你知道吗,植物也会利用沉默病原菌中与毒力相关的基因对抗病害
相对应的,植物也利用小RNA沉默病原菌中与毒力相关的基因,从而对抗病害。
Luo等从马铃薯全基因组范围内预测了53个可能靶向致病疫霉的miRNA,其预测靶标包括转录因子、跨膜蛋白、激酶等,其中一部分,例如miR394的瞬时表达可以抑制致病疫霉的侵染,然而一部分预测的miRNA例如novel133、novel166和miR396过表达后对致病疫霉的侵染表现为促进作用,它们在互作过程中所处的地位还有待更多研究。
有趣的是,一部分miRNA同时靶向马铃薯和致病疫霉的基因。
2022年,Chi等开发了一套算法用于预测可能在植物和病原物互作过程在发挥了跨界调节作用的小RNA,目前尚未被应用于致病疫霉相关研究,我们期待未来的进一步研究。
磷脂也可能作为毒力因子参与疫霉的侵染过程。
大豆疫霉的效应分子Avh5向寄主细胞内的转运依赖于其与磷脂酰肌醇3-磷酸的结合,而Lu等的研究表明,大豆疫霉在侵染过程中会分泌额外的磷脂酰肌醇3-磷酸,这些磷脂对于效应分子的转运和疫霉侵染有促进作用;而植物的磷脂酰肌醇3-磷酸结合蛋白可以增强抗病性。
这一互作机制可以应用于抗性育种,通过将磷脂酰肌醇3-磷酸结合蛋白与外源抗真菌蛋白融合,可以培育出具有持久的广谱抗病性的转基因植物,具有广阔的应用前景。
近年来,多组学分析大大推进了毒力因子的发掘工作。
2010年,Raffaele等根据基因的N段信号肽、跨膜序列等特征,预测致病疫霉全基因组范围内的分泌蛋白,形成预测的分泌蛋白质组,并根据保守基序和基因本体(geneontology,GO)分析的功能预测结果,对分泌组蛋白进行了归类和注释。
随后,根据基因在致病疫霉基因组上的位置(位于基因密集区域或稀疏区域),结合不同侵染阶段的转录组数据以及不同疫霉的基因组比较结果,在致病疫霉全基因组范围内预测了一系列候选的毒力基因,包括一系列外泌酶、富含半胱氨酸的小分子分泌蛋白、含重复序列的分泌蛋白等。
Seidl等结合基因结构与转录组数据,对致病疫霉的启动子和转录因子进行了系统分析,预测了4个在致病疫霉侵染过程中参与调控基因上调表达的特殊DNA基序,有助于后续毒力基因的预测和筛选。
Chen等鉴定到大豆疫霉和致病疫霉中的一类重要的表观修饰酶——腺嘌呤N6-甲基化(6mA)甲基转移酶,随后发现DNA的6mA甲基化修饰广泛存在于这两种疫霉的基因组中,致病疫霉和大豆疫霉分别有1805和1343个基因存在6mA标记;6mA修饰与相应基因的表达量表现为负相关。
敲除大豆疫霉中的6mA甲基转移酶基因引起超过3000个基因的表达量发生变化,涉及代谢和侵染过程中的重要基因,并且导致大豆疫霉的毒力下降,暗示疫霉毒力因子受到表观遗传调控。
随后,研究者在疫霉中鉴定到更多的表观修饰,并绘制了疫霉组蛋白H3第27位赖氨酸三甲基化(H3K27me3)和第36位赖氨酸三甲基化(H3K36me3)在基因组范围内的分布图,发现表观遗传修饰对于调控基因组范围内的基因表达,调节转座子活动和维持基因组的稳定性有重要意义。
Miao等发现,6mA修饰对于灰霉病菌Botrytis cinerea的致病能力同样具有重要意义,也印证了从表观基因组学层面开展致病疫霉毒力机制研究的重要性。
2018年,Rodenburg等将致病疫霉全基因组内的预测蛋白质与已有数据库比对,并根据保守的催化结构域等特征进行功能预测和模型训练,预测可能发生的代谢反应。
共1408个基因被预测参与1569种不同的生化反应,其中涉及1663种代谢物;随后,通过计算每个生化反应的通量,结合涉及到的酶的亚细胞定位预测数据,经过纠错、整合得到了第一个致病疫霉全基因组水平的代谢模型(genome-scalemetabolicmodels,GEM),这一模型包含2394个生化反应,可以对致病疫霉不同阶段的代谢情况进行定性预测,为后续研究不同阶段的代谢调控状况提供了便利。
Botero等也建立了类似的代谢模型,并从侵染的角度进行分析,根据不同时期的转录组数据,建立了寄主组(在培养基上不活跃,在接种早期活跃的代谢反应)、活体营养组(在侵染的2~3dpi活跃、在4dpi后下调的代谢反应)、死体营养组(在2~3dpi不活跃、在4~5dpi上调的代谢反应)以及过渡组(活体营养阶段向死体营养阶段过渡过程中发生显著变化的代谢反应)4个特异性代谢组,并以此分析每个阶段的代谢模式和特征反应,鉴定了一系列在侵染过程中受到关键调控的基因,进一步的分子互作和机制研究有待进一步展开。
新型的致病疫霉毒力因子大大丰富了我们的认知,而在此过程中,多组学方法的广泛应用有助于发掘以前未知的作用机制。
我们期待表观利用新的试验与分析手段,鉴定到更多新型致病因子,并对后续信号通路和分子机制进行更深层次的研究,完善我们对互作体系的认知,最终指导晚疫病防治。
植物的模式识别受体(patternrecognitionreceptors,PRRs)识别病原相关分子模式(pathogen-associatedmolecularpatterns,PAMPs)后,将会引发一系列生理反应。
包括但不限于活性氧(reactiveoxygenspecies,ROS)迸发,细胞膜电位变化,GPCR信号传递,以及后续的转录调控和免疫激活,这些反应共同构成了植物的病原相关分子模式触发免疫(pathogen-associatedmolecularpatterns-triggeredimmunity,PTI)。
值得注意的是,针对拟南芥Arabidopsisthaliana PTI反应的前期研究发现,一个类受体激酶SERK3/BAK1是拟南芥PTI反应的中枢核心,本氏烟中的同源蛋白NbSerk3/Bak1对于本氏烟响应一系列不同来源的PAMPs触发的免疫反应也是必须的。
INF1是一个经典的PAMP激发蛋白,在致病疫霉的菌丝阶段表达,但在侵染阶段,尤其是侵染早期的活体营养阶段下调。
早期研究证明,本氏烟通过识别INF1介导对致病疫霉的抗病性,且这种识别同样依赖于NbSerk3/BAK1,与拟南芥中的PTI反应类似。
另一个马铃薯的激发素反应(elicitinresponse)蛋白ELR也参与了对INF1的识别和对致病疫霉的免疫反应。
ELR属于类受体蛋白(receptor-likeprotein,RLP),可以与SERK3/BAK1发生分子间互作,且这种互作会随INF1处理而增强。
另一个著名的疫霉PAMP分子是XEG1,这一蛋白质最早在大豆疫霉中被发现。
XEG1属于糖苷水解酶12(glycosidehydrolasefamily12,GH12)家族,具有木葡聚糖酶和β-葡聚糖酶活性,且靶向质外体,这提示它参与对寄主植物细胞壁的降解。
沉默XEG1导致大豆疫霉的毒力下降,证明了XEG1对侵染的促进作用,但与此同时,过表达XEG1的大豆疫霉侵染能力也受到了损害,且植物组织中ROS迸发和胼胝质积累远超对照菌株,说明这种侵染能力的下降可能源自植物免疫反应的加强。
XEG1触发的PTI同样依赖于SERK3/BAK1。
此外,致病疫霉中预测到6个XEG1同源基因,但其中只有一个能在本氏烟上引起细胞死亡。
有趣的是,大豆分泌的抑制因子GmGIP1可以特异性结合大豆疫霉XEG1,从而抑制后者的糖苷酶活性;然而大豆疫霉基因组中存在一个截短的XEG1旁系同源蛋白XLP1,该蛋白不具有糖苷酶活性,但与GmGIP1结合能力远超XEG1,这使得XLP1可以通过消耗植物分泌的GmGIP1来保护XEG1不被抑制,从而维持大豆疫霉的毒力水平。
在这个模型中,XLP1作为诱饵,捕获植物分泌的抑制蛋白并将其中和[156]。
在寄生疫霉中,研究者发现PsXEG1的同源蛋白PpXEG1,以及另一个全长GH-12家族糖苷水解酶PpXLP1,以相似的机制对抗本氏烟分泌的抑制因子NbGIP2,尽管NbGIP2与GmGIP1并非同源,这说明这种互作模式可能是广泛存在的,并在不同物种中表现出趋同演化倾向。
烟草中的一个富亮氨酸重复结构的类受体蛋白(leucine-richrepeat-receptorlikeprotein,LRR-RLP)可以识别大豆疫霉的XEG1,并因而被命名为RXEG1。
RXEG1介导的抗病性依赖于BAK1和SOBIR1两个类受体激酶(receptor-likeproteinkinase,RLK)的参与,证明RLK在植物PTI反应中占据特殊地位。
NbRXEG1甚至可以识别小麦上的禾谷镰孢F. graminearum编码的GH12糖苷水解酶,尽管本氏烟并非禾谷镰孢的天然寄主,显示这类PAMPs在远缘植物病原物中分布广泛,且结构和功能上具有一定的保守性。
致病疫霉基因组编码65个富含半胱氨酸的小蛋白(smallcysteine-rich,SCR),其中一个SCR蛋白,PITG_14439(被命名为PC2),已被证明可以作为PAMP被植物识别,引发后续的ROS迸发和细胞死亡。
植物对PC2的识别依赖于质外体丝氨酸蛋白酶(例如番茄丝氨酸蛋白酶P69B)对其进行切割,而一个致病疫霉分泌的蛋白酶抑制剂EPI1可以抑制这种切割,从而抑制相关免疫反应的发生。
这一研究提示,植物对PAMPs的识别存在复杂的机制,包括识别前对PAMPS的“预处理”步骤,而病原体可能针对这些步骤进行干扰和阻碍。