人工半自動與全自動表型分析技術比較—大麥硼/鍺脅迫QTL定位研究
Mark Crowe, Bettina Berger and Mark Tester
The Plant Accelerator, University of Adelaide Waite Campus, Hartley Grove, Urrbrae SA 5064, Australia
2011年10月
設計
早在1999年,Jefferies教授利用傳統、主觀的人眼觀察方法對硼脅迫條件下大麥的表型進行了鑒定,成功獲得了四個與耐硼脅迫相關的QTLs,它們分別控制四種不同的表型。近期,Julie Hayes和她的團隊在澳大利亞功能基因組學研究中心(Australia Center for Plant Functional Genomics, ACPFG),采用相同的QTL定位群體進行了第二個獨立的試驗。試驗中她們用鍺代替硼對大麥進行脅迫處理,利用LemnaTec全自動成像系統(與植物加速器Plant Accelerator相似)對植株表型進行鑒定和分析,再一次成功驗證了先前獲得的QTLs與某一表型密切相關。本研究中,我們還發現利用全自動成像系統鑒定分析植物表型,具有更大的潛在優勢,這其中便包含了可以大幅度降低人力投入,以及簡便的對一些更加復雜的抗性QTL的發掘和鑒定等等。
背景
硼是一種植物生長所必需的微量元素,但土壤中的硼含量較高(>1-2ppm)時會對植物產生毒害,導致糧食作物產量顯著下降,這在澳大利亞南部、西亞和北非部分地區較為常見。大麥中存在硼耐性的遺傳變異,
Sahara 3771對硼脅迫具有較強的耐受能力,而Clipper則對硼脅迫較為敏感,本研究便是利用它們的雜交群體作為QTL定位群體。植物對于硼脅迫的響應是多方面的,其中主要包括組織排除、組織耐性、根系形態改變等等,大麥中zui明顯的特征是葉片從頂部逐漸萎黃壞死(如圖1),但這并非與耐性必然相關。
鍺的化學結構和性質與硼(還有硅)相似,但不同的是,鍺并非植物生長所必需的微量元素,也不會在自然情況下過量抑制植物生長。然而,它與硅化學屬性的相似性,就注定其在植物硅元素吸收研究中具有非常重要的作用。此外,在大麥中鍺還可以通過一個硼轉運蛋白(HvNIP2;1)進行轉運。這表明在適合的濃度條件下,它能夠誘發與硼脅迫相似的癥狀表征,并可能與之前定位的QTL連鎖。本研究利用Sahara 3771(硼-耐受型變種)和Clipper(硼-敏感型變種)的雜交群體作為QTL定位群體,比較了三種不同的方法:傳統的人眼評定和破壞性表型測定方法;采用LemnaTec成像和分析技術的半自動破壞性測定方法;假定采用植物加速器LemnaTec系統的全自動測定方法。
圖1 硼毒性處理14天后,對硼不同敏感性的兩個變種Sahara 3771和Clipper幼苗的葉片特征,鍺處理與鵬處理效果*相同。
實驗設計
Jefferies的實驗篩選了四個不同的表型:溶液培養相對根長、壞死的葉片損傷、組織硼濃度和干物質量。其中組織硼濃度,即使采用先進的植物加速器成像系統也必須破壞植物,因此該指標不列入比較之列,而其他三個指標能夠通過圖像數據分析測定或準確估計。
Julie Hayes的鍺毒素測定實驗僅對葉片癥狀進行了測定。
傳統表型測定
相對根長
從定位群體中選擇150個株系,每個株系2次重復,在濾紙(對照:不含硼溶液;處理:100mg/l硼溶液)上發芽,之后轉移至箔紙包被的卷筒紙中生長12天,選取zui長根測定。相對根長(RRL)以處理根長占對照根長的百分數來表示。
葉片損傷
每個株系的2次重復都種在對照和硼處理(100mg/kg)土壤中,四周后對每個植株葉片壞死程度測定分級:1(無可見癥狀)-6(>90%壞死)。
生物量
獲得植物葉片損傷后一周,所有植物從地平面以上1cm收獲,烘干稱重。
該表型測定方法的詳細步驟,請參見Jefferies et al, 1999.
從每個株系中選擇3-4株幼苗,首先通過水培法培養5天,然后用40μM的GeO2進行處理,繼續培養9天。隨后將所有植株取出水平放置,利用LemnaTec Scanalyzer3D系統從上面對植物進行成像并加以分析,設置適當分析閾值記錄壞死組織占整個植株葉片的百分數。在成像的同時,通過肉眼對每個植株的葉片壞死程度進行觀察和分級。
植物加速器表型測定(假想)
從定位群體中選擇150個株系,每個株系2次重復,然后按照傳統表型測定實驗中的方法對所有單株進行培養和硼處理。5周后,將所有植株轉移至標準溫室中培養,并利用可見光成像單元對每一個單株從三個方向(頂部和兩個側面)進行成像,獲得每個植株的葉面積,進而估算其生物量,同時葉片壞死程度可見光圖像的顏色分析或者熒光成像的葉綠素健康程度分析獲得。
相對根長
根長實驗需要為每一個株系設置一個額外的、無硼處理的對照,因為這里的根長是相對根長而并非值。對照和處理植株都被種植在植物加速器特定的根系觀測盆(透明,高400mm,寬120mm,深40mm)中,通過可見光成像對附著于透明測量盆表面的根系進行成像,對圖像進行分析獲得植株根長。值得注意的是,這些植株可以取代上面所提到的進行生物量和葉片損傷測定的植株,不需要額外增加植株數量。此外,還可以在根系未長至觀測盆底部的時候額外進行一次成像。
傳統的實驗定位了與硼耐性評定相關的4個QTL:葉片癥狀2H染色體QTL、相對根長的3H染色體QTL、組織硼濃度的6H染色體QTL和所有4種表型(第4種為生物量)的4H染色體QTL,這與之前的研究結果(三個主效基因座位與硼耐受性連鎖)是一致的。
基于圖像的半自動測定實驗再次發現了之前研究中的兩個QTL,即葉片癥狀(2H)和組織硼濃度(6H),這或多或少讓人覺得有一些奇怪,盡管采用了不同的測定方法。以往的研究表明,6H QTL(硼轉運蛋白HvNIP2;1)的候選基因也能轉運鍺,但并沒有表明與葉片癥狀連鎖的報道。而另一方面,2H QTL雖然與葉片癥狀緊密連鎖,但也沒有證據表明它在無硼脅迫條件下具有顯著作用。更為有趣的是,該方法并沒有發現4H QTL,該QTL的候選基因是一個硼酸鹽轉運蛋白,并且具有很強的特異性,并不像其它兩個QTL那樣具有硼/鍺交互活性。與傳統觀察方法一樣,圖像分析方法同樣可以獲得相同的QTL位點,僅在主峰上面一個微小的次級峰存在差異(如圖2),該區域的一個基因能夠控制開花時間,還可能與幼苗發育速度和葉片大小形態有密切關系。傳統觀察方法分析獲得的該次級峰稍大,這表明該方法受成熟度差異影響較大,而該差異并非由于鍺脅迫造成的。
當然,對于假想的全自動植物加速器實驗,我們沒有任何數據,但是種種情況表明運用這種方法,我們很可能會鑒定出以上的3個QTLs,甚至是6H QTL(第二個試驗中與葉片癥狀密切相關,但測定的前提是破壞植物葉片)。此外,通過這種全自動的方法,我們就能夠客觀、準確的定位更多的QTL,即使是一些微小表型變化的基因。
圖2 與鍺脅迫引起葉片癥狀連鎖的2H QTL,分別采用LemnaTec圖像分析方法(左)和傳統的觀察方法(右)。圓圈區域突出顯示了一個次級QTL,與圖像分析法相比,運用傳統方法獲得的數據更加顯著。
如上所述,即使在某一個時間點進行比較,植物加速器也能夠顯示出明顯的優勢。Jefferies所采用的測量根長和葉片損傷的方法會耗費大量的時間,并受人主觀性的影響,就連
Julie Hayes也表示采用半自動成像方法也需要花費兩天的時間對植株進行成像,如果能夠采用新型的全自動成像技術,畢竟會節約大量的人力和時間,并大大增加實驗數據的客觀性。這些都表明利用植物加速器全自動成像技術,具有其他方法所*的優勢,獲得的大量數據信息對于更深入的發現和鑒定硼脅迫響應QTL具有重要意義!除此之外,利用植物加速器全自動成像技術,還可以觀察記錄一定時期內植物對硼/鍺脅迫的響應情況,能夠做到每隔一天便進行一次根長、組織損傷和葉面積的測定,同時獲得更多更可靠的表型數據信息,從而發現植物表型的特異變化,發掘并定位更多與硼/鍺脅迫相關的QTL。
其它注意的幾點
(1) 對于一些簡單的遺傳性狀(如硼脅迫耐性,只有4個主效基因座位),植物加速器全自動成像技術依然比傳統的觀察方法更具優勢,但可能沒有研究一些復雜性狀(性狀表達呈連續分布)更加明顯;
(2) 比較三種方法所需要的成本,僅葉片癥狀分析就需要$1000左右(不包括定位群體的構建和表型表達后的統計學分析,但包括了人力、耗材以及溫室費用)。然而,利用植物加速器全自動成像系統估算生物量則沒有任何附加費用,這幾乎節約了一半的成本,而根系長度測定($1000月)與手工測定費用基本持平。
(3)
感謝Julie Hayes對本文實驗設計和數字圖像的詳細說明,對表型數據處理和結果分析的深入注解,同時感謝Tim Sutton對本文提出的寶貴意見和建議。
參考文獻
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