Медленный рост — ключ к долгосрочному восприятию холода у растений

Растениям необходимо интерпретировать колебания температуры в диапазоне от часов до месяцев, чтобы согласовать свой рост и развитие со сменой сезонов. Хотя многое известно о реакции растений на температуру, механизмы, позволяющие им измерять температурный сигнал, изучены хуже.

В исследовании, опубликованном в Nature, учёные Юйшэн Чжао и Реа Антониу-Куруньоти из групп профессора Дамы Кэролайн Дин и профессора Мартина Ховарда в Центре Джона Иннеса показали, что медленный рост используется как сигнал для восприятия долгосрочных изменений температуры.

«Мы обнаружили новый механизм восприятия температуры, который хранит долгосрочную память о холоде, интегрируя информацию по колеблющимся температурам для измерения продолжительности холода. Это новый тип физического механизма для температурного сенсинга, который может направлять дальнейшие исследования в этой области», — поясняет первый автор работы, доктор Юйшэн Чжао.

Используя прямой генетический скрининг, исследователи обнаружили дисфункциональный ответ у некоторых растений. Эти растения демонстрировали высокий уровень белка VIN3 в тёплых условиях. Этот белок хорошо известен своей повышенной экспрессией в периоды холода и взаимодействует с эпигенетической системой молекулярной памяти, позволяющей растениям «помнить» холод.

Доктор Чжао обнаружил, что у этих растений была одна из двух версий мутировавшего NTL8 — транскрипционного фактора, который активировал VIN3 даже без холода.

Чтобы понять роль NTL8, его пометили флуоресцентным белком (GFP) и с помощью платформы биовизуализации Центра Джона Иннеса показали, где этот белок присутствует по сравнению с VIN3. Оказалось, что мутированная версия обнаруживалась повсеместно в растении, а белок дикого типа наблюдался в основном в растущих кончиках корней. Также было показано, что он медленно накапливается со временем на холоде.

Используя теоретический подход, команда предположила, что понимание скорости деградации белка NTL8 может дать представление о работе его медленной динамики и динамики VIN3. Они обнаружили, что белок NTL8 является долгоживущим, как и предсказывала теория.

Математическое моделирование показало, что главным фактором, определяющим количество белка NTL8, является разведение, зависящее от роста. Если становится теплее, растения растут быстрее, и по мере деления клеток количество NTL8 разбавляется. Напротив, в более прохладных условиях растения растут медленнее, и NTL8 становится более концентрированным, способным накапливаться со временем. Математическая модель может воспроизвести наблюдаемые уровни белка NTL8 в тепле и на холоде.

Для дальнейшей проверки модели они добавляли химические вещества и гормоны, чтобы изменить рост растений, и наблюдали, изменится ли уровень NTL8, как предсказывает модель, — что и происходило. В корнях добавление гормона роста гиббереллина, который ускоряет рост, приводило к снижению уровня NTL8, как и ожидалось. При добавлении ингибитора роста уровень белка NTL8 во всём растении повышался. Аналогичные эксперименты на корнях также подтвердили предсказания модели.

Соавтор работы доктор Реа Антониу-Куруньоти добавляет: «Мы были удивлены простотой нового температурного механизма, который мы обнаружили. Он перерабатывает температурную информацию из одного процесса [роста], чтобы создать совершенно новый механизм температурного восприятия для другого [яровизации — ускорения цветения под действием холода]. Мы смогли воспроизвести большинство температурно-зависимых изменений в наших экспериментальных наблюдениях с помощью нашей модели, просто изменяя скорость роста между теплом и холодом».

«Это исследование революционизирует наше понимание того, как растения ощущают температуру, и особенно того, как интегрируются долгосрочные колеблющиеся условия окружающей среды», — говорит профессор Мартин Ховард.

«Это исследование показывает фантастический синергизм, когда экспериментальные подходы сочетаются с вычислительным моделированием. Мы никогда не смогли бы выяснить этот механизм, делая что-то одно отдельно», — говорит Кэролайн Дин.

Полученные результаты будут полезны для понимания того, как растения, а также другие организмы воспринимают долгосрочные колеблющиеся сигналы окружающей среды, и могут быть применены к сельскохозяйственным культурам.