Метаболомика старения гетеротрофных суспензионных культур Nicotiana tabacum L. VBI-0

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Гетеротрофные клеточные культуры широко используют в качестве модельных объектов в биологии растений. В процессе развития культуры меняется состав среды: истощается субстрат, накапливаются продукты метаболизма, растет плотность клеток. В финальной фазе рост останавливается и через непродолжительное время культура погибает. Эти процессы сопровождаются физиологическими изменениями клеток, которые можно назвать старением культуры. Методом газовой хроматографии, сопряженной с масс-спектрометрией, было проведено профилирование метаболитов гетеротрофных клеток Nicotiana tabacum VBI-0, поддерживаемых в суспензионной культуре. Сравнивали клетки культур возрастом 7 сут, во время интенсивного роста биомассы, и 28 сут, когда культура находилась в стационарной фазе. Было установлено, что старение сопряжено с падением накопления аминокислот. В то же время возрастал уровень пентоз и сложных сахаров, включая сахарозу, тогда как уровень глюкозы, фруктозы и сахарофосфатов снижался. Для стареющих культур характерен больший уровень накопления малата, пирувата и некоторых других карбоксилатов. Таким образом, полученные метаболомные данные свидетельствуют, что старение сопряжено с изменением обмена аминокислот, снижением активности начального этапа гликолиза, накоплением сложных сахаров, пентоз и карбоксилатов.

Об авторах

Роман Константинович Пузанский

Ботанический институт им. В.Л. Комарова Российской академии наук; Санкт-Петербургский государственный университет

Email: puzansky@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5862-2676
SPIN-код: 6399-2016

канд. биол. наук

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Анастасия Алексеевна Кирпичникова

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: nastin1972@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5133-5175
SPIN-код: 9960-9527
Россия, Санкт-Петербург

Алексей Леонидович Шаварда

Ботанический институт им. В.Л. Комарова Российской академии наук; Санкт-Петербургский государственный университет

Email: stachyopsis@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1778-2814
SPIN-код: 5637-5122

канд. биол. наук

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Владислав Владимирович Емельянов

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: bootika@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2323-5235
SPIN-код: 9460-1278

канд. биол. наук, доцент

Россия, Санкт-Петербург

Мария Федоровна Шишова

Санкт-Петербургский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: mshishova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3657-2986
SPIN-код: 7842-7611
https://bio.spbu.ru/staff/id200_mfsh.php

д-р биол. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Imseng N., Schillberg S., Schürch C., et al. Suspension culture of plant cells under heterotrophic conditions. В кн.: Meyer H., Schmidhalter D.R., editors. Industrial scale suspension culture of living cells. 1st edition. Wiley, 2014. P. 224–258. doi: 10.1002/9783527683321.ch07
  2. Loyola-Vargas V.M., Vázquez-Flota F. An introduction to plant cell culture: back to the future. В кн.: Loyola-Vargas V.M., Vázquez-Flota F., editors. Plant Cell Culture Protocols. Methods in Molecular Biology™. Vol. 318. Humana Press, 2005. P. 3–8. doi: 10.1385/1-59259-959-1:003
  3. Mhlongo M.I., Steenkamp P.A., Piater L.A., et al. Profiling of altered metabolomic states in Nicotiana tabacum cells induced by priming agents // Front Plant Sci. 2016. Vol. 7. ID 1527. doi: 10.3389/fpls.2016.01527
  4. Kariya K., Tsuchiya Y., Sasaki T., Yamamoto Y. Aluminium-induced cell death requires upregulation of NtVPE1 gene coding vacuolar processing enzyme in tobacco (Nicotiana tabacum L.) // J Inorg Biochem. 2018. Vol. 181. P. 152–161. doi: 10.1016/j.jinorgbio.2017.09.008
  5. Bapat V.A., Kavi Kishor P.B., Jalaja N., et al. Plant cell cultures: Biofactories for the production of bioactive compounds // Agronomy. 2023. Vol. 13, N. 3. ID 858. doi: 10.3390/agronomy13030858
  6. Zagorskaya A.A., Deineko E.V. Suspension-cultured plant cells as a platform for obtaining recombinant proteins // Russian Journal Plant Physiology. 2017. Vol. 64, N. 6. P. 795–807. doi: 10.1134/S102144371705017X
  7. Roitsch T., Sinha A.K. Application of photoautotrophic suspension cultures in plant science // Photosynt. 2002. Vol. 40, N. 4. P. 481–492. doi: 10.1023/A:1024332430494
  8. Schenk R.U., Hildebrandt A.C. Medium and techniques for induction and growth of monocotyledonous and dicotyledonous plant cell cultures // Can J Bot. 1972. Vol. 50, N. 1. P. 199–204. doi: 10.1139/b72-026
  9. Dominguez P.G., Niittylä T. Mobile forms of carbon in trees: metabolism and transport // Tree Physiol. 2022. Vol. 42, N. 3. P. 458–487. doi: 10.1093/treephys/tpab123
  10. Ruan Y.L. Sucrose metabolism: Gateway to diverse carbon use and sugar signaling // Annu Rev Plant Biol. 2014. Vol. 65. P. 33–67. doi: 10.1146/annurev-arplant-050213-040251
  11. Contento A.L., Kim S.-J., Bassham D.C. Transcriptome profiling of the response of Arabidopsis suspension culture cells to Suc starvation // Plant Physiol. 2004. Vol. 135, N. 4. P. 2330–2347. doi: 10.1104/pp.104.044362
  12. Journet E.P., Bligny R., Douce R. Biochemical changes during sucrose deprivation in higher plant cells // J Biol Chem. 1986. Vol. 261, N. 7. P. 3193–3199. doi: 10.1016/S0021-9258(17)35767-8
  13. Wang H.-J., Wan A.-R., Hsu C.-M., et al. Transcriptomic adaptations in rice suspension cells under sucrose starvation // Plant Mol Biol. 2007. Vol. 63, N. 4. P. 441–463. doi: 10.1007/s11103-006-9100-4
  14. Gout E., Bligny R., Douce R., et al. Early response of plant cell to carbon deprivation: in vivo 31P-NMR spectroscopy shows a quasi-instantaneous disruption on cytosolic sugars, phosphorylated intermediates of energy metabolism, phosphate partitioning, and intracellular pHs // New Phytol. 2011. Vol. 189, N. 1. P. 135–147. doi: 10.1111/j.1469-8137.2010.03449.x
  15. Roby C., Martin J.-B., Bligny R., Douce R. Biochemical changes during sucrose deprivation in higher plant cells. Phosphorus-31 nuclear magnetic resonance studies // J Biol Chem. 1987. Vol. 262, N. 11. P. 5000–5007. doi: 10.1016/S0021-9258(18)61145-7
  16. Inoue Y., Moriyasu Y. Degradation of membrane phospholipids in plant cells cultured in sucrose-free medium // Autophagy. 2006. Vol. 2, N. 3. P. 244–246. doi: 10.4161/auto.2745
  17. Kim S.W., Koo B.C., Kim J., Liu J.R. Metabolic discrimination of sucrose starvation from Arabidopsis cell suspension by 1H NMR based metabolomics // Biotechnol Bioprocess Eng. 2007. Vol. 12, N. 6. P. 653–661. doi: 10.1007/BF02931082
  18. Binder S. Branched-chain amino acid metabolism in Arabidopsis thaliana // The Arabidopsis Book. 2010. Vol. 2010, N. 8. ID e0137. doi: 10.1199/tab.0137
  19. Morkunas I., Borek S., Formela M., Ratajczak L. Plant responses to sugar starvation. В кн.: Chang C.F., editor. Carbohydrates — comprehensive studies on glycobiology and glycotechnology. InTech, 2012. doi: 10.5772/51569
  20. Tsuchiya Y., Nakamura T., Izumi Y., et al. Physiological role of aerobic fermentation constitutively expressed in an aluminum-tolerant cell line of tobacco (Nicotiana tabacum) // Plant Cell Physiol. 2021. Vol. 62, N. 9. P. 1460–1477. doi: 10.1093/pcp/pcab098
  21. Rontein D., Dieuaide-Noubhani M., Dufourc E.J., et al. The metabolic architecture of plant cells // J Biol Chem. 2002. Vol. 277, N. 46. P. 43948–43960. doi: 10.1074/jbc.M206366200
  22. Peč J., Flores-Sanchez I.J., Choi Y.H., Verpoorte R. Metabolic analysis of elicited cell suspension cultures of Cannabis sativa L. by 1H-NMR spectroscopy // Biotechnol Lett. 2010. Vol. 32, N. 7. P. 935–941. doi: 10.1007/s10529-010-0225-9
  23. Toyooka K., Sato M., Wakazaki M., Matsuoka K. Morphological and quantitative changes in mitochondria, plastids, and peroxisomes during the log-to-stationary transition of the growth phase in cultured tobacco BY-2 cells // Plant Signal Behav. 2016. Vol. 11, N. 3. ID e1149669. doi: 10.1080/15592324.2016.1149669
  24. Toyooka K., Sato M., Kutsuna N., et al. Wide-range high-resolution transmission electron microscopy reveals morphological and distributional changes of endomembrane compartments during log to stationary transition of growth phase in tobacco BY-2 cells // Plant Cell Physiol. 2014. Vol. 55, N. 9. P. 1544–1555. doi: 10.1093/pcp/pcu084
  25. Voitsekhovskaja O.V., Schiermeyer A., Reumann S. Plant peroxisomes are degraded by starvation-induced and constitutive autophagy in tobacco BY-2 suspension-cultured cells // Front Plant Sci. 2014. Vol. 5. ID 629. doi: 10.3389/fpls.2014.00629
  26. Zhao Z., Zhang J.-W., Lu S.-H., et al. Transcriptome divergence between developmental senescence and premature senescence in Nicotiana tabacum L. // Sci Rep. 2020. Vol. 10, N. 1. ID 20556. doi: 10.1038/s41598-020-77395-2
  27. Buchanan-Wollaston V., Page T., Harrison E., et al. Comparative transcriptome analysis reveals significant differences in gene expression and signalling pathways between developmental and dark/starvation-induced senescence in Arabidopsis // Plant J. 2005. Vol. 42, N. 4. P. 567–585. doi: 10.1111/j.1365-313X.2005.02399.x
  28. Noor E., Eden E., Milo R., Alon U. Central carbon metabolism as a minimal biochemical walk between precursors for biomass and energy // Mol Cell. 2010. Vol. 39, N. 5. P. 809–820. doi: 10.1016/j.molcel.2010.08.031
  29. Zakhartsev M., Medvedeva I., Orlov Y., et al. Metabolic model of central carbon and energy metabolisms of growing Arabidopsis thaliana in relation to sucrose translocation // BMC Plant Biol. 2016. Vol. 16, N. 1. ID262. doi: 10.1186/s12870-016-0868-3
  30. Fiehn O. Metabolomics by Gas chromatography–mass spectrometry: Combined targeted and untargeted profiling // Curr Prot Molecul Biol. 2016. Vol. 114, N. 1. P. 30.4.1–30.4.32. doi: 10.1002/0471142727.mb3004s114
  31. Zažímalová E., Petrášek J., Morris D.A. The dynamics of auxin transport in tobacco cells // Bulg J Plant Physiol. 2003. N. S. P. 207–224.
  32. Campanoni P., Blasius B., Nick P. Auxin transport synchronizes the pattern of cell division in a tobacco cell line // Plant Physiol. 2003. Vol. 133, N. 3. P. 1251–1260. doi: 10.1104/pp.103.027953
  33. Zažimalová E., Opatrný Z., Březinová A., Eder J. The effect of auxin starvation on the growth of auxin-dependent tobacco cell culture: dynamics of auxin-binding activity and endogenous free IAA content // J Exp Bot. 1995. Vol. 46, N. 9. P. 1205–1213. doi: 10.1093/jxb/46.9.1205
  34. Johnsen L.G., Skou P.B., Khakimov B., Bro R. Gas chromatography–mass spectrometry data processing made easy // J Chromatogr A. 2017. Vol. 1503. P. 57–64. doi: 10.1016/j.chroma.2017.04.052
  35. Hummel J., Selbig J., Walther D., Kopka J. The Golm Metabolome Database: a database for GC-MS based metabolite profiling. В кн.: Nielsen J., Jewett M.C., editors. Metabolomics. Topics in Current Genetics. Vol. 18. Berlin, Heidelberg: Springer, 2007. P. 75–95. doi: 10.1007/4735_2007_0229
  36. Hastie T., Tibshirani R., Narasimhan B., Chu G. impute: impute: Imputation for microarray data // Bioconductor. 2023. R package version 1.76.0. doi: 10.18129/B9.bioc.impute
  37. Stacklies W., Redestig H., Scholz M., et al. pcaMethods — a bioconductor package providing PCA methods for incomplete data // Bioinformatics. 2007. Vol. 23, N. 9. P. 1164–1167. doi: 10.1093/bioinformatics/btm069
  38. Thévenot E.A., Roux A., Xu Y., et al. Analysis of the human adult urinary metabolome variations with age, body mass index, and gender by implementing a comprehensive workflow for univariate and OPLS statistical analyses // J Proteome Res. 2015. Vol. 14, N. 8. P. 3322–3335. doi: 10.1021/acs.jproteome.5b00354
  39. Korotkevich G., Sukhov V., Budin N., et al. Fast gene set enrichment analysis // BioRxiv. 2021. ID60012. doi: 10.1101/060012
  40. Kanehisa M., Furumichi M., Sato Y., et al. KEGG for taxonomy-based analysis of pathways and genomes // Nucleic Acids Res. 2023. Vol. 51, N. D1. P. D587–D592. doi: 10.1093/nar/gkac963
  41. Tenenbaum D., Maintainer B. KEGGREST: Client-side REST access to the Kyoto Encyclopedia of genes and genomes (KEGG) // Bioconductor. 2022. R package version 1.36.2. doi: 10.18129/B9.bioc.KEGGREST
  42. Shannon P., Markiel A., Ozier O., et al. Cytoscape: A software environment for integrated models of biomolecular interaction networks // Genome Res. 2003. Vol. 13, N. 11. P. 2498–2504. doi: 10.1101/gr.1239303
  43. Yemelyanov V.V., Puzanskiy R.K., Burlakovskiy M.S., et al. Metabolic profiling of transgenic tobacco plants synthesizing bovine interferon-gamma. В кн.: Zhan X., editor. Metabolomics — methodology and applications in medical sciences and life sciences. IntechOpen, 2021. doi: 10.5772/intechopen.96862
  44. Li D., Heiling S., Baldwin I.T., Gaquerel E. Illuminating a plant’s tissue-specific metabolic diversity using computational metabolomics and information theory // PNAS USA. 2016. Vol. 113, N. 47. P. E7610–E7618. doi: 10.1073/pnas.1610218113
  45. Bartnik M., Facey P.C. Glycosides. В кн.: Badal S., Delgoda R., editors. Pharmacognosy. Elsevier, 2017. P. 101–161. doi: 10.1016/B978-0-12-802104-0.00008-1
  46. Tugizimana F., Steenkamp P.A., Piater L.A., Dubery I.A. Multi-platform metabolomic analyses of ergosterol-induced dynamic changes in Nicotiana tabacum cells // PLoS ONE. 2014. Vol. 9, N. 1. ID e87846. doi: 10.1371/journal.pone.0087846
  47. Petrova N.V., Sazanova K.V., Medvedeva N.A., Shavarda A.L. Features of metabolomic profiles in different stages of ontogenesis in Prunella vulgaris (Lamiaceae) grown in a climate chamber // Russian Journal Bioorganic Chemistry. 2019. Vol. 45, N. 7. P. 906–912. doi: 10.1134/S1068162019070100
  48. Yurkov A.P., Puzanskiy R.K., Avdeeva G.S., et al. Mycorrhiza-induced alterations in metabolome of Medicago lupulina leaves during symbiosis development // Plants. 2021. Vol. 10, N. 11. ID 2506. doi: 10.3390/plants10112506
  49. Liu Y., Li M., Xu J., et al. Physiological and metabolomics analyses of young and old leaves from wild and cultivated soybean seedlings under low-nitrogen conditions // BMC Plant Biol. 2019. Vol. 19, N. 1. ID389. doi: 10.1186/s12870-019-2005-6
  50. Shtark O.Y., Puzanskiy R.K., Avdeeva G.S., et al. Metabolic alterations in pea leaves during arbuscular mycorrhiza development // PeerJ. 2019. Vol. 7. ID e7495. doi: 10.7717/peerj.7495
  51. Smith E.N., Ratcliffe R.G., Kruger N.J. Isotopically non-stationary metabolic flux analysis of heterotrophic Arabidopsis thaliana cell cultures // Front Plant Sci. 2023. Vol. 13. ID1049559. doi: 10.3389/fpls.2022.1049559
  52. Shameer S., Vallarino J.G., Fernie A.R., et al. Flux balance analysis of metabolism during growth by osmotic cell expansion and its application to tomato fruits // Plant J. 2020. Vol. 103, N. 1. P. 68–82. doi: 10.1111/tpj.14707
  53. Shameer S., Vallarino J.G., Fernie A.R., et al. Predicting metabolism during growth by osmotic cell expansion // BiolRxiv. 2019. ID 731232. doi: 10.1101/731232
  54. Li W., Zhang H., Li X., et al. Intergrative metabolomic and transcriptomic analyses unveil nutrient remobilization events in leaf senescence of tobacco // Sci Rep. 2017. Vol. 7, N. 1. ID 12126. doi: 10.1038/s41598-017-11615-0
  55. Tohge T., Ramos M.S., Nunes-Nesi A., et al. Toward the storage metabolome: Profiling the barley vacuole // Plant Physiol. 2011. Vol. 157, N. 3. P. 1469–1482. doi: 10.1104/pp.111.185710
  56. Ohnishi M., Anegawa A., Sugiyama Y., et al. Molecular components of Arabidopsis intact vacuoles clarified with metabolomic and proteomic analyses // Plant Cell Physiol. 2018. Vol. 59, N. 7. P. 1353–1362. doi: 10.1093/pcp/pcy069
  57. Beauvoit B.P., Colombié S., Monier A., et al. Model-assisted analysis of sugar metabolism throughout tomato fruit development reveals enzyme and carrier properties in relation to vacuole expansion // Plant Cell. 2014. Vol. 26, N. 8. P. 3224–3242. doi: 10.1105/tpc.114.127761

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Рост гетеротрофной суспензионной культуры N. tabacum VBI-0

Скачать (63KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Рассеяние профилей метаболитов в пространстве счетов главных компонент (ГК), полученных при анализе суспензионных культур клеток N. tabacum VBI-0 на стадиях роста и старения. Эллипсы — 95 % доверительные интервалы, % — доля дисперсии, связанная с главной компонентой

Скачать (94KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Визуализация метаболитов, дифференциально накапливающихся (ДНМ), в растущих и стареющих культурах клеток N. tabacum VBI-0. Выбор ДНМ осуществлен по VIP > 1. FC — кратность различий средних значений (fold changes). Увеличение соответствует более высокому накоплению на стадии старения

Скачать (401KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Анализ обогащения, полученный на основе нагрузок предиктивной компоненты ОПЛС-ДА. Сеть метаболических путей, реализуемых в клетках N. tabacum. Узлы — метаболические пути из базы данных KEGG. Если они имеют общие метаболиты в профиле, то они соединены ребрами, которые их стягивают. Размер — NES, нормализованная оценка обогащения (normalized enrichment score), цвет — FDR, уровень ложноположительных результатов (false discovery rate). Треугольники с вершиной, направленной вверх соответствуют более высокому накоплению интермедиатов пути при старении

Скачать (319KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».