向日葵/ Tournesol
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问题
OCL
体积28日,2021年
向日葵/ Tournesol
货号 42
数量的页面(年代) 6
DOI https://doi.org/10.1051/ocl/2021029
亚搏娱乐 2021年8月16日

©t·伯顿et al。, EDP Sciences, 2021年出版

执照Creative Commons这是一篇基于知识共享署名许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0),允许在任何媒介上无限制地使用、分发和复制,但必须正确引用原作。

突出了

研究了向日葵自交系及其杂交种在营养阶段水分亏缺的叶片代谢组学数据。

它们既能区分植物水分状况,又能区分不同的基因型组。

为与其他组学数据相结合,研究干旱适应性和杂种优势奠定基础提供了宝贵的资源。

1规范表

主题领域 生物学
更具体的主题领域 代谢组学数据
类型的数据 LC-MS: LC-MS采集文件,用于光谱处理的R命令文本文件,LC-MS/MS采集文件,用于LC-MS注释表的Word文件,用于计算数据表的tab文件
针对性分析:制表文件用于计算数据表
数据是如何获得的 Heliaphen机器人和靶向机器人分析主要化合物或极性提取物的LC-MS分析
数据格式 目标分析处理的数据:txt
LC-MS数据,元数据,原始和处理数据:标签页,mzML, docx,标签页,txt
实验因素 24个基因型的向日葵在两种环境条件下(灌溉或不灌溉)进行三次重复
实验特性 向日葵叶片主要化合物的绝对含量
基于LC-MS的向日葵叶片代谢物特征的相对含量
数据源位置 法国auzevile - tolosaninrae站Heliaphen户外表型平台(43°31 ' 41.8 " N, 1°29 ' 58.6 " E)
波尔多代谢组设施,https://doi.org/10.15454/1.5572412770331912E12
数据的可访问性 LC-MS数据在etalab-2.0许可下在data INRAE存储库(https://data.inrae.fr/dataverse/sunflodry, https://doi.org/10.15454/2KOXOH)中公开可用
在etalab-2.0许可下,目标分析数据在data INRAE存储库(https://data.inrae.fr/dataverse/sunflodry, https://doi.org/10.15454/STJH47)中公开可用
相关研究文章 睡衣et al。,2018年Godyet al。, 2020Balliauet al。, 2021年

2数据的取值

干旱胁迫是作物适应气候变化的一个关键问题,向日葵主要种植在边缘土地(Debaekeet al。, 2017年).在本试验中,植物在营养阶段分别进行了两种处理(水分充足和水分亏缺)。本实验在室外高通量、半自动化表型设备Heliaphen (https://www6.inrae.fr/phenotoul_eng/WHO-we-are/PhenoToul/HeliaPhen)中进行。

杂种优势是一种突出的现象,涉及自然选择和作物育种,使植物适应环境限制。本试验选取栽培向日葵的24个基因型,包括4个保持系、4个恢复系和16个相应的杂交种,研究杂种优势对代谢的影响。

本数据集提供了对照和水分亏缺条件下向日葵品系和杂种叶片的代谢组学数据。

这些数据包含在向日葵对干旱响应的独特的非靶向和靶向代谢组学配置中,基于巨大的遗传变异。

3数据

气候变化正在影响植物的生物多样性、作物的选择和产量。因此,更好地了解植物对这一近期现象的适应机制,对作物科学、农业以及饲料和粮食安全具有重大意义(波特et al。, 2019年).向日葵L.,即驯化向日葵,是世界上第四大最重要的油籽作物(美国农业部,2019年)。这对农业适应全球变化似乎是有希望的,因为它可以在一系列环境条件下保持稳定的产量,特别是在水分限制引起的压力(Debaekeet al。, 2017年).它可以被认为是一个典型的系统生物学模型,具有较大的干旱胁迫反应,涉及许多分子途径(Moschenet al。, 2017年)以及随后的代谢和生理过程。

在这篇数据文章中,我们分享了24个向日葵基因型在两种环境条件下在室外表型设施中生长的代谢组学数据。该数据集是一个更大项目的一部分,该项目整合了其他组学数据(睡衣et al。,2018年Godyet al。, 2020Balliauet al。, 2021年).

LC-MS数据和元数据与本文相关的数据存储在Data INRAE存储库中。的有针对性的分析数据存放在INRAE数据仓库。

4实验设计、植物材料和生长条件

该试验于2013年5月至7月在法国奥泽维尔(43°31 ' 41.8 " N, 1°29 ' 58.6 " E)国家农业、营养和环境研究所(INRAE)的Heliaphen户外表型设施上进行。睡衣et al。,2018年Gosseauet al。, 2019年).简单地说,发芽的植株被移植到单独的花盆中,其中充满15升的盆栽土壤,并覆盖一个3毫米厚的聚苯乙烯板,以防止土壤水分蒸发。在种子萌发后17天,用Peters专业肥料(17-07-27,500 mL, 0.6 g/L)和低聚元素混合溶液(Hortilon, 0.46 g/L)对植株进行施肥,在21天,用Polyaxe (5 mg/L叶面施用)对蓟马进行处理。

通过杂交获得了4个保持系(SF009、SF092、SF109和SF193)和4个恢复系(SF279、SF317、SF326和SF342)及其相应的杂交种和24个基因型的144个植株,在水分充足(WW)和水分亏缺性(WD)两种条件下进行了生长试验。睡衣et al。,2018年Godyet al。, 2020).在35 DAG的水分亏缺开始前,罐子被水饱和,过量的水被排干。对花盆进行称重,以获得土壤水分的完整保持质量。在38 DAG时,如前所述,WD植物停止灌溉(大约20叶期)(Gosseauet al。, 2019年).用Heliaphen机器人给植物称重,以估算蒸腾作用(Gosseauet al。, 2019年).WW植株每次重灌,以达到土壤水分的充分保留能力。当胁迫植株的土壤蒸腾水分比例达到0.1(发生在42 ~ 47 DAG之间)时,收获WD和WW植株。三株SF342株系中有两株在WW条件下死亡。无法采集相应的植物样本,数据无法获取。

在收获时,用于代谢组分析的叶子被切掉,没有叶柄,并立即在上午11点到下午1点之间在液氮中冷冻。在蛋白质组学和转录组学的研究中,收获的叶子是最近达到最大尺寸的叶子上面的叶子(睡衣et al。,2018年Godyet al。, 2020Balliauet al。, 2021年).

5代谢物的分析

5.1代谢物提取

叶片样品研磨使用ZM200研磨机(Retsch, Haan, Germany)进行转录组分析(Godyet al。, 2020).然后将新鲜冷冻的粉状样品冻干。在1.1 mL MicronicTM试管(Lelystad,荷兰)中称取约10±2 mg的干粉,在室温下用乙醇/水(80:20,v/v)加入0.1%甲酸作为溶剂,用自动化的Star/Starlet平台(Hamilton, villebonsur - yvette,法国)提取。以香草酸甲酯为内标,采用液相色谱-质谱联用方法检测样品的质量。分别用300 μ g / ml、1 min、15 min的超声波进行两次连续提取μ萃取溶剂的L。将两种上清液结合,用0.22 μm亲水性Durapore过滤微板(Merck Millipore, Carrightwohill, Ireland)过滤。同样的方法也制备了9个空白提取物,但不含样品粉。将10个样品汇集到一起进行LC-MS检测μL的每个样本提取。

5.2主要化合物的针对性分析

所有样本中主要化合物的针对性分析与以前只对亲本进行的分析相同(费尔南德斯et al。, 2019年)及如前所述(Biaiset al。,2014年),使用机器人Star/Starlet平台(Hamilton, Villebon sur Yvette,法国)和分光光度计进行酶分析和比色分析。如上所述,测定乙醇上清液中的葡萄糖、果糖和蔗糖(施迪et al。, 1989年),以μmol / g干重(DW)表示。用荧光胺法测定上清液中总游离氨基酸(Bantan-Polaket al。, 2001年),并表示为谷氨酸等值物。蛋白质含量测定(Bradford, 1976)在100 mM NaOH中重新悬浮并在95°C下加热20 min的颗粒上,以mg牛血清白蛋白当量每g DW表示。悬浮颗粒中和后,淀粉以每g DW的葡萄糖当量(et al。, 2003年).采用MP96微孔板阅读器(SAFAS, Monaco)在340或595 nm处读取吸光度。对于荧光,用Xenius多功能酶标仪(SAFAS, Monaco)进行405 nm激发和485 nm发射。用于目标分析的所有化学品和底物均购自Sigma-Aldrich有限公司(Gillingham,英国)。所有酶均购自罗氏应用科学公司(法国梅兰)。

5.3基于LC-MS的代谢组学分析

采用与目标分析相同的提取物进行lc - ms代谢组学分析。样品注射顺序随机。QC样品每12个样品进样一次,以校正质谱仪信号漂移。使用质提取物进行分析(最终3000−LTQ-Orbitrap精英,ThermoScientific,不来梅,德国),使用C18色谱柱(C18-Gemini 2.0×150毫米,3μm, 110 a, Phenomenex,托兰斯,CA,美国),18分钟乙腈梯度在酸化水(溶剂:超纯水+甲酸0.1%,溶剂B:LC-MS级乙腈)与300μL.min−1流速和洗脱梯度:0-0.5 min, 3% B;0.5-1分钟,3-10% B;1-9分钟,10-50% B;9-13分钟,50-100% B;13-14 min, 100% B;100-3% B;14.5-18 min, 3% b。柱温30℃。注射量为5μL. LC-MS仪器配备正离子模式的HESI源。源参数为:源电压3.2 kV;鞘气,45任意单位(a.u);辅助气体,15 a.u;扫气,零分;毛细管温度,350°C;加热器温度350°C。在50-1000质量范围内,获得了240k分辨率的全扫描质谱。数据依赖的质谱/质谱在60k分辨率下获得。所选离子在35%正规化碰撞能量下以CID模式破碎。 The MS data were processed using R (R核心团队,2018年)与XCMS (史密斯et al。,2006年)及MetNormalizer (et al。, 2016年)包。简单地说,用Da的名义质量和s的保留时间(MxxxTyyy)来命名相应的基于ms的变量。过滤掉空白提取物中检测到的变量。不同样品间m/z值变化大于0.005 Da或保留时间变化大于20 s的变量也被过滤掉。剔除QC强度变异系数大于20%的变量。这就得到了一个包含4843个变量的数据矩阵。采用支持向量回归校正强度漂移。最后,根据用于萃取的样品粉末质量将强度归一化。强离子注释(费尔南德斯et al。, 2019年Stelzneret al。, 2019年),使用RT,准确的m/z和片段离子从质谱/质谱获得的等量QC样品。结果注释了8个化合物家族的18个化合物(1选项卡。).所有用于LC-MS分析的化学物质都是从Sigma Aldrich (Saint-Quentin Fallavier,法国)和Extrasynthèse (Genay,法国)购买的。

最后,由于一些植物死亡或缺少叶片材料,从144个初始样品中,分别使用目标(6个变量)和LC-MS代谢组学(4843个变量)方法分析了121和125个样品。为了获得每个数据集的概述,使用BioStatFlow网络工具(雅各et al。, 2020),以数据均值为中心,并按比例缩放至单位方差。这两种处理方法倾向于沿着PC2分离,这解释了目标分析中大约28%的总变异性(图1A) LC-MS数据约为9% (图1B).品系和杂交种倾向于沿着PC1分离,这解释了LC-MS数据总变异性的约10% (图1B).这些代谢组数据可以与同一样本的其他组学和表型数据相结合(睡衣et al。,2018年Godyet al。, 2020Balliauet al。, 2021年),以加深对干旱效应和杂种优势的认识。

表1

用正电离模式下的LC-MS和LC-MS/MS数据对葵花籽叶乙醇提取物的LC-MS特征进行标注。

缩略图 图1

向日葵叶片代谢组学数据的主成分分析采用主要化合物的靶向测量和乙醇提取物的非靶向LC-MS-Orbitrap分析。在水分充足或水分亏缺条件下,利用Heliaphen表型设施栽培的亲本(封闭符号)及其杂交种(开放符号)上收获叶片。A.针对目标测量的PC1 × PC2计划的得分图(6个变量)。B. LC-MS profile的PC1 × PC2计划得分图(4843个变量)。绿色,浇灌;橙色,水分亏缺。

的利益冲突

作者声明他们在这篇文章中没有利益冲突。

致谢

我们感谢Heliaphen团队(特别是Nicolas Blanchet)的植物培养。这些数据是在法国国家研究机构(SUNRISE ANR-11-BTBR-0005, MetaboHUB ANR-11-INBS-0010, PHENOME ANR-11-INBS-0012)的资助下产生的。这项工作是“卓越实验室(LABEX)”郁金香(ANR-10-LABX-41)的一部分。

参考文献

引用本文如下: Berton T, Bernillon S, Fernandez O, Duruflé H, Flandin A, Cassan C, Jacob D, Langlade NB, Gibon Y, Moing A. 2021。水分亏缺条件下8个向日葵品系及其16个杂交种的叶片代谢组学数据。OCL28: 42。

补充材料

DATA-TargetedAnalyses-SunflowerLeaf.txt:该文件包含WW和WD条件下每个基因型及其三个生物复制(列)的主要化合物的目标测量值。

DATA-LCMS-SunflowerLeaf.txt:该文件包含每个基因型及其WW和WD条件下三个生物重复(列)的LC-MS-Orbitrap代谢物签名强度。

(访问)

所有的表

表1

用正电离模式下的LC-MS和LC-MS/MS数据对葵花籽叶乙醇提取物的LC-MS特征进行标注。

所有的数据

缩略图 图1

向日葵叶片代谢组学数据的主成分分析采用主要化合物的靶向测量和乙醇提取物的非靶向LC-MS-Orbitrap分析。在水分充足或水分亏缺条件下,利用Heliaphen表型设施栽培的亲本(封闭符号)及其杂交种(开放符号)上收获叶片。A.针对目标测量的PC1 × PC2计划的得分图(6个变量)。B. LC-MS profile的PC1 × PC2计划得分图(4843个变量)。绿色,浇灌;橙色,水分亏缺。

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