多层组学联合分析
transcriptomics & Proteomics & metabonomics
产品介绍
The service content
  • 多层组学整合分析
实例分析

转录组、蛋白组和代谢组综合分析探究水稻幼苗应对干旱胁迫的能量储备物质调控

 

基本信息

材料:水稻幼苗                         主要技术:基因芯片、双向电泳、GC-MS全代谢组

期刊:Proteomics                    影响因子:4.878

 

文章摘要

我们分析了水稻幼苗在干旱胁迫下的蛋白质组反应。双向电泳分析发现了71个差异表达蛋白,其中60个得到了成功鉴定。功能分类表明大部分下降表达的蛋白都与蛋白翻译相关;相反,上升表达的蛋白则主要参与了蛋白折叠与装配。此外,还发现了很多参与代谢(比如糖代谢)的蛋白也发生了差异表达。基于cDNA芯片的转录组分析和基于GC-MS的代谢组学分析分别发现了4756个差异表达基因以及37个差异表达代谢产物。通过将这些数据与蛋白组结果结合,我们发现干旱胁迫引起水稻幼苗额外的能量消耗以及存储物质的快速转化。此外,代谢组分析发现的6个差异表达氨基酸在干旱胁迫下全都表现增强表达,同时参与这些氨基酸合成的酶也上升表达。所以,我们推测干旱胁迫增强了由碳水化合物和脂肪酸向氨基酸方向的能量转化。对该基础代谢网络的分析增加了我们对水稻应对干旱胁迫的认识。

 

方法流程

 

水稻梯度干旱胁迫后形态和生理指标

 

差异表达基因、蛋白所属代谢通路整合列表

 

 

多层组学探究干旱胁迫下植物的内在分子调节机制:合成作用受抑制,储备物质降解利用加快,形成了从糖和脂肪酸向各类氨基酸(特别是脯氨酸)和次生代谢转换的物质变换方向并伴随大量ATP产生以便提高渗透势与合成抗旱相关蛋白。

 

小鹿点评

不同的生物组学技术在研究过程中的优缺点不同。本文是为数不多的采用三层组学(转录、蛋白和代谢)综合分析水稻响应干旱胁迫的分子调控。不同组学的数据实现了很好的验证和补充,并最终解析了干旱胁迫下基础代谢物之间的相互变化关系,同时将这些变化与能量生成、抗旱蛋白合成等植物内在调控过程和目标实现了较好的结合。

 

文献来源

Shu L. et al., Genetic, proteomic and metabolic analysis of the regulation of energy storage in rice seedlings in response to drought. 2011, Proteomics.

 

相关文章阅读

采用随机森林法整合多组学数据来预测表型性状