Молекулярная фенологическая шкала развития ягоды винограда

Развитие плода включает физические, биохимические и физиологические изменения, на которые влияют как генетическая программа, так и факторы окружающей среды. Существующие фенологические шкалы (например, E-L и BBCH) классифицируют стадии развития виноградной ягоды на основе наблюдаемых признаков, но точное определение стадий может быть затруднено из-за влияния климата и генотипа.

В марте 2023 года в журнале Horticulture Research была опубликована работа, предлагающая новый подход.

Исследование и метод

Ученые проанализировали набор данных RNA-sequencing из 219 образцов ягод сортов Каберне Совиньон (CS) и Пино Нуар (PN), собранных с интервалом 7–10 дней в течение трех лет. С помощью статистических методов и data mining изначальный набор из 29 971 гена был сокращен до 10 129 генов, стабильно экспрессирующихся в ходе развития ягоды.

На основе этого "ядерного" набора генов была построена Молекулярная Фенологическая Шкала (MPhS) с использованием анализа главных компонент (PCA). Точки данных были нанесены на кривую Безье с 30 равномерно распределенными отметками.

Результаты

• Проекция образцов CS и PN за три года на MPhS показала, что большинство из них выстроились в хронологическом порядке, подтвердив эффективность шкалы.
• Анализ генов, ассоциированных с поздними стадиями MPhS (отметки 20–30), выявил среди 20 наиболее позитивно коррелирующих генов несколько транскрипционных факторов, а также гены, вовлеченные в метаболизм и транспорт ДНК/РНК. Среди 20 наиболее негативно коррелирующих генов были гены, отвечающие на гормональную стимуляцию, и гены передачи сигнала.
• Скорость прогрессии транскриптома в 2012 году была медленнее, чем в другие годы, для обоих сортов.
• Анализ показал, что внутренние вариации развития плода не были напрямую связаны с сезонными изменениями температуры.
• Эффективность MPhS была дополнительно подтверждена успешной проекцией на нее других транскриптомов ягод винограда.

Заключение и перспективы

Исследование также определило сокращенный набор генов для эффективного картирования образцов на MPhS. Этот подход предлагает более точную систему для изучения созревания плодов и может быть использован для решения таких проблем, как влияние изменения климата на развитие винограда.