K., Burgert, I., Gierlinger, N., Bulone, V., Schneider, V., Stockero, A., Navarro-Aviñó, J., Pudel, F., Tambuyser, B., Hygate, J., Bumstead, J., Notley, L., Persson, S. Transcript and Metabolite Profiling for the Evaluation of Tobacco Tree and Poplar as Feedstock for the Bio-based Industry. J. Vis. Exp. (87), e51393, doi:10.3791/51393 (2014).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter