向日葵/ Tournesol
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问题
ocl.
体积28日,2021年
向日葵/ Tournesol
物品编号 42
页数 6.
迪伊 https://doi.org/10.1051/ocl/2021029
bob电子体育竞技风暴 2021年8月16日

©t·伯顿等等。, EDP Sciences, 2021年出版

许可创造性公共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。

集锦

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。

它们构成了与其他OMICS数据相结合的宝贵资源,并研究适应干旱和杂种优势的基础。

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
数据类型 LC-MS:LC-MS采集文件,R命令文本文件用于光谱处理,LC-MS / MS采集文件,LC-MS注释表的Word文件,计算的数据表的选项卡文件
目标分析:计算数据表的选项卡文件
如何获得数据 Heliaphen机器人和主要化合物的目标机器人化分析或极性提取物的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:TAB,MZML,DOCX,TAB,TXT
实验因素 24个基因型的Helianthus Annuus.在两种环境条件下(灌溉或不灌溉),三次重复
实验特性 向日葵叶片主要化合物的绝对含量
向日葵叶片LC-MS代谢产物特征的相对含量
数据源位置 在法国奥兹维尔 - 托塞纳州Inrae Station的户外Heliaphen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
数据无障碍 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 (睡衣等等。,2018年;Gody等等。, 2020年;balliau.等等。, 2021年)

2数据的取值

干旱胁迫是作物适应气候变化的关键问题,向日葵尤其受到影响,因为向日葵主要种植在边缘地带(黛博克等等。,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。

该数据集提供了在控制和水赤字条件下提供了向日葵叶的新代谢物数据和杂种。

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(波特等等。,2019年).Helianthus Annuus.L.是一种驯化向日葵,是世界上第四大最重要的油籽作物(美国农业部,2019年)。农业适应全球变化似乎很有希望,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期间(黛博克等等。,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(Moschen.等等。,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(睡衣等等。,2018年;Gody等等。, 2020年;balliau.等等。, 2021年).

这个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。这个有针对性的分析数据保存在RAE存储库中的数据。

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。睡衣等等。,2018年;Gosseau等等。,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。

总共144株植物,对应于24种基因型,四种维护者(SF009,SF092,SF109和SF193)和四个恢复器(SF279,SF317,SF326,SF326和SF342)线及其通过交叉获得的相应杂种,在两个条件下种植:良好- 水(WW)和水资源赤字(WD),具有三个生物重复(睡衣等等。,2018年;Gody等等。, 2020年)。在35 DAG开始缺水施用之前,罐子中的水已饱和,多余的水已排干。对盆进行称重,以获得完整的土壤保水质量。如前所述,在38 DAG时,WD植物停止灌溉(约20叶期)(Gosseau等等。,2019年).植物被Heliaphen机器人称重以估计蒸腾(Gosseau等等。,2019年)。WW植物在每次称重时重新浇水,以达到土壤水分的完全保持能力。当受胁迫植物的可蒸腾土壤水分分数达到0.1(发生在42至47 DAG之间)时,收获成对的WD和WW植物。三个SF342生产线工厂中有两个在WW条件下死亡。无法采集相应的植物样本,也无法获得数据。

在收获时,切割用于代谢物分析的叶片而没有它们的叶柄,并在液氮中立即从11点到下午1点冷冻。收获的叶片是叶子上方的叶子,最近达到了最大尺寸,如蛋白质组学和转录组研究(睡衣等等。,2018年;Gody等等。, 2020年;balliau.等等。, 2021年).

5代谢物分析

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(Gody等等。, 2020年).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μ每个样品提取物的l。

5.2主要化合物的目标分析

所有样品中的主要化合物的靶向分析是如前为父母进行的(费尔南德斯等等。,2019年)及如前所述(比艾等等。,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(斯蒂特等等。, 1989年)并且每G干重(DW)以μmol表示。用氟胺胺的测定法在上清液中测定总游离氨基酸(Bantan-Polak等等。,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(亨德里克斯等等。,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的代谢物分析

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仪器配备有以正离子模式运行的HESI源。源参数如下:源电压,3.2 kV;鞘气,45个任意单位(A.U.);辅助气体,15 A.U;扫气,0 a.u .;毛细管温度350°C;加热器温度,350°C。全扫描MS光谱以240K分辨率的功率获取,50-1000质量范围。在60k分辨率功率下获取数据相关的MS / MS光谱。选定的离子以35%的标准化碰撞能量在CID模式下碎裂。 The MS data were processed using R (r核心团队,2018年)使用XCM(史密斯等等。,2006年)及MetNormalizer (等等。,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(费尔南德斯等等。,2019年;Stelzner.等等。,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。).LC-MS分析的所有化学品均购自Sigma Aldrich(Saint-Quentin Ralkavier,France)和Extrasnynthèse(Genay,法国)。

最后,由于植物死亡或几种植物缺少叶片材料,121和125 144份样本 最初的数据由目标(6)组进行分析 变量)和基于LC-MS的代谢组学(4843 变量)方法。为了获得每个数据集的概览,使用BioStatFlow web工具进行主成分分析(PCA)(雅各等等。, 2020年),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)基于LC-MS的数据约为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(睡衣等等。,2018年;Gody等等。, 2020年;balliau.等等。, 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。

利益冲突

提交人声明他们没有与本条相关的利益冲突。

致谢

我们感谢Heliaphen团队(特别是Nicolas Blanchet)的植物培养。这些数据由法国国家研究机构资助(SUNRISE ANR-11-BTBR-0005、MetaboHUB ANR-11-INBS-0010、PHENOME ANR-11-INBS-0012)。这项工作是“卓越实验室”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。ocl.28: 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:此文件包含用于WW和WD条件的每种基因型的LC-MS-Orbitrap代谢物签名的强度及其三种生物重复。

(此处访问)

所有桌子

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。

所有数字

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。

在文中

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