Preview

Вавиловский журнал генетики и селекции

Расширенный поиск

Приоритизация генов картофеля, вовлеченных в формирование селекционно-значимых признаков, с использованием базы знаний SOLANUM TUBEROSUM

https://doi.org/10.18699/VJ19.501

Полный текст:

Аннотация

Развитие высокоэффективных технологий в геномике, транскриптомике, протеомике и метаболомике, а также новых технологий в сельском хозяйстве привело к «информационному взрыву» в биологии растений и растениеводстве, включая производство картофеля. Лишь небольшая часть информации попадает в формализованные базы данных (например, Uniprot, NCBI Gene, BioGRID, IntAct и др.). Один из основных источников достоверных биологических данных – научная литература. Объем литературы велик, так, известная база данных PubMed содержит более 18 тыс. тезисов статей, посвященных картофелю. Эффективное получение знаний, представленных в таком количестве неформализованных текстовых документов, требует применения современных интеллектуальных методов анализа. Однако в литературе нет свидетельств широкого применения интеллектуальных методов автоматического извлечения знаний из научных публика ций по таким культурам, как картофель. В рамках настоящей работы использовалась разработанная нами ранее база знаний SOLANUM TUBEROSUM (http://www-bionet.sysbio.cytogen.ru/and/plant/). Интегрированная в базе знаний информация о молекулярно-генетических механизмах, лежащих в основе селекционнозначимых признаков, способствует ускорению идентификации генов-кандидатов для селекционно-значимых характеристик картофеля и разработки диагностических маркеров для селекции. В статье выполнен поиск новых потенциальных участников молекулярно-генетических механизмов устойчивости к неблагоприятным факторам у растений. Приоритизация генов-кандидатов показала, что гены PHYA, GF14, CNIH1, RCI1A, ABI5, CPK1, RGS1, NHL3, GRF8 и CYP21-4 наиболее перспективны для дальнейшей проверки их связей с устойчивостью к неблагоприятным факторам. В результате проведенного анализа выявлено, что молекулярно-генетические взаимоотношения, ответственные за формирование значимых сельскохозяйственных признаков, являются комплексными и включают множество как прямых, так и опосредованных взаимодействий. Построение ассоциативных генных сетей и их анализ с использованием базы знаний SOLANUM TUBEROSUM – это основа поиска генов-мишеней для направленного мутагенеза и маркер-ориентированной селекции сортов картофеля, обладающих ценными сельскохозяйственными признаками.

Об авторах

П. С. Деменков
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук; Новосибирский национальный исследовательский государственный университет
Россия


О. В. Сайк
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия


Т. В. Иванисенко
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия


Н. А. Колчанов
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия


А. В. Кочетов
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия


В. А. Иванисенко
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия


Список литературы

1. Aggarwal C.C., Zhai C. Mining Text Data. Springer Science & Business Media, 2012. Belyaev D.V., Nosova A.E., Krivosheeva A.B., Tereshonok D.V., Yur’eva N.O., Rudas V.A., Kuchuk N.V. Expression of the vacuolar antiporter of barley increases the salt tolerance and drought tolerance in transgenic potatoes. Proceedings of the Conference “Modern Aspects of Plant Genetic Engineering”. Kiev, May 30–June 1, 2011. (in Russian)

2. Campbell M.A., Gleichsner A., Hilldorfer L., Horvath D., Suttle J. The sprout inhibitor 1, 4-dimethylnaphthalene induces the expression of the cell cycle inhibitors KRP1 and KRP2 in potatoes. Funct. Integr. Genomics. 2012;12(3):533-541. DOI 10.1007/s10142-011- 0257-9.

3. Cao Y., Liu F., Simpson P., Antieaua L., Bennett A., Cimino J.J., Ely J., Yu H. AskHERMES: An online question answering system for complex clinical questions. J. Biomed. Inform. 2011;44:277-288. DOI 10.1016/j.jbi.2011.01.004.

4. Carles C., Bies‐Etheve N., Aspart L., Léon‐Kloosterziel K.M., Koornneef M., Echeverria M., Delseny M. Regulation of Arabidopsis thaliana Em genes: role of ABI5. Plant J. 2002;30(3):373-383.

5. Catalá R., López-Cobollo R., Castellano M.M., Angosto T., Alonso J.M., Ecker J.R., Salinas J. The Arabidopsis 14-3-3 protein RARE COLD INDUCIBLE 1A links low-temperature response and ethylene biosynthesis to regulate freezing tolerance and cold acclimation. Plant Cell. 2014;26(8):3326-3342. DOI 10.1105/ tpc.114.127605.

6. Chen A., Li C., Hu W., Lau M.Y., Lin H., Rockwell N.C., Martin S.S., Jernstedt J.A., Lagarias J.C., Dubcovsky J. Phytochrome C plays a major role in the acceleration of wheat flowering under long-day photoperiod. Proc. Natl. Acad. Sci. 2014;111(28):10037-10044. DOI 10.1073/pnas.1409795111.

7. Chen J., Bardes E.E., Aronow B.J., Jegga A.G. ToppGene Suite for gene list enrichment analysis and candidate gene prioritization. Nucl. Acids Res. 2009;37(Suppl. 2):W305-W311.

8. Chen Y., Ji F., Xie H., Liang J. Overexpression of the regulator of G-protein signalling protein enhances ABA-mediated inhibition of root elongaion and drought tolerance in Arabidopsis. J. Exp. Bot. 2006;57(9):2101-2110.

9. Chong J., Le Henanff G., Bertsch C., Walter B. Identification, expression analysis and characterization of defense and signaling genes in Vitis vinifera. Plant Physiol. Biochem. 2008;46(4):469-481. DOI 10.1016/j.plaphy.2007.09.010.

10. da Costa E., Tjandrasa H., Djanali S. Text mining for pest and disease identification on rice farming with interactive text messaging. Int. J. Elec. & Comp. Eng. (IJECE). 2018;8(3):1671-1683.

11. Demenkov P.S., Ivanisenko T.V., Kolchanov N.A., Ivanisenko V.A. ANDVisio: a new tool for graphic visualization and analysis of literature mined associative gene networks in the ANDSystem. In Silico Biology. 2012;11(3-4):149-161. DOI 10.3233/ISB-2012-0449.

12. Ellis R.P., Cochrane M.P., Dale M.F.B., Duffus C.M., Lynn A., Morrison I.M., Prentice R.D.M., Swanston J.S., Tiller S.A. Starch production and industrial use. J. Sci. Food Agric. 1998;77(3):289-311. DOI 10.1002/(SICI)1097-0010(199807)77:3 3.0.CO;2-D.

13. Finkelstein R.R. Mutations at two new Arabidopsis ABA response loci are similar to the abi3 mutations. Plant J. 1994;5:765-771.

14. Finkelstein R.R., Lynch T.J. The Arabidopsis abscisic acid response gene ABI5 encodes a basic leucine zipper transcription factor. Plant Cell. 2000;12(4):599-609.

15. Friedman C., Hripcsak G., Shagina L., Liu H. Representing information in patient reports using natural language processing and the extensible markup language. J. Am. Med. Inform. Assoc. 1999;6:76-87. DOI 10.1136/jamia.1999.0060076.

16. Fulgosi H., Soll J., de Faria Maraschin S., Korthout H.A., Wang M., Testerink C. 14-3-3 proteins and plant development. Plant Mol. Biol. 2002;50(6):1019-1029.

17. Gravino M., Savatin D.V., Macone A., De Lorenzo G. Ethylene production in Botrytis cinerea- and oligogalacturonide-induced immunity requires calcium-dependent protein kinases. Plant J. 2015;84(6): 1073-1086. DOI 10.1111/tpj.13057.

18. Huang K., Peng L., Liu Y., Yao R., Liu Z., Li X., Yang Y., Wang J. Arabidopsis calcium-dependent protein kinase AtCPK1 plays a positive role in salt/drought-stress response. Biochem. Biophys. Res. Commun. 2018;498(1):92-98.

19. Ivanisenko V.A., Saik O.V., Ivanisenko N.V., Tiys E.S., Ivanisenko T.V., Demenkov P.S., Kolchanov N.A. ANDSystem: an Associative Network Discovery System for automated literature mining in the field of biology. BMC Syst. Biol. 2015;9(Suppl. 2):S2. DOI 10.1186/1752-0509-9-S2-S2.

20. Ivanisenko T.V., Saik O.V., Demenkov P.S., Khlestkin V.K., Khlestkina E.K., Kolchanov N.A., Ivanisenko V.A. The SOLANUM TUBEROSUM knowledge base: the section on molecular-genetic regulation of metabolic pathways. Vavilovskii Zhurnal Genetiki i Selektsii = Vavilov Journal of Genetics and Breeding. 2018;22(1): 8-17. (in Russian) Jobling S. Improving starch for food and industrial applications. Curr. Opin. Plant Biol. 2004;7(2):210-218. DOI 10.1016/j.pbi.2003.12.001.

21. Jones J.D., Witek K., Verweij W., Jupe F., Cooke D., Dorling S., Tomlinson L., Smoker M., Perkins S., Foster S. Elevating crop disease resistance with cloned genes. Philos. Trans. R. Soc. Lond. B Biol. Sci. 2014;369(1639):20130087. DOI 10.1098/rstb.2013.0087.

22. Khlestkin V.K., Peltek S.E., Kolchanov N.A. Target genes for development of potato (Solanum tuberosum L.) cultivars with desired starch properties. Selskokhozyaystvennaya Biologiya = Agricultural Biology. 2017;52(1):25-36. (in Russian)

23. Khlestkin V.K., Peltek S.E., Kolchanov N.A. Review of direct chemical and biochemical transformations of starch. Carbohydr. Polymers. 2018;181(1):460-476. DOI 10.1016/j.carbpol.2017.10.035. Kikuchi A., Huynh H.D., Endo T., Watanabe K. Review of recent transgenic studies on abiotic stress tolerance and future molecular breeding in potato. Breed. Sci. 2015;65(1):85-102.

24. Kilicoglu H. Biomedical text mining for research rigor and integrity: tasks, challenges, directions. Brief. Bioinform. 2017, Jan 1. DOI 10.1101/108480. Kraak A. Industrial applications of potato starch products. Ind. Crops Prod. 1992;1(2-4):107-112. DOI 10.1016/0926-6690(92)90007-I.

25. Krallinger M., Rodriguez-Penagos C., Tendulkar A., Valencia A. PLAN2L: a web tool for integrated text mining and literaturebased bioentity relation extraction. Nucleic Acids Res. 2009;11; 37(Suppl. 2):W160-W165. DOI 10.1093/nar/gkp484.

26. Li C., Liakata M., Rebholz-Schuhmann D. Biological network extraction from scientific literature: state of the art and challenges. Brief. Bioinform. 2013;15(5):856-877. DOI 10.1093/bib/bbt006.

27. Liu Z., Jia Y., Ding Y., Shi Y., Li Z., Guo Y., Gong Z., Yang S. Plasma membrane CRPK1-mediated phosphorylation of 14-3-3 proteins induces their nuclear import to fine-tune CBF signaling during cold response. Mol. Cell. 2017;66(1):117-128.

28. Lopez-Molina L., Mongrand S., McLachlin D.T., Chait B.T., Chua N.H. ABI5 acts downstream of ABI3 to execute an ABA-dependent growth arrest during germination. Plant J. 2002;32:317-328.

29. Manosalva P.M., Bruce M., Leach J.E. Rice 14-3-3 protein (GF14e) negatively affects cell death and disease resistance. Plant J. 2011; 68(5):777-787.

30. Meystre S.M., Savova G.K., Kipper-Schuler K.C., Hurdle J.F. Extracting information from textual documents in the electronic health record: a review of recent research. Yearb. Med. Inform. 2008;35: 128-144.

31. Mittler R. Oxidative stress, antioxidants and stress tolerance. Trends Plant Sci. 2002;7(9):405-410. DOI 10.1016/S1360-1385(02)02312-9.

32. Monneveux P., Ramírez D.A., Pino M.T. Drought tolerance in potato (S. tuberosum L.): can we learn from drought tolerance research in cereals? Plant Sci. 2013;205:76-86.

33. Park H.J., Lee A., Lee S.S., An D.J., Moon K.B., Ahn J.C., Kim H.S., Cho H.S. Overexpression of Golgi protein CYP21-4s improves crop productivity in potato and rice by increasing the abundance of mannosidic glycoproteins. Front. Plant Sci. 2017;8:1250.

34. Perl A., Perl-Treves R., Galili S., Aviv D., Shalgi E., Malkin S., Galun E. Enhanced oxidative-stress defense in transgenic potato expressing tomato Cu, Zn superoxide dismutases. Theor. Appl. Genet. 1993;85(5):568-576.

35. Ramirez E., Ducreux L.J., Redfern C., Morris W.L., Wiese C., Morris J.A., Paterson C., Hedley P.E., Hancock R.D., Taylor M. A reversible light- and genotype-dependent acquired thermotolerance response protects the potato plant from damage due to excessive temperature. Planta. 2018;247(6):1377-1392.

36. Rebholz-Schuhmann D., Oellrich A., Hoehndorf R. Text-mining solutions for biomedical research: enabling integrative biology. Nat. Rev. Genet. 2012;13:829-839. DOI 10.1038/nrg3337.

37. Rosas-Santiago P., Lagunas-Gomez D., Yáñez-Domínguez C., VeraEstrella R., Zimmermannová O., Sychrová H., Pantoja O. Plant and yeast cornichon possess a conserved acidic motif required for correct targeting of plasma membrane cargos. Biochim. Biophys. Acta Mol. Cell Res. 2017;1864(10):1809-1818. DOI 10.1016/j.bbamcr. 2017.07.004.

38. Saik O.V., Demenkov P.S., Ivanisenko T.V., Kolchanov N.A., Ivanisenko V.A. Development of methods for automatic extraction of knowledge from texts of scientific publications for the creation of a knowledge base SOLANUM TUBEROSUM. Selskokhozyaystvennaya Biologiya = Agricultural Biology. 2017;52(1):63-74. (in Russian)

39. Saik O.V., Ivanisenko T.V., Demenkov P.S., Ivanisenko V.A. Interactome of the hepatitis C virus: Literature mining with ANDSystem. Virus Res. 2016;218:40-48. DOI 10.1016/j.virusres.2015.12.003.

40. Sarker A., Ginn R., Nikfarjam A., O’Connor K., Smith K., Jayaraman S., Upadhaya T., Gonzalez G. Utilizing social media data for pharmacovigilance: A review. J. Biomed. Inform. 2015;54:202-212. DOI 10.1016/j.jbi.2015.02.004. Sawers R.J., Sheehan M.J., Brutnell T.P. Cereal phytochromes: targets of selection, targets for manipulation? Trends Plant Sci. 2005; 10(3):138-143.

41. Schlagnhaufer C.D., Arteca R.N., Pell E.J. Sequential expression of two 1-aminocyclopropane-1-carboxylate synthase genes in response to biotic and abiotic stresses in potato (Solanum tuberosum L.) leaves. Plant Mol. Biol. 1997;35(6):683-688.

42. Shafi A., Pal A.K., Sharma V., Kalia S., Kumar S., Ahuja P.S., Singh A.K. Transgenic potato plants overexpressing SOD and APX exhibit enhanced lignification and starch biosynthesis with improved salt stress tolerance. Plant Mol. Biol. Rep. 2017;35(5):504-518.

43. Shetty K.D., Dalal S.R. Using information mining of the medical literature to improve drug safety. J. Am. Med. Inform. Assoc. 2011;18: 668-674. DOI 10.1136/amiajnl-2011-000096.

44. Świȩdrych A., Prescha A., Matysiak-Kata I., Biernat J., Szopa J. Repression of the 14-3-3 gene affects the amino acid and mineral composition of potato tubers. J. Agric. Food Chem. 2002;50(7):2137- 2141. DOI 10.1021/jf0112825.

45. Tezuka K., Taji T., Hayashi T., Sakata Y. A novel abi5 allele reveals the importance of the conserved Ala in the C3 domain for regulation of downstream genes and salt tolerance during germination in Arabidopsis. Plant Signal. Behav. 2013;8(3):e23455.

46. Trapero-Mozos A., Ducreux L.J., Bita C.E., Morris W., Wiese C., Morris J.A., Taylor M. A reversible light-and genotype-dependent acquired thermotolerance response protects the potato plant from damage due to excessive temperature. Planta. 2018;247(6):1377-1392. DOI 10.1007/s00425-018-2874-1.

47. Varet A., Hause B., Hause G., Scheel D., Lee J. The Arabidopsis NHL3 gene encodes a plasma membrane protein and its overexpression correlates with increased resistance to Pseudomonas syringae pv. tomato DC3000. Plant Physiol. 2003;132(4):2023-2033.

48. Wei C.-H., Kao H.-Y., Lu Z. PubTator: a web-based text mining tool for assisting biocuration. Nucleic Acids Res. 2013;41:W518-W522. DOI 10.1093/nar/gkt441.

49. Wudick M.M., Portes M.T., Michard E., Rosas-Santiago P., Lizzio M.A., Nunes C.O., Campos C., Damineli D.S., Carvalho J.C., Lima P.T., Pantoja O. CORNICHON sorting and regulation of GLR channels underlie pollen tube Ca2+ homeostasis. Science. 2018;360(6388): 533-536.

50. Yankina M.A., Saik O.V., Ivanisenko V.A., Demenkov P.S., Khusnutdinova E.K. Evaluation of prioritization methods of extrinsic apoptotic signaling pathway genes for retrieval of the new candidates associated with major depressive disorder. Genetika = Genetics (Moscow). 2018;54(11):1338-1348. (in Russian)

51. Yanovsky M.J., Izaguirre M., Wagmaister J.A., Gatz C., Jackson S.D., Thomas B., Casal J.J. Phytochrome A resets the circadian clock and delays tuber formation under long days in potato. Plant J. 2000; 23(2):223-232. DOI 10.1046/j.1365-313x.2000.00775.x.

52. Zhang J., Stankey R.J., Vierstra R.D. Structure-guided engineering of plant phytochrome B with altered photochemistry and light signaling. Plant Physiol. 2013;161(3):1445-1457. DOI 10.1104/pp.112. 208892.


Просмотров: 55


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2500-0462 (Print)
ISSN 2500-3259 (Online)