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



Цитировать

Полный текст

Аннотация

Гетеротрофные клеточные культуры широко используют в качестве модельных объектов в биологии растений. В процессе развития культуры меняется состав среды, истощается субстрат, растёт 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 ГХ-МС было проведено профилирование метаболитов гетеротрофных клеток Nicotiana tabacum VBI-0, поддерживаемых в суспензионной культуре. Сравнивали клетки культур возрастом 7 суток, во время интенсивного роста биомассы, и 28 суток, когда культура находилась в стационарной фазе. Было установлено, что старение сопряжено с падением накопления аминокислот. В то же время вырос уровень пентоз и сложных сахаров, включая сахарозу. Но при этом уровень глюкозы, фруктозы и сахарофосфатов снизился. Также стареющие культуры показали больший уровень накопления малата, пирувата и некоторых других карбоксилатов. Таким образом, полученные метаболомные данные свидетельствуют, что старение сопряжено с падением уровня биосинтеза, снижением активности начального этапа гликолиза, накоплением сложных сахаров, пентоз и карбоксилатов.

Полный текст

ВВЕДЕНИЕ

Клеточные культуры высших растений, в том числе трансформированные, широко используют в качестве модельных систем для изучения целого ряда процессов, реализующихся в растительных организмах, в том числе деления, эмбриогенеза, дифференциации, различных этапов первичного и вторичного метаболизма и др. [1, 2]. Изучение культур позволяет углубить понимание клеточных механизмов адаптации растительных организмов к биотическим [3] и абиотическим стрессорам [4]. Наряду с этим культуры растительных клеток широко востребованы в современной биотехнологии для получения биологически активных соединений, гетерологичных белков и т.д. [5]. Применение асептических строго контролируемых условий позволяет достичь высокой воспроизводимости результатов, синхронизации клеточного цикла и высокой скорости роста [2, 6]. Культуры клеток растений могут быть как фотосинтезирующими [7], так и гетеротрофными [1]. Гетеротрофные культуры поддерживаются в темноте, а единственным источником углерода и энергии у них становятся органические соединения, входящие в состав среды. Клетки растений способны потреблять экзогенные органические соединения, особенно, сахарозу [8], являющуюся основной транспортируемой формой углерода у высших растений [9].

Включение сахарозы в метаболизм начинается с расщепления, которое осуществляется двумя типами ферментов — инвертазами и сахарозосинтазами. Инвертазы гидролизуют сахарозу на глюкозу и фруктозу. Кислые инвертазы локализованы в вакуоли, нейтральные/щелочные — в цитоплазме и апопласте [10]. Сахарозосинтазы расщепляют молекулы сахарозы на фруктозу и УДФ-глюкозу, которая является предшественником в синтезе ряда метаболитов. Вероятно, несколько путей включения сахарозы в метаболизм могут работать параллельно, и тогда возникает вопрос об их соотношении в норме и при стрессе. Продукты гидролиза сахарозы могут быть катаболизированы через гликолиз, цикл трикарбоновых кислот (ЦТК) и пентозофосфатный путь (ПФП) для получения энергии. С другой стороны, экзогенный углерод может быть включен в накопление биомассы, направлен в синтез амино- и жирных кислот или других соединений. Помимо этого, поступающий углерод может быть депонирован в форме крахмала или липидов. Интенсивность перечисленных процессов метаболизма зависит от видовых особенностей исследуемой культуры клеток, физиологической активности и меняется в процессе развития.

Очевидно, что в процессе роста культур происходит исчерпание субстрата и развивается голодание. Первым последствием голодания является падение физиологической активности. Удаление сахарозы ведёт к быстрому снижению уровня дыхания [11, 12]. Падает экспрессия генов, кодирующих ферменты ЦТК и окислительного фосфорилирования [13]. Падает и уровень гликолиза, что выражается в снижении уровня фосфатов сахаров [14, 15] и экспрессии генов соответствующих ферментов [13, 11]. Кроме того, при голодании клеток наблюдается мобилизация резервов. Быстрым, но кратковременным источником углерода служат вакуолярные пулы сахарозы и малата [14]. Отмечено усиление экспрессии некоторых генов, связанных с гидролизом крахмала [13]. Происходит мобилизация липидов, которая обеспечивается индукцией генов липаз и ферментов окисления жирных кислот [13, 11]. Вместе с этим может иметь место деградация мембран [16]. Дополняется картина снижением экспрессии генов ферментов, участвующих в синтезе жирных кислот [11]. Показано, что голодание клеток характеризуется высокой протеолитической активностью, так как аминокислоты также могут быть источником углерода при голодании. На это указывает рост уровня экспрессии генов ферментов, связанных с катаболизмом аминокислот [17], особенно с катаболизмом разветвленных аминокислот [18]. Этот процесс влечёт за собой перестройку азотного обмена [19]. Однако голодание гетеротрофных культур может длиться только очень ограниченный период времени. В случае суспензионных культур арабидопсиса уже после 24 часов голодания жизнеспособность клеток начинает быстро падать. После 48 часов культура теряет возможность восстанавливаться после пересева, что указывает на невозможность восстановления нового цикла развития, начинающегося с пролиферации [11].

Исчерпание нутриентов и другие изменения среды порождают комплекс физиологических процессов, заканчивающихся гибелью культуры, этот этап можно назвать старением. Происходит остановка роста, снижается уровень дыхания и синтетических процессов [20, 21]; меняется состав жирных кислот [22]; изменяется морфология и число органелл [23, 24, 25]. Особый интерес вызывает сравнительный анализ процессов, протекающих в культурах клеток растений при голодании и на поздних стадиях развития, с таковыми при онтогенетическом или индуцированном старении клеток в составе нативных органов растений [26, 19]. Было установлено, что старые голодающие гетеротрофные культуры арабидопсиса существенно отличаются от онтогенетически стареющих органов растений на транскрипционном уровне. Лишь около 40% генов арабидопсиса, чья экспрессия повышалась в стареющей культуре клеток, показали рост экспрессии в листьях при старении, индуцированном темнотой [27]. Дальнейшее исследование особенностей онтогенетического старения, углеродного голодания и старения культур необходимо для анализа онтогенеза и трофического уровня адаптации растений.

Можно заключить, что усвоение субстрата и метаболический ответ на его дефицит, прежде всего, связаны с центральным метаболизмом. Центральный (первичный) метаболизм — это собирательное понятие совокупности обменных процессов, обеспечивающих клетку углеродом, энергией и метаболитами, необходимыми для поддержания жизнедеятельности и предшественниками для синтеза вторичных соединений [28, 29]. Совокупность первичных метаболитов, представленных по большей части небольшими молекулами, такими как C2-C5 карбоновые кислоты, аминокислоты, моносахариды, жирные кислоты и др. составляют специфичный метаболический профиль, характеризующий состояние биологического объекта. Перспективным методом для проведения метаболического профилирования представляется газовая хроматография, сопряжённая с масс-спектрометрией [ГХ-МС] — один из основополагающих методов метаболомики [30].

В представленном исследовании проведено сравнение метаболомных профилей гетеротрофной клеточной культуры VBI-0, полученной из паренхимы стебля Nicotiana tabacum L. cv. Virginia Bright Italia 0 [31]. Суспензионная культура VBI-0, также как и культура By-2 (N. tabacum L., cv. Bright Yellow 2) является легко синхронизируемой и имеющей специфический нитевидный фенотип [32]. Клетки на разных стадиях развития хорошо различаются морфологически: небольшие клетки, образующие цепи в период пролиферации в течение первой недели роста, и одиночные крупные вытянутые клетки после двух недель в стационарной фазе [33]. Именно клетки этих двух стадий, контрастных по своему физиологическому состоянию, были использованы в этом исследовании. Профилирование метаболитов было выполнено в период роста биомассы (7 сутки) и на этапе старения, в преддверии гибели (28 сутки).

 

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Растительный материал. Модельным объектом работы является этиолированная суспензионная культура, Nicotiana tabacum L. (VBI-0, культура, Virginia Bright, Italia). Культуру поддерживали в темноте, при температуре 26°С и постоянном перемешивании на ротационном шейкере (120 оборотов в минуту). Пробы отбирали из культур возрастом 7 суток (рост биомассы) и 28 суток (старение). Для анализа отбирали 200 мг сырой биомассы путём фильтрации с помощью водяного насоса.

Пробоподготовка. Пробы быстро замораживали в жидком азоте. Клетки разрушали в шаровой мельнице (Tissue Lyser LT, QIAGEN, Германия). Экстракцию проводили охлажденной смесью метанол : хлороформ : вода в соотношении 5 : 2 : 2. После экстракции пробы очищали от остатков клеток центрифугированием в течение 10 минут, 15000g при 4°C. Экстракт выпаривали в вакуумном испарителе. Высушенный материал растворяли в смеси пиридина и силилирующего агента BSFA : TMCS (99 : 1), с добавлением внутреннего стандарта (трикозан, нормальный углеводород C23). Материал дериватизировали инкубируя пробы при 90°С в течение 20 минут.

Профилирование метаболитов. Для ГХ-МС анализа использовали газовый хроматограф Agilent 5860, сопряженный с масс-спектрометром Agilent 5975С (Agilent Technologies, США). Для автоматического ввода проб использовался автосэмплер Agilent 7693A. Разделение проводили на капиллярной колонке DB5-HT (Agilent Technologies, США). Газ-носитель — гелий, постоянный поток 1 мл/мин, температура испарителя — 250°С, в режиме splitless, температурный режим термостата колонки: начальная температура 70°С, затем линейное повышение со скоростью 4°/мин до 320°С.

Для обработки хроматограмм использовали PARADISe [34] в сочетании с NIST MS Search (National Institute of Standards and Technology (NIST, США)). Дополнительно, для деконволюции и идентификации метаболитов использовали AMDIS (Automated Mass Spectral Deconvolution and Identification System, NIST, США). Соединения аннотировали по совпадению полученных масс-спектров (MF>800) и индексов удерживания Ковача с библиотечными записями в NIST2020 (США), Golm Metabolome Database (GMD, Германия) [35] и собственной библиотеки Лаборатории аналитической фитохимии Ботанического института РАН (СПб, Россия).

Статистический анализ и визуализация. Анализ данных был проведен в среде R 4.3.1 “Beagle Scouts”. Данные были нормализованы на медиану наблюдения, логарифмированы и стандартизированы. Если соединение отсутствовало в образце, но присутствовало в остальных повторностях, это считали технической ошибкой, и проводили импутацию с помощью метода KNN (k-ближайших соседей) с применением пакета impute [36]. Анализ методом главных компонент (PCA, principal component analysis) проводили с помощью pcaMethods [37]. Дискриминантный анализ методом ортогональных проекций на латентные структуры (OPLS-DA, orthogonal projections in latent structure — discriminant analysis) выполняли с помощью пакета ropls [38]. Для анализа обогащения наборов метаболитов (metabolite set enrichment analysis, MSEA) применяли пакет fgsea [39]. Наборы метаболитов для биохимических путей для MSEA и реакционные пары для построения метаболической карты были загружены из базы данных KEGG [40] с использованием пакета KEGGREST [41]. Список метаболитов, относящихся к различным биохимическим путям, корректировали вручную, поскольку для некоторых метаболитов были добавлены необходимые пути. Соединения, для которых был аннотирован класс, помещали в соответствующие пути. Метаболическая карта была построена на платформе Cytoscape [42].

 

РЕЗУЛЬТАТЫ

Как показано на рис. 1, культуры на 7 сутки характеризовались интенсивным ростом плотности биомассы. На 28 сутки плотность сырой массы не изменялась более семи дней, что свидетельствует о полном исчерпании ресурсов и завершении развития культуры.

В результате анализа ГХ-МС были получены профили метаболитов, которые включали около 300 соединений, 84 из них были определены по совпадению масс-спектров и индексов удерживания с библиотечными, а еще для 44 был аннотирован химический класс. Остальные спектры не были идентифицированы, но были использованы в анализе. Наиболее многочисленными в полученных профилях метаболитов были сахара и их производные (в сумме около 60), сахароспирты, сахарокислоты, фосфосахара, пентозы (включая рибозу), гексозы (в т.ч. глюкоза и фруктоза), олигосахариды, например сахароза. Было аннотировано большое число сложных молекул, содержащих остатки сахаров, объединяющих, по-видимому, многочисленные ди- и трисахариды, а также вторичные соединения, такие как гликозиды. Также профили включали 24 аминокислоты, из них 17 стандартных, около двух десятков карбоновых кислот, среди которых присутствовали интермедиаты энергетического обмена. В небольшом количестве обнаружены свободные жирные кислоты и стерины.

Для определения сходства профилей культур в фазе роста и старения был проведен анализ методом главных компонент. На рис. 2 профили метаболитов рассеяны в пространстве счетов первых двух главных компонент (ГК). Можно видеть, что наблюдения четко разделены в соответствии с возрастом вдоль ГК1, объясняющей 56.8% дисперсии. Индивидуальные различия культур одного возраста связаны с ГК2, объясняющей 23%.

Поскольку профили метаболитов группировались в соответствии со стадиями развития культуры, на следующем этапе для выявления метаболитов, накапливающихся дифференциально в зависимости от стадии развития, был проведен дискриминантный анализ методом ортогональных проекций на латентные структуры (OPLS-DA). Отбор метаболитов, связанных со старением, мы проводили по величине VIP (variable importance in projection) [38]. На рисунке 3 результаты представлены на упрощенной карте центрального метаболизма, построенной на основе главных реакционных пар (субстрат-продукт) из базы данных KEGG [40].

Показано, что стареющие культуры отличаются от растущих более высоким уровнем сложных сахаров, в том числе сахарозы, при этом уровень глюкозы и фруктозы существенно не различался. Вместе с этим, объёмы пулов фосфатов гексоз или не менялись, или сокращались. Также старение было связано с накоплением пентоз и в небольшой степени гексоз. Уровень конечного продукта гликолиза — пирувата, а также малата был выше в стационарных культурах. При этом уровень других зарегистрированных интермедиатов ЦТК не показал различий. Интересно, что уровень многих других карбоновых кислот, не вовлечённых напрямую в энергетический метаболизм, вырос. Наиболее ярким отличием профилей метаболитов стареющих культур представляется падение накопления почти всех свободных аминокислот. В их число входят интермедиаты азотного обмена: глутамат, глутамин и орнитин. Интересно, что на фоне этого наблюдалось значительное накопление мочевины. Можно отметить, что только на стадии роста была обнаружена аминоциклопропанкарбоновая кислота (АЦК), являющаяся предшественником этилена. В уровне стеринов и свободных жирных кислот различий почти не наблюдалось. Исключением было сильное падение содержания одного неидентифицированного стерина и рост одной жирной кислоты с очень длинной цепью (С24), лигноцериновой (рис. 3).

Чтобы определить связь изменений с биохимическими путями, реализуемыми в растительной клетке, мы провели анализ обогащения. Он позволяет оценить силу и вероятность направленных согласованных изменений накопления набора метаболитов [39]. Мы использовали списки метаболитов биохимических путей из базы KEGG [40]. Результат представлен на рис. 4. Как можно заметить, стареющие культуры отличаются от растущих большим накоплением сахаров, вовлеченных в метаболизм сахарозы, галактозы и аскорбата. При этом уменьшаются пулы аминокислот, что может быть связано с репрессией синтеза белка, и, возможно, азотосодержащих вторичных соединений, предшественниками которых они являются. Интермедиаты ЦТК, путей синтеза стеринов и жирных кислот не показали достоверных однонаправленных изменений.

 

ОБСУЖДЕНИЕ

Состав профилей метаболитов культур клеток VBI-0 был сходен с таковыми у нативных проростков табака [43]. При том, что спектры были получены и аннотированы близкими методами, количество соединений в профилях культуры было существенно меньшим. Как в проростках, так и в культурах наиболее широко представленной группой были углеводы. Тем не менее, в случае культур число соединений, аннотированных как углеводы было в полтора раза меньше, чем в случае проростков. Главным образом, в культурах наблюдалось меньше сложных углеводов. Причиной этого может являться дифференцировка органов, тканей и клеток в многоклеточном организме, которая прослеживается и на биохимическом уровне [44]. С другой стороны, проростки обладают полнофункциональными пластидами, освещаются и осуществляют фотосинтез, что предположительно расширяет метаболическую сеть и делает профиль метаболитов более разнообразным. Также нужно иметь в виду, что остатки сахаров входят в состав многих вторичных соединений [45], а синтез специализированных молекул запускается обычно в ответ на неблагоприятные воздействия [3, 46]. Поскольку экспериментальные суспензионные культуры поддерживали в стабильных и благоприятных условиях, механизмы синтеза многих вторичных соединений могли быть неактивными. С этим согласуется тот факт, что, анализируемые культуры клеток отличались меньшим числом идентифицированных вторичных соединений. Например, в культурах табака не обнаруживалось никотина, столь характерного для N. tabacum. Подчеркнем, что эти соединения были идентифицированы в проростках [43]. И последнее, важным фактором формирования профиля углеводов может быть изменение состава клеточной стенки. Появление большого числа олигосахаридов в профиле может быть результатом частичной деградации полисахаридов клеточной стенки. Было установлено, что в процессе развития суспензионных культур табака происходят изменения в составе полимеров клеточной стенки.

Хорошо известно, что органы и ткани растений претерпевают физиологические изменения с возрастом. Это выражается и в том, что профили метаболитов растений разного возраста [47, 48] или органов в процессе развития [49] существенно различаются. Как правило, на ранних стадиях развития растений, органов и культур имеет место увеличение сопряжений с высокой синтетической активностью. Например, активно делящиеся клетки томатов в суспензионных культурах отличаются высоким уровнем потока углерода в синтез белка [21]. С высокой активностью синтеза белка связано высокое содержание свободных аминокислот, которое наблюдается на более ранних стадиях развития растений [50].

Синтетическая активность должна поддерживаться соответствующими ресурсами. Поскольку источником углерода и энергии для гетеротрофной культуры являются сахара, важную роль в обеспечении клетки приобретают пути их метаболизма. Моделирование потоков в гетеротрофных клетках арабидопсиса показало, что именно гликолиз и ЦТК играют ведущую роль в утилизации глюкозы [51]. Высокую значимость гликолизу может придать сочетание высокого уровня фосфорилированных гексоз и низкого соотношения АТФ/АДФ. Такая картина наблюдается, например, в период пролиферации клеток перикарпа плодов томатов [52]. Аналогично и в случае нашего исследования: в суспензионных культурах все фосфаты сахаров характеризовались большим содержанием в период роста. Падение уровня фосфатов сахаров при старении свидетельствует о снижении уровня активности начальных реакций гликолиза. Окончание пролиферации гетеротрофных клеток томата в культуре совпало с падением потоков через гликолиз и ЦТК [21]. Показано, что по мере старения гетеротрофных культур клеток табака активность аэробного дыхания снижается [20]. Предположительно, это является результатом углеродного голодания. Падение уровня дыхания, сопряженное со снижением содержания фосфорилированных сахаров, наблюдалась ранее в голодающих культурах после удаления субстрата из среды [14, 15]. В тоже время, высокий уровень сахарозы в клетках старых культур можно объяснить ее накоплением, как основного осмотика, в центральной вакуоли, объём которой увеличивается в процессе роста клеток [53]. Накопление свободных сахаров наблюдается на поздних стадиях развития растений и органов [50, 54]. Рост вакуоли также вероятно связан и с увеличением пула малата, который обычно накапливается в значительных количествах именно в этом компартменте [55, 56]. Накопление малата и других карбоксилатов, возможно, опосредовано частичным окислением сахаров для снабжения энергией [57], как и рост уровня пирувата, конечного продукта гликолиза.

По результатам анализа обогащения можно высказать предположение, что при старении активируется метаболизм аскорбата. В качестве одной из причин таких изменений рассматривают развитие окислительного стресса в стареющих культурах. Высокая плотность культуры и исчерпание нутриентов в среде могут быть стрессовыми факторами. По-видимому, снижение уровня дыхания на поздних стадиях развития может рассматриваться в качестве механизма снижения окислительного стресса и замедления процесса старения.

Подводя итог, следует заметить, что клетки стареющих гетеротрофных культур испытывают стресс, связанный с углеродным голоданием и изменениями состава среды. Полученные метаболомные данные свидетельствуют о том, что старение сопряжено с падением уровня синтетических процессов, снижением активности начальной части гликолиза, накоплением сложных сахаров, пентоз и карбоксилатов. 

×

Об авторах

Роман Константинович Пузанский

Ботанический институт им. В.Л. Комарова РАН; Санкт-Петербургский государственный университет

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

канд. биол. наук, научн. сотр., лаборатория аналитической фитохимии; кафедра физиологии и биохимии растений

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

младший научный сотрудник, кафедра физиологии и биохимии растений, биологический факультет

Россия, 199034, г. Санкт-Петербург, Университетская наб., д.7/9

Алексей Леонидович Шаварда

Ботанический институт им. В.Л. Комарова РАН; Санкт-Петербургский государственный университет

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

канд. биол. наук, заведующий лабораторией аналитической фитохимии; ресурсный центр «Развитие молекулярных и клеточных технологий»

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, кафедра генетики и биотехнологии

Россия, Санкт-Петербург

Мария Фёдоровна 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.б.н., профессор, кафедра физиологии и биохимии растений, биологический факультет

Россия

Список литературы

  1. 1. Imseng N., Schillberg S., Schürch C., et al. Suspension culture of plant cells under heterotrophic conditions. In: Meyer H., Schmidhalter D.R., editors. Industrial scale suspension culture of living cells. 1st ed. Wiley; 2014. P. 224–258. https://doi.org/10.1002/9783527683321.ch07
  2. 2. Loyola-Vargas V.M., Vázquez-Flota F. An introduction to plant cell culture: back to the future. In: Plant Cell Culture Protocols. Humana Press; 2005. P. 3–8. https://doi.org/10.1385/1-59259-959-1:003
  3. 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. 1527. https://doi.org/10.3389/fpls.2016.01527
  4. 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. https://doi.org/10.1016/j.jinorgbio.2017.09.008
  5. 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, No. 3. 858. https://doi.org/10.3390/agronomy13030858
  6. 6. Zagorskaya A.A., Deineko E.V. Suspension-cultured plant cells as a platform for obtaining recombinant proteins // Russ. J. Plant Physiol. 2017. Vol. 64, No. 6. P. 795–807. https://doi.org/10.1134/S102144371705017X
  7. 7. Roitsch T., Sinha A.K. Application of photoautotrophic suspension cultures in plant science // Photosynt. 2002. Vol. 40, No. 4. P. 481–492. https://doi.org/10.1023/A:1024332430494
  8. 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, No. 1. P. 199–204. https://doi.org/10.1139/b72-026
  9. 9. Dominguez P.G., Niittylä T. Mobile forms of carbon in trees: metabolism and transport // Tree Physiol. 2022. Vol. 42, No. 3. P. 458–487. https://doi.org/10.1093/treephys/tpab123
  10. 10. Ruan Y.L. Sucrose metabolism: Gateway to diverse carbon use and sugar signaling // Annu. Rev. Plant Biol. 2014. Vol. 65. P. 33–67. https://doi.org/10.1146/annurev-arplant-050213-040251
  11. 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, No. 4. P. 2330–2347. https://doi.org/10.1104/pp.104.044362
  12. 12. Journet E.P., Bligny R., Douce R. Biochemical changes during sucrose deprivation in higher plant cells // J. Biol. Chem. 1986. Vol. 261, No. 7. P. 3193–3199. https://doi.org/10.1016/S0021-9258(17)35767-8
  13. 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, No. 4. P. 441–463. https://doi.org/10.1007/s11103-006-9100-4
  14. 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, No. 1. P. 135–147. https://doi.org/10.1111/j.1469-8137.2010.03449.x
  15. 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, No. 11. P. 5000–5007. https://doi.org/10.1016/S0021-9258(18)61145-7
  16. 16. Inoue Y., Moriyasu Y. Degradation of membrane phospholipids in plant cells cultured in sucrose-free medium // Autophagy. 2006. Vol. 2, No. 3. P. 244–246. https://doi.org/10.4161/auto.2745
  17. 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;12(6):653–661. https://doi.org/10.1007/BF02931082
  18. 18. Binder S. Branched-chain amino acid metabolism in Arabidopsis thaliana // The Arabidopsis Book. 2010. Vol. 8. e0137. https://doi.org/10.1199/tab.0137
  19. 19. Morkunas I., Borek S., Formela M., Ratajczak L. Plant responses to sugar starvation. In: Chang C.F., editor. Carbohydrates - Comprehensive Studies on Glycobiology and Glycotechnology. InTech; 2012. https://doi.org/10.5772/51569
  20. 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, No. 9. P. 1460–1477. https://doi.org/10.1093/pcp/pcab098
  21. 21. Rontein D., Dieuaide-Noubhani M., Dufourc E.J., et al. The metabolic architecture of plant cells // J. Biol. Chem. 2002. Vol. 277, No. 46. P. 43948–43960. https://doi.org/10.1074/jbc.M206366200
  22. 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, No. 7. P. 935–941. https://doi.org/10.1007/s10529-010-0225-9
  23. 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, No. 3. e1149669. https://doi.org/10.1080/15592324.2016.1149669
  24. 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, No. 9. P. 1544–1555. https://doi.org/10.1093/pcp/pcu084
  25. 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. Vo. 5. 629. https://doi.org/10.3389/fpls.2014.00629
  26. 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, No. 1. 20556. https://doi.org/10.1038/s41598-020-77395-2
  27. 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, No. 4. P. 567–585. https://doi.org/10.1111/j.1365-313X.2005.02399.x
  28. 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, No. 5. P. 809–820. https://doi.org/10.1016/j.molcel.2010.08.031
  29. 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, No. 1. 262. https://doi.org/10.1186/s12870-016-0868-3
  30. 30. Fiehn O. Metabolomics by Gas chromatography–mass spectrometry: Combined targeted and untargeted profiling // CP Molecular Biology. 2016. Vol. 114, No. 1. 30.4.1–30.4.32. https://doi.org/10.1002/0471142727.mb3004s114
  31. 31. Zažímalová E., Petrášek J., Morris D.A. The dynamics of auxin transport in tobacco cells // Bulg. J. Plant Physiol. 2003. Special Issue. P. 207–224.
  32. 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(3):1251–1260. https://doi.org/10.1104/pp.103.027953
  33. 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, No. 9. P. 1205–1213. https://doi.org/10.1093/jxb/46.9.1205
  34. 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. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2017.04.052
  35. 35. Hummel J., Selbig J., Walther D., Kopka J. The Golm Metabolome Database: a database for GC-MS based metabolite profiling. In: Nielsen J., Jewett M.C., editors. Metabolomics. Vol 18. Topics in Current Genetics. Berlin, Heidelberg: Springer; 2007. P. 75–95. https://doi.org/10.1007/4735_2007_0229
  36. 36. Hastie T., Tibshirani R., Narasimhan B., Chu G. impute: impute: Imputation for microarray data // Bioconductor. 2023. R package version 1.76.0 https://doi.org/10.18129/B9.bioc.impute
  37. 37. Stacklies W., Redestig H., Scholz M., et al. pcaMethods — a bioconductor package providing PCA methods for incomplete data // Bioinformatics. 2007. Vol. 23, No. 9. P. 1164–1167. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm069
  38. 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, No. 8. P. 3322–3335. https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.5b00354
  39. 39. Korotkevich G., Sukhov V., Budin N., et al. Fast gene set enrichment analysis. BioRxiv. 2021. https://doi.org/10.1101/060012
  40. 40. Kanehisa M., Furumichi M., Sato Y., et al. KEGG for taxonomy-based analysis of pathways and genomes // Nucleic Acids Res. 2023. Vol. 51, No. D1. P. D587–D592. https://doi.org/10.1093/nar/gkac963
  41. 41. Tenenbaum D., Maintainer B. KEGGREST: Client-side REST access to the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG). 2022. R package version 1.36.2. https://doi.org/10.18129/B9.bioc.KEGGREST
  42. 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, No. 11. P. 2498–2504. https://doi.org/10.1101/gr.1239303
  43. 43. Yemelyanov V.V., Puzanskiy R.K., Burlakovskiy M. S., et al. Metabolic profiling of transgenic tobacco plants synthesizing bovine interferon-gamma. In: Zhan X., editor. Metabolomics - Methodology and Applications in Medical Sciences and Life Sciences. IntechOpen; 2021. https://doi.org/10.5772/intechopen.96862
  44. 44. Li D., Heiling S., Baldwin I.T., Gaquerel E. Illuminating a plant’s tissue-specific metabolic diversity using computational metabolomics and information theory // Proc Natl Acad Sci USA. 2016. Vol. 113, No. 47. P. E7610–E7618. https://doi.org/10.1073/pnas.1610218113
  45. 45. Bartnik M., Facey P.C. Glycosides. In: Pharmacognosy. Elsevier; 2017. P. 101–161. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-802104-0.00008-1
  46. 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, No. 1. e87846. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0087846
  47. 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 // Russ. J. Bioorg. Chem. 2019. Vol. 45, No. 7. P. 906–912. https://doi.org/10.1134/S1068162019070100
  48. 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, No. 11. 2506. https://doi.org/10.3390/plants10112506
  49. 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, No. 1. 389. https://doi.org/10.1186/s12870-019-2005-6
  50. 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. e7495. https://doi.org/10.7717/peerj.7495
  51. 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. 1049559. https://doi.org/10.3389/fpls.2022.1049559
  52. 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, No. 1. P. 68–82. https://doi.org/10.1111/tpj.14707
  53. 53. Shameer S., Vallarino J.G., Fernie A.R., et al. Predicting metabolism during growth by osmotic cell expansion // BiolRxiv. 2019. https://doi.org/10.1101/731232
  54. 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, No. 1. 12126. https://doi.org/10.1038/s41598-017-11615-0
  55. 55. Tohge T., Ramos M.S., Nunes-Nesi A., et al. Toward the storage metabolome: Profiling the barley vacuole // Plant Physiol. 2011. Vol. 157, No. 3. P. 1469–1482. https://doi.org/10.1104/pp.111.185710
  56. 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, No. 7. P. 1353–1362. https://doi.org/10.1093/pcp/pcy069
  57. 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, No. 8. P. 3224–3242. https://doi.org/10.1105/tpc.114.127761

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эко-Вектор,


СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 65617 от 04.05.2016.


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах