search
ruРусский
banner
Дом / Блог / Критическая роль эубиотической микробиоты в обеспечении правильной иммунокомпетентности у Arabidopsis
Блог
pageSearch
Последние новости

Критическая роль эубиотической микробиоты в обеспечении правильной иммунокомпетентности у Arabidopsis

Sep 11, 2023Sep 11, 2023

Природные растения (2023)Цитировать эту статью

3302 Доступа

25 Альтметрика

Подробности о метриках

Хотя многие исследования показали, что микробы могут эктопически стимулировать или подавлять иммунные реакции растений, фундаментальный вопрос о том, действительно ли вся ранее существовавшая микробиота необходима для правильного развития иммунного ответа растений, остается без ответа. Используя недавно разработанную гнотобиотическую систему выращивания растений на основе торфа, мы обнаружили, что арабидопсис, выращенный в отсутствие естественной микробиоты, не имеет возрастного созревания иммунного ответа растений и имеет дефекты в некоторых аспектах иммунитета, запускаемого шаблоном. Аксенические растения проявляли повышенную восприимчивость к заражению бактериальным возбудителем Pseudomonas syringae pv. томат DC3000 и грибковый патоген Botrytis cinerea. Иммунокомпетентность, опосредованная микробиотой, подавлялась богатыми питательными веществами, что указывает на трехстороннее взаимодействие между хозяином, микробиотой и абиотической средой. Синтетическая микробиота, состоящая из 48 культивируемых бактериальных штаммов из эндосферы листьев здоровых растений арабидопсиса, смогла существенно восстановить иммунокомпетентность, аналогично растениям, инокулированным почвенным сообществом. Напротив, 52-членная дисбиотическая синтетическая микробиота листьев чрезмерно стимулировала иммунный транскриптом. В совокупности эти результаты доказывают причинную роль эубиотической микробиоты в обеспечении надлежащей иммунокомпетентности и возрастного иммунитета у растений.

В надземной и подземной частях наземных растений обитают разнообразные микроорганизмы, которые в совокупности составляют микробиоту растений. Члены микробиоты могут обитать на растениях или внутри них и, по-видимому, таксономически консервативны на уровне типов1,2,3,4,5,6,7,8. Широкая сохранность микробиоты растений предполагает, что растения, вероятно, развили механизмы отбора и поддержания численности, состава и функции микробиоты для достижения гомеостаза9. Правильно собранная микробиота (то есть эубиотическая микробиота), вероятно, важна для здоровья и выживания растений, поскольку недавние исследования начали выявлять вредное воздействие генетически индуцированной дисбиотической микробиоты на здоровье растений10,11,12,13. Хотя было показано, что отдельные или группы членов микробиоты улучшают поглощение питательных веществ, рост и устойчивость к абиотическим и биотическим стрессам1,2,14,15,16, вклад всей местной микробиоты растения в функции растения недостаточно изучен. Во многом это связано с плохо изученными взаимодействиями микроб-микроб и микроб-растение на уровне сообщества.

Различные представители микробиоты растений могут образовывать мутуалистические, комменсальные или патогенные взаимодействия с растениями. Чтобы защититься от потенциально вредного воздействия микроорганизмов, растения развили поверхностные и внутриклеточные иммунные рецепторы, которые распознают эволюционно консервативные молекулярные паттерны, связанные с микробами (PAMP) или эффекторные белки, полученные из патогенов, что приводит к иммунитету, запускаемому шаблоном (PTI) или эффекторному иммунитету. иммунитет (ETI) соответственно. Хотя ETI, по-видимому, специфичен для патогенов, PTI представляет собой базальную линию защиты растений как от патогенных, так и от непатогенных микробов и необходим для поддержания эубиотической филлосферной микробиоты у арабидопсиса для предотвращения дисбактериоза10,11. Передача сигналов PTI инициируется при восприятии PAMP рецепторами распознавания образов, локализованными в плазматической мембране (PRR)17. Например, эпитоп из 22 аминокислот, полученный из бактериального флагеллина (flg22), является хорошо охарактеризованным элиситором PTI и распознается PRR FLAGELLIN-SENSITIVE 2 (FLS2) (ссылка 18). FLS2 образует комплекс с корецептором БРАССИНОСТЕРОИД НЕЧУВСТВИТЕЛЬНОЙ 1-АССОЦИИРОВАННОЙ РЕЦЕПТОРНОЙ КИНАЗОЙ 1 (BAK1) (ссылка 19). Фосфорные связи между FLS2, BAK1, BOTRYTIS-индуцированной киназой 1 (BIK1) и каскадом MAPK инициируют последующие сигнальные события PTI, включая продукцию активных форм кислорода (АФК), потоки кальция, экспрессию большого набора генов, связанных с защитой, ремоделирование стенок и закрытие устьиц20,21,22,23,24,25. Активация PTI до заражения также может привести к повышению устойчивости патогена26,27.

 1 and FDR < 0.05 cut-off (Benjamini–Hochberg-corrected Wald test) with the number of genes corresponding to each group indicated in parentheses. c, Heat map of DEGs generated using hierarchical clustering with Euclidean distance and complete linkage. Label superscript indicates community used for inoculation of HO plants or mock inoculation of AX plants. A subset of the differentially regulated genes in HO and AX is shown on right. d, Venn diagram of upregulated DEGs showed 138 common genes in response to HOMSU and HOMalaka treatments. e, GO term enrichment (GO:BP biological process) analysis on ‘core’ depleted DEGs in AX plants. Top enriched GO terms displayed, ranked by significance (FDR < 0.05 cut-off). a–e, n = 3 biologically independent plant samples per condition./p> 1 and FDR < 0.05 (Benjamini–Hochberg-corrected Wald test), with the number of genes corresponding to each group indicated in parentheses. e, GO term enrichment for upregulated DEGs in SynCommfec-colonized plants compared to SynComCol-0-colonized plants, ranked by significance (FDR < 0.05 cut-off). f, Heat map for selected genes from hierarchical clustering of all DEGs. Gene descriptions are listed in Supplementary Data 4. d–f, n = 3 biologically independent plant samples per condition./p> 1 and FDR < 0.05) (Fig. 6d and Supplementary Data 4). GO term analysis of the 609 DEGs upregulated upon colonization with SynCommfec vs SynComCol-0 showed an over-representation of GO terms associated with biotic stress and immunity (Fig. 6e and Supplementary Data 5). In addition, several immunity pathways including the systemic acquired resistance, PTI signalling and glucosinolate biosynthetic processes were upregulated. Further analysis showed that several dysbiosis-associated genes were involved in pathogenesis-related processes during biotic stresses, which are associated with immunity, cell death and its regulation (Fig. 6f). Collectively, our results showed that dysbiotic SynCommfec overstimulates immune gene expression compared with eubiotic SynComCol-0./p>95% relative humidity). Bacterial populations were determined 3 d after infiltration. For B. cinerea inoculation, spores were diluted in 1% Sabouraud Maltose Broth (BD, 242910) to a final concentration of 1 × 105 spores per ml. Two 2 μl droplets were spotted per leaf on three leaves per plant. Infected plants were kept at high humidity (>95% relative humidity). Lesions were imaged 5 d after inoculation and quantified using ImageJ v.1.51./p> 1 and FDR < 0.05 (calculated using default DESeq2 settings based on Benjamini–Hochberg-corrected Wald test) as selection criteria, and GO analysis was performed using ShinyGO (v.0.76.2) (ref. 62) with an FDR cut-off of 0.05 and 4 genes per group selection criteria./p> 159.1), SA (m/z 137.0 > 93.0) and SAG (m/z 299.1 > 137.0) on a Quattro Premier tandem mass spectrometer (Waters Corporation) in negative ion mode. The capillary voltage, cone voltage and extractor voltage were 3,500 V, 25 V and 5 V, respectively. The flow rates were 50 l h−1 for the cone gas (N2) and 600 l h−1 for the desolvation gas (N2). ABA-2H6 served as the internal standard for hormone quantification. MassLynx v.4.1 (Waters) was used for data acquisition and processing. Collision energies and source cone potentials were optimized using the MassLynx v.4.1 QuanOptimize package (Waters). Peaks were integrated and the analytes quantified on the basis of standard curves normalized to the internal standard./p>

1 and FDR < 0.05 (Benjamini-Hochberg corrected Wald Test) criteria in a comparison of HO plants (colonized by microbial communities from two different locations/soil types ‘MSU’ and ‘Malaka’) and SynComCol-0-colonizedplants with their corresponding AX control. b, A subset of the differentially regulated genes in HO and SynComCol-0 plants, compared to corresponding AX plants, is shown. Heat map of the DEGs was generated using hierarchical clustering with Euclidean distance and complete linkage. c-e, Gene Ontology (GO) term enrichment (GO:BP biological process) analysis on 213 common enriched DEGs in both HO and SynComCol-0, only in HO or only in SynComCol-0 plants, compared to their respective AX control plants. Top enriched GO terms are displayed, ranked by significance (FDR < 0.05 cutoff). The 213 enriched DEGs common in both HO and SynComCol-0 (panel c) showed highest fold enrichment for immunity-associated GO terms. GNSR genes present in the subset of 213 DEGs common in both HO and SynComCol-0 are marked in red in panel b. a-e, n = 3 biologically independent plant samples per condition./p>

Предыдущий: 3 лучшие дорожные кружки 2023 года Следующий: Италия
Отправить запрос
Отправлять