马铃薯非典型NLR基因的鉴定与表达分析

《Plants》:Identification and Expression Analyses of Atypical NLR Genes in Potato

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月28日 来源:Plants 4.1

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  针对病原体的防御反应对植物生长至关重要,核苷酸结合-富含亮氨酸重复序列受体(nucleotide-binding leucine-rich repeat receptor, NLR)家族是植物免疫的重要组成部分。除了NBS和LRR结构域外,NLR蛋白在其N端还

  
针对病原体的防御反应对植物生长至关重要,核苷酸结合-富含亮氨酸重复序列受体(nucleotide-binding leucine-rich repeat receptor, NLR)家族是植物免疫的重要组成部分。除了NBS和LRR结构域外,NLR蛋白在其N端还含有TIR、CC或RPW8结构域,这些典型结构域的功能已有充分记录。最近,一些非典型的X结构域,也称为整合结构域(integrated domains, IDs),已被报道由NLR基因编码,并在效应子触发免疫(effector-triggered immunity, ETI)中发挥关键作用。研究人员筛选了植物NLR数据库,以鉴定马铃薯中的非典型NLR。从642个候选蛋白条目中鉴定出181个非典型NLR蛋白条目,将其归类为截短型或St-NLR-IDs(马铃薯编码ID的NLRs),包括147个NLR-IDs和34个截短型NLRs;这些条目被划分为四个主要类别,即T(TIR)类、C(CC)类、N(NBS)类和X类,并与12个典型CNL/TNL序列一起用于系统发育分析。这些条目中大多数启动子区域含有“胁迫与防御”元件,如MYB/MYC顺式调控元件,表明它们参与植物免疫应答。在Rywal背景下,6个基因表达上调,19个基因表达下调。在NahG-Rywal植株中,17个基因表达上调,8个基因表达下调。在shRBOHD-Rywal背景下,18个基因表达上调,6个基因表达下调。研究人员还通过RT-qPCR研究了四个含有C-JID的NLR-ID基因M1BEE2、M1BF53、M1A5Z0和M1BZB1在PVX、PVY感染及SA处理下的表达情况,并认为它们可能参与植物免疫。上述四个基因的启动子-GUS检测也支持它们对病毒感染和SA处理的响应。总之,研究人员鉴定并分类了马铃薯中的非典型NLRs,利用公共转录组数据分析了它们在PVYN-Wilga感染下的表达,并验证了四个编码C-JID的基因对病毒和SA响应的表达,为未来的功能研究提供了资源。
马铃薯非典型NLR基因的鉴定与表达分析论文解读

植物在自然界中面临病毒、细菌、真菌等多种病原体的威胁,进化出两层免疫系统:由病原体相关分子模式触发的免疫(pattern-triggered immunity, PTI)和由效应子触发的免疫(effector-triggered immunity, ETI)。ETI主要由核苷酸结合-富含亮氨酸重复序列受体(nucleotide-binding leucine-rich repeat receptor, NLR)蛋白介导。典型NLR蛋白包含核苷酸结合位点(nucleotide-binding site, NBS)和富含亮氨酸重复序列(leucine-rich repeat, LRR)结构域,以及N端的TIR、CC或RPW8等结构域。除这些典型结构域外,近年研究发现许多NLR蛋白还含有非典型的整合结构域(integrated domain, ID),例如拟南芥RRS1中的WRKY结构域和水稻RGA5中的HMA结构域。这些ID可参与效应子识别,扩大植物免疫识别谱。马铃薯作为世界第三大粮食作物,其NLR基因已有较多研究,但非典型NLR的系统分类和表达特征尚不明确。为此,研究人员对马铃薯进行了全基因组范围的非典型NLR鉴定与表达分析。

研究人员从NLRscape数据库(https://nlrscape.biochim.ro)获取642个马铃薯NLR蛋白条目,经结构域筛选后鉴定出181个非典型NLR蛋白条目,包括147个NLR-ID和34个截短型NLR。根据N端结构域组成,将其划分为T(TIR)类、C(CC)类、N(NBS)类和X(非典型)类,并与12个典型CNL/TNL序列构建系统发育树。启动子顺式调控元件分析显示,大多数非典型NLR的启动子区域含有“胁迫与防御”相关元件,其中MYB/MYC元件最为富集。利用公共转录组数据(NCBI GEO GSE142002),研究人员比较了PVYN-Wilga感染后三种马铃薯遗传背景(Rywal、NahG-Rywal、shRBOHD-Rywal)中非典型NLR的表达变化。结果显示,Rywal背景下6个基因上调、19个下调;NahG-Rywal背景下17个上调、8个下调;shRBOHD-Rywal背景下18个上调、6个下调。这些表达差异可能与水杨酸(salicylic acid, SA)和活性氧(reactive oxygen species, ROS)信号途径有关。随后,研究人员选取四个编码C-JID(C-terminal jelly-roll and Ig-like domain)结构域的NLR-ID基因M1BEE2、M1BF53、M1A5Z0和M1BZB1,在PVX、PVY感染及SA处理下通过RT-qPCR检测了它们的表达,并利用启动子-GUS报告系统在本氏烟(Nicotiana benthamiana)中验证了启动子活性。

主要技术方法包括:利用NLRscape数据库进行NLR蛋白检索和结构域注释;用BLAST在马铃薯基因组数据库SpudDB(DM v6.1)中验证序列;用Geneious Prime进行多序列比对;用最大似然法(Maximum Likelihood, ML)构建NBS结构域系统发育树;用PlantCARE数据库预测启动子顺式元件;从GEO数据集GSE142002获取三种背景(Rywal、NahG-Rywal、shRBOHD-Rywal)感染PVYN-Wilga后的转录组数据,以CPM值计算表达倍数变化(FC≥2为上调,FC≤0.5为下调);用RT-qPCR检测基因表达;将候选基因启动子克隆至pNC-121-Pro载体,通过农杆菌介导在本氏烟叶片中瞬时表达,并用GUS报告基因定量测定启动子活性。

结果部分:
2.1 马铃薯非典型NLR基因鉴定:研究人员从642个NLR蛋白条目中鉴定出181个非典型NLR(147个NLR-ID和34个截短NLR),分为T、C、N、X四类,并发现这些基因在12条染色体上呈簇状分布。
2.2 C类非典型NLR分析:C类包含CNL、CN、CNLX、CNX和CXNL等亚类,启动子富含MYB/MYC元件。在Rywal中M1CV19和M1CV20上调,M1C4T6等下调;在NahG-Rywal中M1CV19、M1CV20等上调;在shRBOHD-Rywal中M1CV19、M1CV20等上调。整合结构域包括Rx_N、Ribosomal_L24e、TIM、PLN03210。
2.3 N类非典型NLR分析:N类包含NX、NL、N、NLX和NXL等亚类,启动子富含MYB/MYC。M1ATQ0在三种背景下均上调,M1BEE2在Rywal中下调。整合结构域包括PLN03210、C-JID、PLN03150、PRK15386。
2.4 T类非典型NLR分析:T类包含TNLX、TNX、TN和TNL等亚类,启动子富含MYB/MYC。M1AKZ2在三种背景下均上调,M1A5Z0等在Rywal中下调。整合结构域包括PLN03210和C-JID。
2.5 X类非典型NLR分析:X类包含XN、XTN、XNL、XTNL、XCNL和XCN等亚类,启动子富含MYB/MYC。M1CVN5在三种背景下均上调,多个基因在特定背景下下调。整合结构域包括FxSxx_TPR、PLN02700、PKc_like。
2.6 C-JID编码基因在病毒感染和SA处理下的表达分析:RT-qPCR结果显示,M1BEE2受PVY和SA诱导,不受PVX诱导;M1BF53受PVX诱导,不受PVY和SA诱导;M1A5Z0受PVY诱导,不受PVX和SA诱导;M1BZB1受PVX和SA诱导,不受PVY诱导。启动子-GUS实验进一步验证了这些响应模式。

讨论部分指出,NBS、LRR、TIR、CC、RPW8等典型结构域的功能已被广泛研究,但整合结构域在免疫识别中的作用仍需深入探索。挖掘新的ID有助于扩大R蛋白的识别谱,为结构导向的免疫工程提供基础,并促进对免疫进化网络的理解。C-JID是在RPP1等TNL受体中发现的整合结构域,参与效应子识别,并存在于多种植物TNL蛋白中。本研究四个马铃薯C-JID基因表现出不同的病毒和SA响应模式,提示其可能参与抗病免疫,但需功能验证。研究存在局限性:分类依赖数据库注释;转录组分析采用已发表的CPM值,未重新处理原始数据,表达变化为描述性而非统计推断;功能验证仅涉及四个基因,且启动子活性在异源宿主本氏烟中评估。

结论如下:本研究对马铃薯NLR组进行全基因组筛选,从642个候选蛋白条目中鉴定出181个非典型NLR蛋白条目,基于结构域分为T、C、N、X四类。启动子分析显示多数非典型NLR含有胁迫和防御相关调控元件。在Rywal、NahG-Rywal和shRBOHD-Rywal背景下的转录谱揭示了这些基因的差异表达,可能与SA和ROS信号相关。四个含C-JID基因(M1BEE2、M1BF53、M1A5Z0和M1BZB1)表现出病毒特异性和SA响应性表达模式,并通过RT-qPCR和启动子-GUS实验得到验证。该结果为马铃薯非典型NLR提供了初步目录,为后续功能研究奠定了基础。
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