Preview

Вавиловский журнал генетики и селекции

Расширенный поиск

Приоритизация биологических процессов на основе реконструкции и анализа ассоциативных генных сетей, описывающих ответ растений на неблагоприятные факторы внешней среды

https://doi.org/10.18699/VJ21.065

Аннотация

Методы приоритизации или ранжирование кандидатных генов по их важности в соответствии с заданными критериями, основанными на анализе генных сетей, широко применяются в биомедицине для поиска ассоциаций генов с заболеваниями, предсказания биомаркеров, фармакологических мишеней и т. д. При этом наблюдается тенденция их использования и в других областях знаний, в частности в растениеводстве. В значительной степени это обусловлено развитием технологий для решения задач маркер-ориентированной и геномной селекции, требующих знаний о молекулярно-генетических механизмах, лежащих в основе формирования хозяйственно ценных признаков. Новым направлением для изучения молекулярно-генетических механизмов является приоритизация биологических процессов с применением анализа ассоциативных генных сетей. Ассоциативная генная сеть – это гетерогенная сеть, в качестве вершин которой наряду с молекулярно-генетическими объектами (гены, белки, метаболиты и т. д.) могут быть представлены сущности более высокого уровня (биологические процессы, заболевания, факторы внешней среды и т. д.), связанные между собой регуляторными, физико-химическими или ассоциативными взаимодействиями. С использованием разработанного нами ранее метода осуществлена приоритизация биологических процессов по степени их связи с генными сетями, представленными в базе знаний SOLANUM TUBEROSUM и описывающими ответ растений на повышенное содержание кадмия, солевой стресс и условия засухи. Результаты приоритизации свидетельствуют о том, что фундаментальные процессы, такие как экспрессия генов, посттрансляционная модификация, деградация белков, программируемая клеточная смерть, фотосинтез, передача сигналов, ответ на стресс, играют важную роль в общих молекулярно-генетических механизмах ответа растений на различные неблагоприятные факторы. С другой стороны, среди специфичных для устойчивости к засухе была выявлена группа процессов, связанных с развитием семян (seeding development). Процессы, связанные с ионным транспортом (ion transport), вошли в список специфичных для ответа на солевой стресс, а связанные с метаболизмом липидов (phospholipid degradation – деградация фосфолипидов) – для ответа на кадмий.

Об авторах

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

Новосибирск



Е. А. Ощепкова
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия

Новосибирск



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

Новосибирск



В. А. Иванисенко
Новосибирский национальный исследовательский государственный университет; Курчатовский геномный центр ИЦиГ СО РАН
Россия

Новосибирск



Список литературы

1. Agurla S., Gahir S., Munemasa S., Murata Y., Raghavendra A.S. Mechanism of stomatal closure in plants exposed to drought and cold stress. In: Iwaya-Inoue M., Sakurai M., Uemura M. (Eds.). Survival Strategies in Extreme Cold and Desiccation. Advances in Experimental Medicine and Biology. Vol. 1081. Singapore: Springer, 2018;215-232. DOI 10.1007/978-981-13-1244-1_12.

2. Allu A.D., Soja A.M., Wu A., Szymanski J., Balazadeh S. Salt stress and senescence: identification of cross-talk regulatory components. J. Exp. Bot. 2014;65(14):3993-4008. DOI 10.1093/jxb/eru173.

3. Arruda M.P., Lipka A.E., Brown P.J., Krill A.M., Thurber C., BrownGuedira G., Dong Y., Foresman B.J., Kolb F.L. Comparing genomic selection and marker-assisted selection for Fusarium head blight resistance in wheat (Triticum aestivum L.). Mol. Breed. 2016;36(7):84. DOI 10.1007/s11032-016-0508-5.

4. Bargsten J.W., Nap J.P., Sanchez-Perez G.F., van Dijk A.D. Prioritization of candidate genes in QTL regions based on associations between traits and biological processes. BMC Plant Biol. 2014;14:330. DOI 10.1186/s12870-014-0330-3.

5. Benjamini Y., Yekutieli D. The сontrol of the false discovery rate in multiple testing under dependency. Ann. Statist. 2001;29(4):1165-1188. DOI 10.1214/aos/1013699998.

6. Cai Z., Guldbrandtsen B., Lund M.S., Sahana G. Prioritizing candidate genes for fertility in dairy cows using gene-based analysis, functional annotation and differential gene expression. BMC Genomics. 2019;20(1):255. DOI 10.1186/s12864-019-5638-9.

7. Cesur M.F., Siraj B., Uddin R., Durmuş S., Çakır T. Network-based metabolism-centered screening of potential drug targets in Klebsiella pneumoniae at genome scale. Front. Cell. Infect. Microbiol. 2020;9:447. DOI 10.3389/fcimb.2019.00447.

8. Chen Y., Jiang T., Jiang R. Uncover disease genes by maximizing information flow in the phenome–interactome network. Bioinformatics. 2011;27(13):i167-i176. DOI 10.1093/bioinformatics/btr213.

9. Cho A., Shim J.E., Kim E., Supek F., Lehner B., Lee I. MUFFINN: cancer gene discovery via network analysis of somatic mutation data. Genome Biol. 2016;17(1):1-16. DOI 10.1186/s13059-016-0989-x.

10. Crossa J., Pérez-Rodríguez P., Cuevas J., Montesinos-López O., Jarquín D., de Los Campos G., Burgueño J., González-Camacho J.M., Pérez-Elizalde S., Beyene Y., Dreisigacker S., Singh R., Zhang X., Gowda M., Roorkiwal M., Rutkoski J., Varshney R.K. Genomic selection in plant breeding: methods, models, and perspectives. Trends Plant Sci. 2017;22(11):961-975. DOI 10.1016/j.tplants.2017.08.011.

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 Biol. 2012;11(3):149-161. DOI 10.3233/ISB-2012-0449.

12. Demenkov P.S., Saik O.V., Ivanisenko T.V., Kolchanov N.A., Kochetov A.V., Ivanisenko V.A. Prioritization of potato genes involved in the formation of agronomically valuable traits using the SOLANUM TUBEROSUM knowledge base. Vavilovskii Zhurnal Genetiki i Selektsii = Vavilov Journal of Genetics and Breeding. 2019; 23(3):312-319. DOI 10.18699/VJ19.501.

13. Djebali W., Zarrouk M., Brouquisse R., El Kahoui S., Limam F., Ghorbel M.H., Chaïbi W. Ultrastructure and lipid alterations induced by cadmium in tomato (Lycopersicon esculentum) chloroplast membranes. Plant Biol. (Stuttg). 2005;7(4):358-368. DOI 10.1055/s-2005-837696.

14. Du Y.T., Zhao M.J., Wang C.T., Gao Y., Wang Y.X., Liu Y.W., Chen M., Chen J., Zhou Y.B., Xu Z.S., Ma Y.Z. Identification and characterization of GmMYB118 responses to drought and salt stress. BMC Plant Biol. 2018;18(1):320. DOI 10.1186/s12870-018-1551-7.

15. Freeman L.C. A set of measures of centrality based on betweenness. Sociometry. 1977;40:35-41. DOI 10.2307/3033543.

16. Freeman L.C. Centrality in social networks conceptual clarification. Social Networks. 1978;1(3):215-239. DOI 10.1016/0378-8733(78)90021-7.

17. Genchi G., Sinicropi M.S., Lauria G., Carocci A., Catalano A. The effects of cadmium toxicity. Int. J. Environ. Res. Public Health. 2020; 17(11):3782. DOI 10.3390/ijerph17113782.

18. Gene Ontology Consortium. The gene ontology resource: 20 years and still GOing strong. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D330-D338. DOI 10.1093/nar/gky1055.

19. Hwang K., Susila H., Nasim Z., Jung J.Y., Ahn J.H. Arabidopsis ABF3 and ABF4 transcription factors act with the NF-YC complex to regulate SOC1 expression and mediate drought-accelerated flowering. Mol. Plant. 2019;12(4):489-505. DOI 10.1016/j.molp.2019.01.002.

20. Iakimova E.T., Woltering E.J., Kapchina-Toteva V.M., Harren F.J., Cristescu S.M. Cadmium toxicity in cultured tomato cells – role of ethylene, proteases and oxidative stress in cell death signaling. Cell Biol. Int. 2008;32(12):1521-1529. DOI 10.1016/j.cellbi.2008.08.021.

21. Ivanisenko T.V., Saik O.V., Demenkov P.S., Ivanisenko N.V., Savostianov A.N., Ivanisenko V.A. ANDDigest: a new web-based module of ANDSystem for the search of knowledge in the scientific literature. BMC Bioinformatics. 2020;21(Suppl.11):228. DOI 10.1186/s12859-020-03557-8.

22. 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. DOI 10.18699/VJ18.325. (in Russian)

23. Ivanisenko V.A., Demenkov P.S., Ivanisenko T.V., Mishchenko E.L., Saik O.V. A new version of the ANDSystem tool for automatic extraction of knowledge from scientific publications with expanded functionality for reconstruction of associative gene networks by considering tissue-specific gene expression. BMC Bioinformatics. 2019; 20(Suppl.1):34. DOI 10.1186/s12859-018-2567-6.

24. 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.

25. Jeong H., Mason S.P., Barabási A.L., Oltvai Z.N. Lethality and centrality in protein networks. Nature. 2001;411(6833):41-42. DOI 10.1038/35075138.

26. Jha M., Roy S., Kalita J.K. Prioritizing disease biomarkers using functional module based network analysis: a multilayer consensus driven scheme. Comput. Biol. Med. 2020;126:104023. DOI 10.1016/j.compbiomed.2020.104023.

27. Jia P.L., Zheng S.Y., Long J.R., Zheng W., Zhao Z.M. dmGWAS: dense module searching for genome-wide association studies in proteinprotein interaction networks. Bioinformatics. 2011;27:95-102. DOI 10.1093/bioinformatics/btq615.

28. Jiang H., Tang B., Xie Z., Nolan T., Ye H., Song G.Y., Walley J., Yin Y. GSK3-like kinase BIN2 phosphorylates RD26 to potentiate drought signaling in Arabidopsis. Plant J. 2019;100(5):923-937. DOI 10.1111/tpj.14484.

29. Kaya C., Ashraf M., Alyemeni M.N., Ahmad P. Responses of nitric oxide and hydrogen sulfide in regulating oxidative defence system in wheat plants grown under cadmium stress. Physiol. Plant. 2020;168(2):345-360. DOI 10.1111/ppl.13012.

30. Kochetov A.V., Glagoleva A.Y., Strygina K.V., Khlestkina E.K., Gerasimova S.V., Ibragimova S.M., Shatskaya N.V., Vasilyev G.V., Afonnikov D.A., Shmakov N.A., Antonova O.Y., Gavrilenko T.A., Alpatyeva N.V., Khiutti A., Afanasenko O.S. Differential expression of NBS-LRR-encoding genes in the root transcriptomes of two Solanum phureja genotypes with contrasting resistance to Globodera rostochiensis. BMC Plant Biol. 2017;17(Suppl.2):251. DOI 10.1186/s12870-017-1193-1.

31. Kolchanov N.A., Kochetov A.V., Salina E.A., Pershina L.A., Khlestkina E.K., Shumny V.K. Status and prospects of marker-assisted and genomic plant breeding. Herald of the Russian Academy of Sciences. 2017;87(2):125-131. DOI 10.1134/S1019331617020113.

32. Küpper H., Leitenmaier B. Cadmium-accumulating plants. In: Sigel A., Sigel H., Sigel R. (Eds.). Cadmium: From Toxicity to Essentiality. Metal Ions in Life Sciences. Vol. 11. Dordrecht: Springer, 2013;373-393. DOI 10.1007/978-94-007-5179-8_12.

33. Le D.H., Pham V.H. HGPEC: a Cytoscape app for prediction of novel disease-gene and disease-disease associations and evidence collection based on a random walk on heterogeneous network. BMC Syst. Biol. 2017;11(1):61. DOI 10.1186/s12918-017-0437-x.

34. Leng P., Zhao J. Transcription factors as molecular switches to regulate drought adaptation in maize. Theor. Appl. Genet. 2020;133(5):1455-1465. DOI 10.1007/s00122-019-03494-y.

35. Leung A., Bader G.D., Reimand J. Hypermodules: identifying clinically and phenotypically significant network modules with disease mutations for biomarker discovery. Bioinformatics. 2014;30:2230-2232. DOI 10.1093/bioinformatics/btu172.

36. Lin F., Fan J., Rhee S.Y. QTG-Finder: a machine-learning based algorithm to prioritize causal genes of quantitative trait loci in Arabidopsis and rice. G3: Genes, Genomes, Genetics. (Bethesda). 2019; 9(10):3129-3138. DOI 10.1534/g3.119.400319.

37. Lysenko A., Boroevich K.A., Tsunoda T. Arete – candidate gene prioritization using biological network topology with additional evidence types. BioData Min. 2017;10:22. DOI 10.1186/s13040-017-0141-9.

38. Magwanga R.O., Lu P., Kirungu J.N., Cai X., Zhou Z., Wang X., Diouf L., Xu Y., Hou Y., Hu Y., Dong Q., Wang K., Liu F. Whole genome analysis of cyclin dependent kinase (CDK) gene family in cotton and functional evaluation of the role of CDKF4 gene in drought and salt stress tolerance in plants. Int. J. Mol. Sci. 2018;19(9):2625. DOI 10.3390/ijms19092625.

39. Munns R., Tester M. Mechanisms of salinity tolerance. Annu. Rev. Plant Biol. 2008;59:651-681. DOI 10.1146/annurev.arplant.59.032607.092911.

40. Pushpakom S., Iorio F., Eyers P.A., Escott K.J., Hopper S., Wells A., Doig A., Guilliams T., Latimer J., McNamee C., Norris A., Sanseau P., Cavalla D., Pirmohamed M. Drug repurposing: progress, challenges and recommendations. Nat. Rev. Drug Discov. 2019; 18(1):41-58. DOI 10.1038/nrd.2018.168.

41. Raj M.R., Sreeja A. Analysis of computational gene prioritization approaches. Procedia Comput. Sci. 2018;143:395-410. DOI 10.1016/j.procs.2018.10.411.

42. Ramšak Ž., Coll A., Stare T., Tzfadia O., Baebler Š., Van de Peer Y., Gruden K. Network modeling unravels mechanisms of crosstalk between ethylene and salicylate signaling in potato. Plant Physiol. 2018;178(1):488-499. DOI 10.1104/pp.18.00450.

43. Sabidussi G. The centrality index of a graph. Psychometrika. 1966;31: 581-603. DOI 10.1007/BF02289527.

44. Saik O.V., Demenkov P.S., Ivanisenko T.V., Bragina E.Y., Freidin M.B., Goncharova I.A., Dosenko V.E., Zolotareva O.I., Hofestaedt R., Lavrik I.N., Rogaev E.I., Ivanisenko V.A. Novel candidate genes important for asthma and hypertension comorbidity revealed from associative gene networks. BMC Med. Genomics. 2018;11(Suppl.1): 15. DOI 10.1186/s12920-018-0331-4.

45. 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. DOI 10.15389/agrobiology.2017.1.63eng.

46. Saik O.V., Nimaev V.V., Usmonov D.B., Demenkov P.S., Ivanisenko T.V., Lavrik I.N., Ivanisenko V.A. Prioritization of genes involved in endothelial cell apoptosis by their implication in lymphedema using an analysis of associative gene networks with ANDSystem. BMC Med. Genomics. 2019;12(Suppl.2):47. DOI 10.1186/s12920-019-0492-9.

47. Schaefer R.J., Michno J.M., Jeffers J., Hoekenga O., Dilkes B., Baxter I., Myers C.L. Integrating coexpression networks with GWAS to prioritize causal genes in maize. Plant Cell. 2018;30(12):2922-2942. DOI 10.1105/tpc.18.00299.

48. Sehgal A., Sita K., Bhandari K., Kumar S., Kumar J., Vara Prasad P.V., Siddique K.H.M., Nayyar H. Influence of drought and heat stress, applied independently or in combination during seed development, on qualitative and quantitative aspects of seeds of lentil (Lens culinaris Medikus) genotypes, differing in drought sensitivity. Plant Cell Environ. 2019;42(1):198-211. DOI 10.1111/pce.13328.

49. Shim J.E., Lee I. Network-assisted approaches for human disease research. Animal Cells Syst. 2015;19:231-235.

50. Shim J.E., Lee T., Lee I. From sequencing data to gene functions: cofunctional network approaches. Animal Cells Syst. 2017;21(2):77-83. DOI 10.1080/19768354.2017.1284156.

51. Silva N.C.Q., de Souza G.A., Pimenta T.M., Brito F.A.L., Picoli E.A.T., Zsögön A., Ribeiro D.M. Salt stress inhibits germination of Stylosanthes humilis seeds through abscisic acid accumulation and associated changes in ethylene production. Plant Physiol. Biochem. 2018;130:399-407. DOI 10.1016/j.plaphy.2018.07.025.

52. Souza V.L., de Almeida A.A., Lima S.G., de M. Cascardo J.C., da C. Silva D., Mangabeira P.A., Gomes F.P. Morphophysiological responses and programmed cell death induced by cadmium in Genipa americana L. (Rubiaceae). Biometals. 2011;24(1):59-71. DOI 10.1007/s10534-010-9374-5.

53. Subramanian A., Tamayo P., Mootha V.K., Mukherjee S., Ebert B.L., Gillette M.A., Paulovich A., Pomeroy S.L., Golub T.R., Lander E.S., Mesirov J.P. Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2005;102(43):15545-15550. DOI 10.1073/pnas.0506580102.

54. Sun C., Dong Z., Zhao L., Ren Y., Zhang N., Chen F. The Wheat 660K SNP array demonstrates great potential for marker‐assisted selection in polyploid wheat. Plant Biotechnol. J. 2020;18(6):1354-1360. DOI 10.1111/pbi.13361.

55. Takahashi F., Kuromori T., Sato H., Shinozaki K. Regulatory gene networks in drought stress responses and resistance in plants. Adv. Exp. Med. Biol. 2018;1081:189-214. DOI 10.1007/978-981-13-1244-1_11.

56. Tranchevent L.C., Ardeshirdavani A., ElShal S., Alcaide D., Aerts J., Auboeuf D., Moreau Y. Candidate gene prioritization with Endeavour. Nucleic Acids Res. 2016;44(W1):W117-W121. DOI 10.1093/nar/gkw365.

57. van Dongen S., Abreu-Goodger C. Using MCL to extract clusters from networks. Methods Mol. Biol. 2012;804:281-295. DOI 10.1007/978-1-61779-361-5_15.

58. Voss-Fels K.P., Cooper M., Hayes B.J. Accelerating crop genetic gains with genomic selection. Theor. Appl. Genet. 2019;132(3):669-686. DOI 10.1007/s00122-018-3270-8.

59. Wang J.Z., Du Z., Payattakool R., Yu P.S., Chen C.F. A new method to measure the semantic similarity of GO terms. Bioinformatics. 2007; 23(10):1274-1281. DOI 10.1093/bioinformatics/btm087.

60. Wang L., Jin X., Li Q., Wang X., Li Z., Wu X. Comparative proteomics reveals that phosphorylation of β carbonic anhydrase 1 might be important for adaptation to drought stress in Brassica napus. Sci. Rep. 2016;6:39024. DOI 10.1038/srep39024.

61. Wijewardana C., Reddy K.R., Krutz L.J., Gao W., Bellaloui N. Drought stress has transgenerational effects on soybean seed germination and seedling vigor. PLoS One. 2019;14(9):e0214977. DOI 10.1371/journal.pone.0214977.

62. Wu J., Jiang Y., Liang Y., Chen L., Chen W., Cheng B. Expression of the maize MYB transcription factor ZmMYB3R enhances drought and salt stress tolerance in transgenic plants. Plant Physiol. Biochem. 2019;137:179-188. DOI 10.1016/j.plaphy.2019.02.010.


Рецензия

Просмотров: 1278


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


ISSN 2500-3259 (Online)