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Dec 30, 2023

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 9445(2023) 이 기사 인용

측정항목 세부정보

슈도모나드는 대사적으로 유연하며 다양한 식물 숙주에서 번성할 수 있습니다. 그러나 숙주의 난잡함에 필요한 대사적 적응은 알려져 있지 않습니다. 여기에서 우리는 RNAseq을 사용하고 Pseudomonas donghuensis P482의 전사체 반응을 두 식물 숙주인 토마토와 옥수수의 뿌리 삼출물과 비교함으로써 이러한 지식 격차를 해결했습니다. 우리의 주요 목표는 이 두 가지 응답 간의 차이점과 공통점을 식별하는 것이었습니다. 토마토 삼출물에 의해서만 상향 조절되는 경로에는 산화질소 해독, 철-황 클러스터 복구, 시안화물에 민감하지 않은 시토크롬 bd를 통한 호흡, 아미노산 및/또는 지방산의 이화작용이 포함됩니다. 처음 두 개는 테스트 식물의 삼출물에 NO 공여자가 존재함을 나타냅니다. 옥수수는 특히 MexE RND 유형 유출 펌프의 활동과 구리 내성을 유도했습니다. 운동성과 관련된 유전자는 옥수수에 의해 유도되었지만 토마토에 의해 억제되었습니다. 삼출물에 대한 공유된 반응은 식물과 성장 환경에서 유래한 화합물 모두에 의해 영향을 받는 것으로 보입니다. 비소 저항성과 박테리오페리틴 합성은 상향 조절되는 반면 황 동화, 구연산 제2철 및/또는 기타 철 운반체 감지, 헴 획득 및 극성 아미노산의 수송이 하향조절되었습니다. 우리의 결과는 식물 관련 미생물의 숙주 적응 메커니즘을 탐색하는 방향을 제공합니다.

식물은 뿌리를 통해 혼합된 유기 화합물을 방출하여 근권의 미생물 군집에 영양을 공급합니다1. 뿌리 삼출물에는 유기산, 아미노산, 당과 같은 1차 대사산물과 생리활성 또는 신호 전달 특성을 지닌 2차 대사산물이 포함되어 있습니다. 삼출물의 정확한 화학적 구성은 식물 종과 식물의 생리적 상태에 따라 달라지며, 후자는 발달 단계, 영양분 가용성 및 스트레스 요인의 존재에 따라 달라집니다2. 분비물 구성의 차이와 식물의 선천적 면역 작용이 뿌리 미생물총의 구성과 활동을 형성합니다3.

슈도모나스 박테리아는 다양한 식물 숙주의 뿌리를 포함하여 다양한 환경적 틈새에서 번성할 수 있습니다. 그들의 경쟁 우위에는 대사 유연성과 항균제 및 철 제거 화합물을 포함한 광범위한 2차 대사산물 생산이 포함됩니다4. 많은 식물 관련 계통은 식물 성장을 촉진하고, 비생물적 스트레스를 완화하거나, 병원균으로부터 식물을 보호합니다5. 주어진 슈도모나스(Pseudomonas) 계통이 식민지화할 수 있는 식물의 계통 발생 범위에 대한 포괄적인 연구는 없습니다. 그러나 특정 슈도모나드는 원산지와 다른 식물 종 또는 여러 작물에 대한 생물학적 방제제로 효과적인 것으로 입증되었으며, 이는 슈도모나드가 식물의 난잡한 식민지임을 시사합니다6.

식물 종은 독특한 미생물 군집을 선택하며, 계통발생적으로 더 먼 식물 숙주는 가장 뚜렷한 미생물 집단을 모집한다는 인식이 커지고 있습니다8. 따라서 슈도모나드와 같은 일부 미생물의 명백한 숙주 난잡함은 박테리아가 여러 숙주에 정착하거나 생리학적 변화를 겪는 숙주와의 연관성을 유지하는 데 필요한 대사 변화에 대한 의문을 제기합니다. 대부분의 연구가 단일 숙주-미생물 상호 작용만을 다루기 때문에 이 문제는 기존 데이터로 해결하기가 어려웠습니다. 더욱이, 식물-미생물 상호작용에서 숙주 특이성을 결정하는 요인이 공생 근경에 대해 심도 있게 연구되었지만, 숙주와 덜 친밀한 관계를 형성하는 박테리아에서는 거의 주목을 받지 못했습니다9.

Pseudomonas donghuensis P482는 여러 박테리아 및 곰팡이 식물 병원체의 성장을 억제하는 생물학적 방제 균주입니다10,11. 원래 토마토의 근권(Solanum lycopersicum L.)에서 분리된 이 박테리아는 또한 감자의 근권과 본 연구에서 볼 수 있듯이 옥수수의 뿌리에도 서식할 수 있으며, 이는 모두 난잡한 환경에서 숙주 적응 특성을 연구하기 위한 유망한 모델이 됩니다. 뿌리 식민지화 박테리아.

 0.05 and those that could not been assigned the adjusted value (NA) were excluded form downstream analysis. Overlapping groups of differentially-expressed genes were visualized with BioVenn16. Proteins were assigned to Clusters of Orthologous Groups (COGs) using eggNOG mapper 5.017 and to KEGG metabolic pathways using BlastKOALA18,19,20,21. Enrichment within COGs and KEGG pathways was established using the genome of P482 as a reference (JHTS00000000.1), with Fisher's exact test applied to determine the statistical significance (p < 0.05; adjusted p value, B–H correction). Gene networking and cluster enrichment were analyzed using STRING 11.5 (May 2023)22, with the genome of P. donghuensis HYS as a reference11./p> 1.5. A list of loci in each subset can be found in Dataset S6. In panel B, upregulated genes are shown in magenta (on the left) and downregulated genes are in blue (on the right). Both the percentage of genes and the actual ORF count are indicated in the graphs./p> 1.5 log2FC, padj < 0.05), making them GDRs, but also their expression was significantly different (> 1.5 log2FC, padj < 0.05) compared to 1C medium upon treatment with only one of the exudates. The tomato-specific and maize-specific GDRs, along with SGRs, were analyzed for top-ranking up- and down-regulated genes (Tables S4–S6). Establishing plant-specific GDRs helped us to assign certain aspects of overall differentiating response to one of the plants. It also prevented the underreporting of maize-driven aspects of the differentiating response, considering that tomato exudates, with a more significant share of GDRs, are the dominant driver of the overall changes./p>