Honor добавят разнообразия общению и сделают переписку в социальной сети ярче и увлекательнее, ведь среди них есть новые изображения, которые четко передают те эмоции, которые невозможно передать словами. При этом процесс получения бесплатных изображений не вызовет затруднений, так как для этого потребуются некоторые простые действия, с которыми справится даже неопытный пользователь. Тем более, что подход, предложенный китайской компанией и администраторами ее официального сообщества ВК, не содержит ничего революционного и необычного.Этот год используется многими производителями для привлечения внимания к собственной продукции в ВК ..

Стикеры Вконтакте от Honor

Honor изображают харизматичного лемура Гика. Он проявляется в различных ситуациях, в которых может оказаться каждый пользователь Вконтакте, а основная цель лемура — добавить ярких красок в привычные разговоры.

Желающих получить стикеры Honor в ВК порадует новость о том, что есть 2 стикерпака с очаровательным Geek:

• первая представлена ​​как приветствие лемуру;
• получить второй набор сложнее, потому что для этого нужно посмотреть видео.

Дополнительно вы должны знать, что раздача стикеров бесплатна, вам не нужно будет платить за их использование.

Как получить стикеры Honor ВК бесплатно?

Чтобы стать счастливым обладателем стикерпаков, вам потребуется:

1. Присоединяйтесь к сообществу Honor Russia.
2. Напишите боту слово «Привет».
3. Компьютерщик поблагодарит претендента, но тот, что написал первый, и спросит, хочет ли пользователь получить первый набор картинок.
4. На вопрос нужно ответить фразой «Да.».
5. После этого первый комплект будет доступен для использования.
6. Чтобы получить второй набор, вы должны посмотреть видео (по желанию) и написать боту кодовое слово «Привет от компьютерщика».
7. Stickerpack будет доступен для добавления в сообщения друзьям.

Ничего лишнего не требуется.

Рейтинг статьи:

Arabidopsis Pht1; 5 играет важную роль в гомеостазе фосфатов

Abstract

Мобилизация неорганического фосфата (Pi) в planta — сложный процесс, регулируемый рядом факторов развития и окружающей среды.Растения обладают множеством переносчиков Pi, которые получают Pi из ризосферы и перемещают его по всему растению. Некоторые члены высокоаффинного семейства Pht1 транспортеров Pi были функционально охарактеризованы и, как было показано, по большей части участвуют в приобретении Pi. Недавно мы продемонстрировали, что транспортер Pi Arabidopsis, Pht1; 5, играет ключевую роль в перемещении Pi между тканями. Потеря функции pht1; 5 мутантных проростков накапливали больше фосфора в побегах по сравнению с диким типом, но меньше в корнях.Напротив, сверхэкспрессия Pht1; 5 приводила к более низкому соотношению P побег: корень по сравнению с диким типом. Кроме того, розеточные листья растений с повышенной экспрессией Pht1; 5 стареют раньше и содержат меньше фосфора, тогда как репродуктивные органы накапливают больше фосфора, чем у растений дикого типа. Здесь мы сообщаем о молекулярном ответе нарушения экспрессии Pht1; 5 на другие факторы, которые, как известно, модулируют распределение P. Результаты показывают реципрокную неправильную регуляцию PHO1 , miR399d и At4 в мутанте pht1; 5 и гиперэкспрессоре Pht1; 5 , что согласуется с соответствующими изменениями в распределении P в этих линиях.Вместе наши исследования показывают сложную роль Pht1; 5 в регуляции гомеостаза Pi.

Ключевые слова: питание, фосфор, переносчик Pht1, распределение Pi

Фосфор (P) является основным макроэлементом для растений, который жизненно важен для ряда процессов. Таким образом, растения должны получать большое количество фосфора из почвы и координировать его распределение, чтобы удовлетворить потребности развития каждой ткани. P приобретается в виде неорганического фосфата (Pi) через переносчики Pi, которые также распределяют Pi по всему растению. ¹ Ряд растительных переносчиков Pi был идентифицирован на основании их гомологии с переносчиком Saccharomyces cerevisiae Pho84p Pi. Эти белки, которые локализованы на плазматической мембране и имеют 12 трансмембранных доменов, составляют семейство PHOSPHATE TRANSPORTER 1 (Pht1) и считаются транспортерами с высоким сродством. ² Семейство Arabidopsis Pht1 состоит из 9 членов, от Pht1; 1 до Pht1; 9. ² Из них только Pht1; 1 и Pht1; 4 ранее были функционально охарактеризованы, и было показано, что они участвуют в приобретении Pi. ³ Недавно мы описали характеристику Pht1; 5 посредством анализа мутантов с потерей функции и трансгенных веществ со сверхэкспрессией. ⁴ Мы обнаружили, что Pht1; 5 играет ключевую роль в транслокации и ремобилизации Pi. Здесь мы предоставляем дополнительные доказательства того, что Pht1; 5 необходим для нормального гомеостаза Pi у Arabidopsis, путем изучения экспрессии других факторов, которые, как известно, контролируют распределение P в Pht1; 5 -мутантных линиях и линиях с избыточной экспрессией.

У растений приобретение Pi происходит через транспортеры Pi, присутствующие в эпидермальных и кортикальных клетках корня (). ^{5 — 10} Из коры Pi должен загружаться в ксилему для последующей транслокации в ткани побега (, II). Белок PHO1 играет роль в загрузке ксилемы Pi у Arabidopsis. ^{11 , 12} Через флоэму Pi перемещается в ткани корня (, III) и через ткани побегов (, IV и V) в соответствии с сигналами развития и статусом Pi. Наш недавний отчет ⁴ продемонстрировал, что Arabidopsis Pht1; 5 участвует в 1) ретранслокации P между побегами и корнями молодых проростков (, III) и 2) мобилизации / ремобилизации P из источников побегов (i.е., зрелые и стареющие листья) в раковины (т. е. молодые листья и ткани соцветий; IV и V). ⁴ Интересно, что потеря Pht1; 5 привела к увеличению соотношения P между побегами и корнями по сравнению с диким типом, тогда как повышенная экспрессия Pht1; 5 приводила к снижению. Чтобы получить представление о влиянии нарушения Pht1; 5 на другие факторы, которые, как известно, влияют на распределение P, мы измерили уровни транскриптов PHO1 и At4 , а также первичных транскриптов miR399d в корнях мутант с потерей функции pht1; 5–1 и линия повышенной экспрессии Pht1; 5 .Как показано на фиг. 9, уровни транскрипта PHO1 и были ниже у pht1; 5–1 мутантных корней по сравнению с диким типом, но были выше в корнях гиперэкспрессора Pht1; 5 . Это согласуется с мутантом, демонстрирующим подавление активности PHO1 в попытке снизить нагрузку на ксилему Pi в корнях и последующую транслокацию в побеги, тогда как повышенная регуляция PHO1 в линии гиперэкспрессии Pht1; 5 может быть результатом повышенной мобилизации. Пи к корням.МикроРНК miR399 и At4 являются двумя антагонистическими компонентами цепи, которая функционирует для модуляции множественных реакций голодания по Pi, включая распределение P. ^{13 — 17} Как и в случае с PHO1 , экспрессия miR399d (один представитель семейства miR399) и At4 обнаруживают реципрокные изменения в pht1; 5–1 мутант и Pht1; 5 -верэкспрессор (). Уровни транскриптов для miR399d и At4 были соответственно выше и ниже в корнях pht1; 5–1 по сравнению с диким типом, тогда как -гиперэкспрессор Pht1; 5 накапливал меньше miR399d и больше At4 транскрипты относительно дикого типа.Это также указывает на то, что потеря Pht1; 5 влияет на полученный из побегов сигнал голодания Pi, тем самым системно повышая экспрессию miR399d в корнях. Взятые вместе, эти результаты предполагают, что нарушение экспрессии Pht1; 5 вызывает атипичную мобилизацию Pi, которая ведет к инициации других событий передачи сигнала, которые пытаются преодолеть изменения в распределении P.

Предлагаемая роль Pht1; 5 в мобилизации Pi. Показаны процессы транспорта Pi после его получения из ризосферы.Зеленые метки показывают процессы, в которых, вероятно, играет роль Pht1; 5. Стрелки указывают движение Pi через ксилему (синий) и флоэму (красный).

Количественный анализ RT-PCR генов, связанных с распределением P. Проростки дикого типа (WT), pht1; 5–1 мутант и Pht1; 5 с повышенной экспрессией ( Pht1; 5-Oe ) выращивали гидропонно в течение трех недель в среде с высоким Pi (1,25 мМ Pi). . Тотальную РНК, выделенную из этих растений, использовали для qRT-PCR. At4g26410 использовали в качестве внутреннего эталонного гена, и значения, нормализованные к уровням дикого типа, представляют собой средние значения +/- SE двух независимых биологических повторностей, проведенных в трех повторностях.

Наш недавний отчет также показал, что Pht1; 5 способствует мобилизации Pi из зрелых и стареющих листьев в метаболически активные ткани. Листья трансгенных растений Arabidopsis, сверхэкспрессирующих Pht1; 5 , стареют раньше, чем листья дикого типа, и содержат более низкие уровни P. ⁴ . тип. ⁴ Эти результаты согласуются с Pht1; 5, функционирующим при ретранслокации Pi из источника P в органы-поглотители (, IV и V).Подобная функция была недавно предложена для транспортера Pi риса, OsPht1; 8. Сверхэкспрессия OsPht1; 8 привела к увеличению содержания P в метелках и шелухе трансгенного риса. ¹⁸ OsPht1; 8 также участвует в транспорте Pi от корня к побегу из-за его экспрессии в соединениях корень-побег. ¹⁸ Аналогично, Pht1; 5 экспрессируется в клетках корневой стелы Arabidopsis, лишенного Pi, ⁸ и мутация Pht1; 5 привела к снижению транслокации Pi от корня к побегу в условиях дефицита Pi. . ⁴ Эти результаты подтверждают, что Pht1; 5 может также вносить вклад в загрузку Pi в ксилему корня для последующей транслокации к побегам в условиях низкого Pi (, II).

В заключение, наша работа над Pht1; 5 подчеркивает сложную регуляцию мобилизации и распределения Pi у высших растений. Помимо получения Pi из почвы, высокоаффинные транспортеры Pi также необходимы для внутренней мобилизации Pi, которая контролируется координацией развития и окружающей среды (т.е., P наличие) реплики. Таким образом, наша работа подтверждает представление о том, что транспортеры Pi являются не просто нижележащими компонентами сигнальных путей Pi, но скорее влияют на экспрессию генов и сигнальные события, регулируя гомеостаз Pi в тканях и органах.

Создание структуры простого многоплатформенного бота

Структура системы делает разработку функций для разных платформ единообразной и упрощает процессы на порядок по сравнению с возможностью их переписывания вручную в каждом платформенно-зависимом API. При этом для запуска бота на новой платформе достаточно прописать соответствующий переходник ( коннектор )

Я хотел вкратце рассказать об этой структуре.Возможно, это будет полезно тем, кто хочет написать своего кроссплатформенного бота, но еще не погрузился в тему и пока изучал чужой опыт.

Давайте познакомимся с нашим ботом. Его можно найти в Telegram, VK, FB, где он одновременно обслуживает до нескольких тысяч человек (как это бывает на крупных мероприятиях). Кстати, о том, кто мы и чем мы занимаемся, можно узнать из нашей первой статьи. Короче говоря, мы управляем огромной сетью бесплатных коворкингов и презентационных пространств по всей России и в то же время поддерживаем коммуникационную платформу Leader-ID, которая является ядром всей системы.И бот играет важную роль во всей истории.

Двойной пистолет — двойное развлечение

По сути, у нас два бота. Первый — основной, отвечает за взаимодействие с пользователями. Это удобное средство мобильной регистрации пользователей на мероприятия, взаимодействия со службой поддержки и получения дополнительной информации с лекций и семинаров, а также обмена контактами в рамках одной экосистемы.

Второй бот — это, по сути, интерфейс для операторов службы поддержки.Боты работают вместе, но их базы и интерфейсы разделены.

На их примере покажем, как может выглядеть структура такой системы. Однако раскручивать этот шарик мы начнем постепенно, с простых случаев.

Структура простейшего бота

В базовой версии бот будет состоять только из одной службы, которая отправляет и принимает сообщения через API нужного нам мессенджера (платформы), например Telegram.

Если у нас есть несколько мессенджеров, через которые мы хотим общаться с пользователями, было бы разумно написать логику в платформенно-независимом стиле с добавлением в структуру коннекторов, которые переводят команды и данные из внутреннего формата в формат соответствующая платформа (мессенджер).

Это позволит добавлять новые функции в одном месте, а не дублировать их для каждой платформы отдельно.

— это службы, которые получают сообщения от платформы для пересылки в ядро ​​и наоборот. В общем, это относительно независимые компоненты системы, которые при необходимости могут располагаться на отдельном сервере, иметь несколько реплик и так далее.

Организуем связь между коннекторами и ядром (опрос БД, или как этого не делать)

Итак, перед нами стоит задача организовать обмен данными между коннекторами и ядром.Первый вариант — отправлять новые сообщения через базу данных. Мы начали с этого. Соответственно, в нашей схеме фигурирует сама база данных, а структура становится такой: ядро, написанное на Python, плюс база на MongoDB (причины такого выбора исключительно исторические), плюс коннекторы.

Эта схема у нас проработала недолго. Когда количество сообщений превысило 700 тысяч, а частота в пиках достигла 120 обращений в секунду, показатели стали тяжелее, опрос базы данных стал значительно дороже.Пришлось подключить здесь брокера RabbitMQ. Его основная роль — генерировать уведомления о том, что компонент (ядро / коннектор) должен обработать сообщение с определенным идентификатором. Эти идентификаторы передаются через него. RabbitMQ выгрузил базу и компоненты, которым теперь не нужно постоянно проверять базу данных на наличие новой информации для обработки.

В результате наша базовая структура стала выглядеть так:

У работы коннекторов через базу данных есть минус — это снижает их независимость и увеличивает связность системы.Однако, если данные передаются напрямую с помощью администратора очередей, то вся ответственность за их безопасность и доступность лежит на этом брокере. Насколько это отвечает требованиям надежности и прозрачности — вопрос открытый. Для себя мы решили, что будем экспериментировать с этим в процессе дальнейшего развития системы.

Добавление администраторов

Для управления всей кухней нужен интерфейс администратора. С его помощью мы находим необходимую информацию в переписке, редактируем данные, делаем опросы и рассылки.Таким образом, веб-компонент появляется на нашей диаграмме. В дополнение к вышесказанному, он предоставляет веб-интерфейс для аутентификации пользователей и API-интерфейсов ботов.

Сеть взаимодействует с базой данных и ядром через специальные системные сообщения. Они маршрутизируются как текстовые, содержат только информацию не о новом сообщении от пользователя, а о каком-то другом событии в системе в целом, на которое ядро ​​должно отреагировать. Например, получение кодов авторизации.

Сам интерфейс для администраторов выглядит так:

.

Подключаем операторов через второго бота

Для реализации полноценной поддержки пользователей мы подключили операторов к системе. Чтобы поддерживать скорость общения с ними, при отсутствии подходящих альтернатив в качестве основного диалогового интерфейса был выбран Telegram. Через него операторы получают вопросы пользователей и сразу же отправляют ответы.

Так выглядит диалог пользователя с основным ботом при отправке вопроса в службу поддержки:

В результате на нашей схеме появляется второй бот (Support Bot) с его ядром и разъемом Telegram. Он общается с основным ядром и организует передачу вопросов и ответов между чатами с пользователями и чатами, в которых сидят агенты поддержки.

Также имеется собственная база данных. Но общение с конечным пользователем происходит через ядро ​​основного бота, который контролирует общий поток сообщений.

Вот как выглядит диалог оператора с ботом поддержки, который перенаправляет сообщения пользователей:

В нашем случае операторы делятся на две категории: тех, кто занимается общей поддержкой пользователей, и тех, кто отвечает за поддержку отдельных точек кипения или событий.Однако на конструкцию это не влияет.

Что еще умеет наш бот?

Эта информация относится только к нашей практике, но, возможно, она будет интересна в качестве набора простых идей, которые вы можете принять к сведению.

Контактная биржа

Осуществляется путем сканирования и распознавания личных QR-кодов от бота. Для этого в ядро ​​добавляется процессор изображений по умолчанию. Изображения отправляются коннекторами, которые сохраняют их в базе данных вместе с сообщением.

также используется для предоставления пользователю дополнительной информации или файлов с семинаров. Выглядит это так:

Уведомление по почте

Через панель управления в веб-модуле мы можем отправлять уведомления участникам различных мероприятий.

Проведение обследований

Аналогичным образом проводятся опросы во время лекций. Но для них мы по-прежнему вручную генерируем файл JSON с логикой, который загружаем в Интернет.

Вопросы могут быть как с ответами, так и открытыми. И структура опроса может варьироваться в зависимости от ответов.

Автоответы

Бот может самостоятельно подбирать ответы на часто задаваемые вопросы.

Для этого у нас есть специальная база, пополняемая вручную. Если там ничего подходящего не нашлось или пользователя не устроил выбранный ответ, его обращение через саппорт-бота перенаправляется операторам.

В общем пока это вся наша обеистория. На данный момент мы работаем над расширением сетевых функций и ожидаем, что в ближайшем будущем наш бот станет чуть более «жирным», при этом его структура останется прежней.

Влияние изменений окружающей среды и методов управления земельными ресурсами на производство пшеницы в Индии

Аллен-младший, Л. Х., Бейкер, Дж. Т., и Боут, К. Дж .: Удобрение CO ₂ эффект: более высокое производство и удержание углеводов в виде биомассы и семян урожайность, в: Глобальное изменение климата и сельскохозяйственное производство, Прямые и косвенные последствия изменения гидрологического, почвенного и растительного физиологические процессы под редакцией: Баззаз, Ф.и Сомбрук, В., Джон Вили and Sons Ltd., Чичестер, Великобритания, доступно по адресу: http://www.fao.org/docrep/w5183e/w5183e06.htm (последний доступ: 18 апреля 2019 г.), 1996 г.

Asseng, S., Ewert, F ., Мартре, П., Рёттер, Р.П., Лобелл, Д.Б., Каммарано, Д., Кимбалл, Б.А., Оттман, М., Уолл, Г., Уайт, Дж., Рейнольдс, М., Олдерман, П., Прасад , П., Аггарвал, П., Анотаи, Дж., Бассо, Б., Бирнат, К., Чаллинор, А., Де Санктис, Г., Долтра, Дж., Феререс, Э., Гарсия-Вила, М. ., Гайлер, С., Хугенбум, Г., Хант, Л., Izaurralde, R., Jabloun, M., Jones, C., Kersebaum, K., Koehler, A.-K., Müller, C., Naresh Kumar, S., Nendel, C., O’Leary, G. ., Олесен, Дж., Палосуо, Т., Призак, Э., Эйши Резаи, Э., Руане, А., Семенов, М., Щербак, И., Штёкле, К., Стратонович, П., Стрек, Т., Супит, И., Тао, Ф., Торберн, П., Ваха, К., Ван, Э., Валлах, Д., Вольф, Дж., Чжао, З., и Чжу, Ю.: Восход температуры снижают мировое производство пшеницы, Nat. Клим. Смена, 5, 143–147, 143, https://doi.org/10.1038/nclimate2470, 2015.

Барман, Р., Джайн, А. К., и Лян, М.: Неопределенность, обусловленная климатом в моделирование наземной валовой первичной продукции: от уровня участка до глобального масштаба анализ, Глоб. Change Biol., 20, 1394–1411, 2014а.

Барман Р., Джайн А. К. и Лян М. моделирование наземных потоков энергии и воды: от уровня объекта до глобального масштаба анализ, Глоб. Change Biol., 20, 1885–1900, 2014b.

Бондо, А., Смит, П. К., Заеле, С., Шапхофф, С., Лухт, В., Крамер, В., Гертен, Д., Лотце-Кампен, Х., Мюллер, К., Райхштейн, М., и Смит, Б.: Моделирование роли сельского хозяйства в глобальных земных углеродный баланс, Глоб. Change Biol., 13, 679–706, 2007.

Чоудхури Д., Бхарадвадж А. и Сегал В. К .: Концепция мега-окружающей среды в сельском хозяйстве: обзор, Международный журнал современной микробиологии и Applied Sciences, 8, 2147–2152, 2019.

Дентенер, Ф. Дж .: Глобальные карты атмосферных отложений азота, 1860, 1993, и 2050, ORNL DAAC, Ок-Ридж, Теннесси, США, https: // doi.org / 10.3334 / ORNLDAAC / 830, 2006.

Деринг, Д., Конвей, Д., Раманкутти, Н., Прайс, Дж., и Уоррен, Р .: Global реакция урожайности на экстремальный тепловой стресс при множественных климатических изменениях фьючерсы, Environ. Res. Lett., 9, 034011, https://doi.org/10.1088/1748-9326/9/3/034011, 2014.

Drewniak, B., Song, J., Prell, J., Kotamarthi, VR, и Джейкоб, Р .: Моделирование сельского хозяйства в модели общинных земель, Geosci. Model Dev., 6, 495–515, https://doi.org/10.5194/gmd-6-495-2013, 2013.

Dubey, S.К., Трипати, С. К., и Пранути, Г.: Эффект повышенного содержания CO ₂ на посевах пшеницы: механизм и влияние, Крит. Rev. Env. Sci. Tec., 45, г. 2283–2304, 2015.

Информация ФАО по культурам: http://www.fao.org/land-water/databases-and-software/crop-information/wheat/en/, последний доступ: 15 ноября 2018 г.

Онлайн-база данных FAOSTAT: http://www.fao.org/faostat/en/#data/QC, последняя доступ: 15 марта 2019 г.

Фарук, М., Брамли, Х., Палта, Дж. А. и Сиддик, К. Х .: Тепловой стресс в пшеница во время репродуктивной фазы и фазы налива зерна, Crit.Преподобный завод Sci., 30, 491–507, 2011.

Гахлот, С., Шу, С., Джайн, А. К., и Байдья Рой, С.: Оценка тенденций и изменение чистой продуктивности биома в Индии за 1980–2012 гг. с использованием земель модель поверхности, Geophys. Res. Lett., 44, 11573–11579, https://doi.org/10.1002/2017GL075777, 2017.

Кимбалл, Б.А .: Реакция сельскохозяйственных культур на повышенный уровень CO ₂ и взаимодействие с H ₂ O, N, и температура Curr. Opin. Биол. Растений, 31, 36–43, 2016.

Келер А.К., Чаллинор, А. Дж., Хокинс, Э., Ассенг, С .: Влияние повышение температуры индийской пшеницы: определение пределов предсказуемость, Environ. Res. Lett., 8, 034016, https://doi.org/10.1088/1748-9326/8/3/034016, 2013.

Лики, А.Д., Эйнсворт, Э.А., Бернакки, СиДжей, Роджерс, А., Лонг, SP, и Орт, Д. Р .: Повышенное влияние CO ₂ на углерод, азот и водные отношения: шесть важных уроков от FACE, J. Exp. Бот., 60, г. 2859–2876, 2009.

Le Quéré, C., Эндрю, Р.М., Фридлингштейн, П., Ситч, С., Понграц, Дж., Мэннинг, А.С., Корсбаккен, Д.И., Питерс, Г.П., Канаделл, Д.Г., Джексон, РБ, Боден, Т.А., Танс, П.П., Эндрюс, OD, Arora, VK, Bakker, DCE, Barbero, L., Becker, M., Betts, RA, Bopp, L., Chevallier, F., Chini, LP, Ciais, P., Cosca, CE, Cross, J ., Карри, К., Гассер, Т., Харрис, И., Хаук, Дж., Хаверд, В., Хоутон, Р. А., Хант, CW, Хертт, Г., Ильина, Т., Джайн, А. К., Като , Э., Каутц, М., Килинг, РФ, Кляйн Голдевейк, К., Körtzinger, A., Landschützer, P., Lefèvre, N., Lenton, A., Lienert, S., Lima, I., Lombardozzi, D., Metzl, N., Millero, F., Monteiro, PMS, Манро, Д.Р., Набель, JEMS, Накаока, С., Нодзири, Ю., Падин, XA, Перегон, А., Пфейл, Б., Пьеро, Д., Поултер, Б., Редер, Г., Реймер, Дж. ., Rödenbeck, C., Schwinger, J., Séférian, R., Skjelvan, I., Stocker, BD, Tian, ​​H., Tilbrook, B., Tubiello, FN, van der Laan-Luijkx, IT, van der Верф, Г.Р., ван Хеувен, С., Виови, Н., Вуйхард, Н., Уокер, А.П., Уотсон, А. Дж., Уилтшир, А. Дж., Заеле, С., и Чжу, Д.: Глобальный углеродный бюджет 2017, Earth Syst. Sci. Данные, 10, 405–448, https://doi.org/10.5194/essd-10-405-2018, 2018.

Лобелл, Д. Б., Сибли, А., и Ортис-Монастерио, Дж. И.: Экстремальные тепловые эффекты по старению пшеницы в Индии, Nat. Клим. Change, 2, 186–189, 2012.

Lokupitiya, E., Denning, S., Paustian, K., Baker, I., Schaefer, K., Verma, S., Meyers, T., Bernacchi, CJ , Суйкер А. и Фишер М.: Включение фенологии сельскохозяйственных культур в простую модель биосферы (SiBcrop) для улучшения углеродного обмена между землей и атмосферой пахотных земель, Biogeosciences, 6, 969–986, https: // doi.org / 10.5194 / bg-6-969-2009, 2009.

Лу, Й., Уильямс, Индиана, Бэгли, Дж. Э., Торн, М. С., и Куэпперс, Л. М.: Представление озимой пшеницы в модели общинных земель (версия 4.5) , Geosci. Model Dev., 10, 1873–1888, https://doi.org/10.5194/gmd-10-1873-2017, 2017.

Луо, К., Беллотти, В., Уильямс, М., и Ван, Э .: Адаптация к климату изменение выращивания пшеницы в Южной Австралии: анализ управления и селекционные стратегии, Agr. Экосист. Environ., 129, 261–267, 2009.

MAFW: Краткий обзор сельскохозяйственной статистики, 2016 г., Управление экономики и Статистика, Министерство сельского хозяйства, Правительство Индии, PDES-256 (E), 500-2017 — (DSK-III), доступно по адресу: https: // eands.dacnet.nic.in/PDF/Glance-2016.pdf (последний доступ: 17 ноября 2019 г.), 2017 г.

Майорано, А., Мартре, П., Ассенг, С., Эверт, Ф., Мюллер, К., Рёттер, Р. П., Руане, А. С., Семенов, М. А., Валлах, Д., Ван, Э., Олдерман, П. Д., Кэсси, Б. Т., Бирнат, К., Бассо, Б., Каммарано, Д., Чаллинор, А. Дж., Долтра, Дж., Дюмон, Б., Резаи, Э. Э., Гайлер, С., Керсебаум, К. К., Кимбалл, Б. А., Келер, А. К., Лю, Б., О’Лири, Г. Дж., Олесен, Дж. Э., Оттман, М. Дж., Присак, Э., Рейнольдс, М., Стратонович, П., Стрек, Т., Торберн, П. Дж., Ваха, К., Уолл, Г. У., Уайт, Дж. У., Чжао, З. и Чжу, Ю.: Улучшение модели сельскохозяйственных культур снижает неопределенность реакции на температура многомодельных ансамблей, Field Crop Res., 202, 5–20, 2017.

MOA: Статусный документ по пшенице, Управление развития пшеницы, Министерство Сельское хозяйство, Govt. of India, 180 pp., доступно по адресу: https://www.nfsm.gov.in/StatusPaper/Wheat2016.pdf (последний доступ: 14 апреля 2019 г.), 2016 г.

Monfreda, C., Ramankutty, N., и Фоли, Дж.A .: Земледелие на планете: 2. Географическое распределение посевных площадей, урожайность, физиологические типы и чистота. первичное производство в 2000 г., Global Biogeochem. Cy., 22, GB1022, https://doi.org/10.1029/2007GB002947, 2008.

Мюллер, Н. Д., Гербер, Дж. С., Джонстон, М., Рэй, Д. К., Раманкутти, Н., и Фоли, Дж. А .: Устранение разрыва в урожайности за счет управления питательными веществами и водными ресурсами, Природа, 490, 254–257, 2012.

Майерс, С.С., Смит, М.Р., Гут, С., Голден, К.Д., Вайтла, Б., Мюллер, Н.Д., Дангур А. Д. и Хайберс П .: Изменение климата и глобальные продовольственные системы: потенциальное воздействие на продовольственную безопасность и недоедание, Annu. Rev. Publ. Health, 38, 259–277, 2017.

NFSM: Календарь урожая, подготовленный Национальной миссией по продовольственной безопасности (NFSM), Министерство Сельское хозяйство и благосостояние фермеров, Правительство Индии, доступно по адресу: https://nfsm.gov.in/nfmis/rpt/calenderreport.aspx, последний доступ: 5 января 2018 г.

Ортис, Р., Сэйр, К. Д., Говертс, Б., Гупта, Р., Суббарао, Г. В., Бан, Т., Ходсон, Д., Диксон, Дж. М., Ортис-Монастерио, Дж. И., и Рейнольдс, М .: Климат. изменение: Может ли пшеница победить жару ?, Agr. Экосист. Environ., 126, 46–58, 2008.

Рен, X., Вайцель, М., О’Нил, Британская Колумбия, Лоуренс, П., Мейаппан, П., Левис, С., Балистрери, Э.Дж., и Далтон, М .: Избегать экономических последствий изменения климата для сельского хозяйства: интеграция модели земной поверхности (CLM) с глобальной экономической моделью (iPETS), Climatic Change, 146, 517–531, 2018.

Розенцвейг, К., Эллиотт, Дж., Деринг, Д., Руане, А. К., Мюллер, К., Арнет, А., Боут, К. Дж., Фолберт, К., Глоттер, М., Хабаров, Н., Нойман, К., Пионтек, Ф., Пью, Т. А. М., Шмид, Э., Стефест, Э., Янг, Х. и Джонс, Дж. В .: Оценка сельскохозяйственных рисков изменения климата в 21-м веке. столетия в глобальном взаимном сравнении моделей сельскохозяйственных культур с координатной сеткой, P. Natl. Акад. Sci. USA, 111, 3268–3273, 2014.

Sacks, W. J., Deryng, D., Foley, J. A., and Ramankutty, N .: Crop planting. даты: анализ глобальных закономерностей, Global Ecol. Биогеогр., 19, 607–620, 2010 г.

Сен, П.К .: Оценки коэффициента регрессии на основе Кендалла. тау, J. Am. Стат. Доц. 63, 1379–1389, 1968.

Siebert, S., Kummu, M., Porkka, M., Döll, P., Ramankutty, N., and Scanlon, BR: глобальный набор данных о площади орошаемых земель. с 1900 по 2005 гг., Hydrol. Earth Syst. Sci., 19, 1521–1545, https://doi.org/10.5194/hess-19-1521-2015, 2015.

Сонг, Ю., Джайн, А.К., и Макайзак, Г.Ф .: Реализация динамического роста сельскохозяйственных культур процессы в модель земной поверхности: оценка потоков энергии, воды и углерода при севообороте кукурузы и сои, Biogeosciences, 10, 8039–8066, https: // doi.org / 10.5194 / bg-10-8039-2013, 2013.

Сонг, Ю., Джайн, А. К., Ландайт, В., Хешги, Х. С., и Кханна, М.: Оценка урожайности биомассы многолетних биоэнергетических трав в США, BioEnerg. Res., 8, 688–715, 2015.

Сонг, Ю., Церварич, М., Джайн, А. К., Хешги, Х. С., Ландайт, В., и Цай, X .: Взаимодействие между биоэнергетическим выращиванием травы и водными ресурсами в Соединенные Штаты Америки, Environ. Sci. Technol., 50, 3010–3019, 2016.

. Стратонович П., Семенов М.A: Теплостойкость вокруг цветения в пшеница определена как ключевой признак повышения потенциала урожайности в Европе в условиях изменения климата, J. ​​Exp. Bot., 66, 3599–3609, 2015.

Тэк, Дж., Баркли, А., Хендрикс, Н.: Орошение компенсирует урожайность пшеницы. уменьшения от повышенных температур, Environ. Res. Lett., 12, 114027, https://doi.org/10.1088/1748-9326/aa8d27, 2017.

USDA: India Grain and Feed Annual 2018, Global Agriculture Information Номер сетевого отчета IN8027, Служба сельского хозяйства Министерства сельского хозяйства США за рубежом, доступно по адресу: https: // gain.fas.usda.gov/Recent GAIN Publications / Grain and Feed Annual_New Delhi_India_3-16-2018.pdf (последний доступ: 20 апреля 2019 г.), 2018.

Viovy, N .: CRUNCEP Version 7 — Данные атмосферного воздействия для сообщества Модель Земли, Архив данных исследований в Национальном центре атмосферы. Лаборатория исследований, вычислительных и информационных систем, https://doi.org/10.5065/PZ8F-F017, 2018.

Чжао, Г., Брайан, Б.А., и Сонг, X .: Анализ чувствительности и неопределенности модели APSIM-пшеницы: Взаимодействие между сортом, окружающей средой и параметры управления, экол.Модели., 279, 1–11, 2014.

. Чжао, Х., Дай, Т., Цзин, К., Цзян, Д., и Цао, В.: Старение листьев и наполнение зерна под воздействием высоких температур после цветения у двух разных сортов пшеницы, Регулирование роста растений, 51 , 149–158, 2007.

Зохайб М., Ким Х. и Чой М .: Определение глобальных орошаемых площадей с использованием продукты спутникового анализа и реанализа, Науки. Total Environ., 677, 679–691, 2019.

Витамин К уменьшает потерю кальция в костях, вызванную Salmonella Enteritidis, путем карбоксилирования остеокальцина | Journal of Animal Science and Biotechnology

Согласно результатам настоящего исследования, пищевая добавка 2 мг / кг ВК поддерживает более высокую скорость яйцекладки, массу яиц и прочность большеберцовой кости кур в возрасте 42 недель.

До сих пор нет сообщений о влиянии дополнительного ВК на продуктивность кур-несушек, зараженных СЭ, но аналогично нашим результатам у птиц без заражения [18] не наблюдали какого-либо эффекта от добавления ВК в дозе 10 мг / кг к вакцине. рацион кур-несушек LSL White Leghorn по яйценоскости птиц. Однако, если птиц заражали SE, в настоящем исследовании был получен более высокий уровень смертности, что согласуется с наблюдениями на бройлерах Arbor Acre [5].

Кости как динамические органы постоянно реконструируются остеокластами и остеобластами [19], и ВК играет важную роль в развитии и качестве костей [20].Таким образом, длительный дефицит ВК может привести к потере костной массы [21]. В настоящем исследовании добавка ВК увеличивала прочность большеберцовой кости на 42 неделе. Это согласуется с результатами исследования Гуо [22], в котором добавление к пище 0,5 и 4,0 мг / кг ВК увеличивало прочность большеберцовой кости самцов бройлеров на d 21. После заражения SE более низкая сила большеберцовой кости указывает на снижение МПК [23]. Точно так же Хиггинс и др. [24] и Ikejiri K et al. [25] сообщили о деформации костей и инфекциях костей, соответственно, когда птиц заражали SE, а людей заражали SE.В настоящем исследовании основной эффект от приема ВК привел к увеличению прочности большеберцовой кости, однако основной эффект от введения SE привел к снижению прочности большеберцовой кости. Это открытие подтверждает предыдущую работу, в которой было показано, что диетический ВК не только улучшает формирование костной ткани, но и препятствует деградации костей [8]. Кроме того, сила большеберцовой кости положительно коррелировала с МПК (R = 0,95, P = 0,045) и отрицательно коррелировала с площадью костного мозга (R = — 0,98, P = 0.018) на 44 неделе, что подтверждает наблюдение, что на прочность большеберцовой кости могут влиять минералы [2]. Тем не менее, остается открытым, почему дополнительный ВК улучшил силу голени у птиц, не подвергавшихся заражению, но не уменьшил силу голени после заражения SE. Необходимы дополнительные исследования для изучения взаимосвязи между диетической ВК и силой большеберцовой кости в условиях стимуляции СЭ.

Гомеостаз Са является важной движущей силой в поддержании прочности костей, поскольку Са высвобождается в кровоток во время резорбции кости и откладывается в костях во время формирования кости [11].В настоящем исследовании SE провокация увеличила уровни Са в сыворотке, предполагая, что SE может вызвать нарушение гомеостаза Са. Содержание Са в сыворотке зараженных птиц было аналогично уровням, определенным у не зараженных птиц, получавших диету с добавкой 2 мг / кг ВК, однако оно было выше, чем у не зараженных птиц, получавших диету без дополнительной ВК. Это явление указывает на выброс Са из кости в кровь. Кроме того, VK служит кофактором резидентной γ-глутамилкарбоксилазы эндоплазматического ретикулума (GGCX), которая карбоксилирует любые выбранные остатки глутамата на целевых белках и позволяет этим белкам, таким как cOC, связываться с Ca.Благодаря этой функции ВК может увеличивать сродство cOC к ионам Са и кристаллам гидроксиапатита и, следовательно, способствовать образованию кости [26].

Кальцитонин (CT) подавляет резорбцию костей и стимулирует рост костей за счет быстрого понижения уровня Са в сыворотке и уменьшения высвобождения Са из костей, соответственно [27,28,29]. В настоящем исследовании добавление 2 мг / кг ВК к рациону зараженных SE птиц увеличивало уровни CT в сыворотке, указывая на то, что VK может уменьшать вызванное SE повреждение костей, а также поддерживать баланс Са в сыворотке.

Остеобласты, присутствующие в костях, как известно, синтезируют cOC в качестве предшественника, который затем γ-карбоксилируется в присутствии VK с последующим включением в костный матрикс, где cOC участвует в кальцификации кости. В настоящем исследовании добавление ВК увеличивало уровни cOC в сыворотке по сравнению с лечением, не содержащим дополнительных ВК в рационе. Похоже, что ВК благотворно влияет на формирование костей, тем самым способствуя повышению прочности большеберцовой кости. Ранее cOC был описан как маркер образования кости [30] и как наиболее чувствительный из известных сывороточных маркеров статуса VK в костной ткани [31].Кроме того, ОС имеет 3 остатка γ-карбоксиглутаминовой кислоты [32] и может связываться с Са и гидроксиапатитом. Кроме того, cOC регулирует скорость созревания минералов за счет увеличения размера кристаллов гидроксиапатита [33]. Таким образом, предполагается, что cOC играет жизненно важную роль в развитии скелета и считается маркером формирования кости [34,35,36]. Как кофермент γ-карбоксилазы [37], ВК также играет важную роль в метаболизме костей [38].

При дефиците ВК ОК не подвергается полному γ-карбоксилированию, и ucOC выделяется из остеобластов в циркулирующую кровь [39].В этом контексте ucOC был описан как потенциальный фактор риска перелома костей [10, 35]. Следовательно, сывороточные уровни ucOC могут отражать пищевой статус птицы в отношении потребления ВК. Более того, ucOC, по-видимому, является негативным регулятором костеобразования [40]. Эти данные подтверждают настоящие результаты, согласно которым добавление ВК снижало уровни ucOC в сыворотке и увеличивало сродство Са к костному матриксу [41], что, в свою очередь, способствовало увеличению прочности большеберцовой кости. Следовательно, большая прочность большеберцовой кости благодаря добавке ВК может отражать улучшенный баланс между маркерами образования кости, такими как COC, и факторами риска переломов, такими как ucOC.

Скелет состоит из компактной кости и костного мозга [42], но инфицирование SE может инициировать резорбцию кости только из костного мозга, не затрагивая компактные кости. В результате может быть нарушено формирование остеобластической кости и усилена резорбция кости, что способствует увеличению хрупкости кости и риску переломов. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), пористые кости в сочетании с поврежденной костной тканью приводят к низким значениям МПК, также называемым остеопорозом.В этом исследовании добавление VK уменьшало у зараженных SE птиц в медуллярной области из-за положительного воздействия VK на формирование костей. Однако без добавки ВК с пищей заражение СЭ вызывало увеличение площади костного мозга, так как резорбция кости усиливалась.

Границы | Фенотипические и генетические основы размера цветка у Polemoniaceae

Введение

Большое морфологическое разнообразие, наблюдаемое у покрытосеменных, часто считается результатом взаимодействия между цветками и их опылителями (например,г., Крепет, 1995; Waser et al., 1996; Крепет и Никлас, 2009; Ван дер Ньет и Джонсон, 2012 год; Kearns et al., 2015). Различия в морфологических фенотипах часто связаны с разными классами опылителей, формируя синдромы опыления (Fenster et al., 2004), которые могут включать в себя множество цветочных признаков (Waser, 2006), при этом многие исследования показывают, что давление отбора, которое определенные опылители оказывают на эти цветочные признаки ( Bruneau, 1997; Johnson et al., 1998; Fulton and Hodges, 1999; Schemske and Bradshaw, 1999; Whittall and Hodges, 2007; Cronk and Ojeda, 2008; Brunet, 2009).

Изменения цветочных признаков, связанных с различными синдромами опыления, особенно признаков, связанных с размером и количеством органов, оказались очень лабильными (Stebbins, 1974; Givnish, 2002; Lock et al., 2011; Alapetite et al., 2014) и в основном объясняются сдвигами во времени, темпах и / или паттернах экспрессии генов (Pina et al., 2014). Один важный и лабильный цветочный признак, связанный с отбором опылителей, длина венчика, был экспериментально показан как наследуемый и отборный (Mitchell and Shaw, 1993; Kaczorowski et al., 2008; Гомес и др., 2009). Длина венчика часто более стабильна, чем размах (ширина) венчика, причем размах более сильно изменяется как под действием внутренних, так и внешних факторов стресса (Goodspeed and Clausen, 1915).

Развитие венчика обычно характеризуется двумя фазами роста: ранний рост, связанный с делением клеток, за которым следует расширение клеток в более позднем росте (Irish, 2008; Hepworth and Lenhard, 2014). В случае роста органов (т. Е. Размера венчика) из-за размножения клеток увеличение клеточной стенки должно происходить либо при расширении вакуолей, либо при эндоредупликации (Weiss et al., 2005; Анастасиу и Ленхард, 2007). Однако относительный вклад клеточного деления и удлинения клеток в рост венчика обсуждается и, вероятно, варьируется у разных видов (Martin and Gerats, 1993; Stuurman et al., 2004), при этом форма лепестковых эпидермальных клеток была исследована во многих семействах покрытосеменных. (Кей и др., 1981; Охеда и др., 2009, 2012). Недавние эксперименты показывают, что образование и удлинение шпор из нектара лепестков как у Aquilegia (Ranunculaceae), так и у Centranthus (Caprifoliaceae) контролируется главным образом удлинением клеток (Puzey et al., 2012; Mack and Davis, 2015), выдвигая гипотезу о том, что длина венчика может действовать в рамках одних и тех же механизмов генетического контроля. Однако генетические компоненты размера цветка, в частности, контроль количества клеток, их размера и формы, изучены недостаточно (Glover, 2007; Ojeda et al., 2012).

Косвенные свидетельства, полученные главным образом из Arabidopsis thaliana и Antirrhinum majus , представляющих эволюционно расходящиеся линии розидов и астерид, соответственно, указывают на несколько потенциальных генов-кандидатов, которые могут участвовать в удлинении венчика, например, JAGGED, AINTEGUMENTA, ARGOS, BPFP , OPR3, ARF8, BIG BROTHER, KLH, DAI и GAST1 (Herzog et al., 1995; Эллиотт и др., 1996; Котилайнен и др., 1999; Мизуками и Фишер, 2000; Мизуками, 2001; Ким и др., 2002; Бен-Ниссан и др., 2004; Disch et al., 2006; Крижек, 2009; Сюй и Ли, 2011; Chang et al., 2014). Дополнительные исследования на Petunia идентифицировали по крайней мере пять QTL, связанных с морфологией и удлинением трубки венчика (Stuurman et al., 2004; Galliot et al., 2006). Несмотря на идентификацию этих генов-кандидатов, дальнейшие исследования экспрессии и функции любого из этих генов у немодельных видов отсутствуют.Чтобы выяснить фенотипические, онтогенетические и генетические компоненты размера цветка в контексте биологии опыления, мы сосредоточимся на семействе флоксов, Polemoniaceae.

была выделена из образцов всех восьми таксонов в соответствии с модифицированным протоколом экстракции CTAB (Doyle and Doyle, 1987). Регидратированную ДНК обрабатывали ультразвуком до намеченной длины фрагментов в 300 п.н. с использованием ультразвукового устройства Covaris S220 (Covaris, Inc., Woburn, MA, USA) в соответствии с протоколом, предложенным производителем.Всего 3-5 мкг разрезанной ДНК из каждого образца было отправлено в RapidGenomics (Гейнсвилл, Флорида, США) для подготовки библиотеки Illumina с двойными индексированными штрих-кодами и целевым захватом экзонов с помощью зондов MYbaits (MYcroarray; Анн-Арбор, Мичиган, США). Этот подход был использован для создания 100 однокопийных ядерных генов для филогенетического анализа. Зонды были сконструированы из транскриптомов четырех видов [ Fouqueria macdouglaii (Fouquieriaceae) , Phlox drummondii (Polemoniaceae) , Phlox sp.и Ternstroemia gymnathera (Pentaphylacaceae)], доступный в наборе данных 1KP (www.onekp.com), и геном Arabidopsis с использованием MarkerMiner (Chamala et al., 2015) для поиска предполагаемых генов с единственной копией. Были отобраны сто ядерных генов с экзонами не менее 300 п.н. и интронами менее 600 п.н. Зонды были рассчитаны на 120 кмеров и выложены плиткой в ​​3 раза для повышения эффективности улавливания. Продукты захвата объединяли с дополнительными образцами и распределяли по двум прогонам: Illumina NextSeq 500 (2 × 150 п.о.) со средней пропускной способностью и Illumina HiSeq 2000 (2 × 100 п.о.).

необработанных чтений были обработаны с использованием двух пользовательских скриптов (доступны на Github; https://github.com/soltislab/get_BLAT_reads). С помощью этого конвейера считывания были обрезаны и отфильтрованы с использованием cutadapt (Martin, 2011) и Sickle (Joshi and Fass, 2011) с последующим анализом BLAT (Kent, 2002) для выделения (1) пластидных считываний с использованием полного эталона пластома Phlox amabilis (предоставлено Дж. Марком Портером, не опубликовано) и (2) ядерные считывания с использованием представителя каждого из 100 ядерных генов.Целевые чтения были импортированы в Geneious (версия 8.0.5; Biomatters Limited, Окленд, Новая Зеландия) и сопоставлены с эталонными последовательностями (пластом P. amabilis для генов, кодирующих пластиды, и полный пластом; по одному представителю для каждого из 100 локусов для ядерных генов) (Дополнительные данные 1) с использованием Geneious mapper со следующими настройками: средняя чувствительность с 10 итерациями, порог большинства для уменьшения неоднозначности, без покрытия и охват менее 2 последовательностей, закодированных как отсутствующие данные.

конкатенированных консенсусных считываний для каждого таксона, состоящего из 80 кодирующих областей пластома, полного пластома, включая кодирующие гены и спейсерные области, и 90 ядерных локусов, для которых было достаточное покрытие и перекрытие среди таксонов, были выровнены с использованием MAFFT (версия 7.245; Katoh and Standley, 2013), установленный в вычислительном кластере Университета Флориды. Индивидуальные выравнивания кодирующих пластид генов и ядерных генов анализировали в PartitionFinder (версия 1.1.1; Lanfear et al., 2012), чтобы найти лучшие разбиения для вывода максимального правдоподобия (ML). Отдельный филогенетический анализ двух наборов пластидных данных и ядерных генов был проведен с использованием RAxML (версия 8.2.2; Stamatakis, 2014), установленного в вычислительном кластере Университета Флориды. Два вида Gilia использовались как внешние группы.

Кодирующие области пластид и ядерные локусы были проанализированы с использованием 1000 повторений начальной загрузки с предпочтительными разделами, идентифицированными с помощью PartitionFinder для всех разделов гена, в то время как полный пластом был проанализирован с помощью 1000 повторений начальной загрузки с использованием модели замены GTR + G, выбранной jModeltest (версия 2.1.1; Darriba et al., 2012). Два отдельных анализа данных пластома были проведены для оценки потенциального воздействия, которое недостающие данные оказали на филогенетические реконструкции. Необработанные считывания для каждого образца были депонированы в архиве кратких считываний GenBank (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra), а собранные пластомы и ядерные гены были отправлены в GenBank (все номера доступа приведены в дополнительной таблице 1). . Объединенные файлы выравнивания для каждого набора данных хранятся в Figshare (DOI: 10.6084 / m9.figshare.2007546, 10.6084 / m9.figshare.2007549 и 10.6084 / m9.figshare.2007555).

После завершения филогенетического анализа на полученных топологиях была проведена реконструкция предкового состояния опылителей и размеров цветков. И максимальная экономия (MP), и структура ML были реализованы с использованием Mesquite (версия 3.03; Мэддисон и Мэддисон, 2015) для реконструкции опылителей. Состояния опылителей включали автогамные ( G. brecciarum, subsp. brecciarum, G.stellata, S. australis и S. latimeri ), опыление пчелами ( S. caruifolia ), опыление колибри ( S. splendens subsp. grantii ) и опыление пчелиной мухой ( S. splendens . splendens ). Что касается размера цветка, в Меските была проведена непрерывная реконструкция с использованием среднего размера цветка измеренных цветов, длина которого варьировалась от 0,8 до 2,5 см.

Морфология клеток

Цветочный материал четырех стадий развития собирали с четырех отдельных растений каждого вида, когда они были доступны (все стадии и отдельные особи не могли быть собраны из всех полевых образцов из-за недостаточного количества цветущего материала на растении): зрелые (цветки в период цветения), средние (75 % от общей длины цветка в момент цветения), половинные (50% от общей длины цветка в момент цветения) и мелкие (25% от общей длины цветка в момент цветения).Подготовка образцов и конфокальная микроскопия были выполнены согласно Landis et al. (2015). Визуализацию клеток проводили с использованием методов Landis et al. (2015) с использованием камеры Zeiss Axiocam HRm, установленной на микроскопе Zeiss Axioplan 2 Imaging (Йена, Германия), и программного обеспечения Axiovision. Зеленая флуоресценция была получена с использованием набора фильтров Zeiss 10 (длины волн возбуждения, 45–490 нм; дихроичные, 510 нм LP; длины волн эмиссии, 515–565 нм), с линзой с 40-кратным увеличением и апотомом с оптическими срезами с расстоянием оптических срезов 0.675 мкм. Конфокальные изображения были импортированы на Фиджи (http://fiji.sc/Fiji; Schindelin et al., 2012), и до 50 ячеек на изображение были очерчены и измерены по площади, периметру, дескриптору формы (значение округлости; Glasbey and Horgan, 1995), а также длину и ширину ограничивающего прямоугольника (наименьший из возможных прямоугольников, охватывающий каждую ячейку).

Значения округлости были рассчитаны по следующей формуле: округлость = 4π (площадь / периметр ² ). Значение 1,0 указывает на идеальный круг, а значения, приближающиеся к 0, указывают на все более вытянутые ячейки.Односторонний дисперсионный анализ ANOVA и честные тесты значимости Тьюки были выполнены в R (версия 3.2.1) с созданием коробчатых диаграмм для четырех стадий развития по всем таксонам, с объединением данных от всех особей на таксон. Объединенные данные также использовались для расчета среднего и стандартного отклонения размера клеток для каждого типа клеток на каждой стадии развития. Оценки количества ячеек проводились для каждого типа ячеек путем взятия средних значений ширины ограничивающей рамки. Затем общая длина каждого типа ячеек была разделена на эти значения, чтобы получить оценки количества ячеек.

Анализ транскриптома

Суммарная РНК была экстрагирована из цветков на каждой из четырех стадий развития двух особей каждого из мелкоцветковых S. australis и крупноцветковых S. splendens subsp. grantii с использованием Tri-Reagent в соответствии с инструкциями производителя (Ambion, Остин, Техас, США). Подготовка библиотеки этих 16 образцов была проведена с использованием набора NEBNext Ultra RNA Library Prep Kit для Illumina (NEB, Ипсвич, Массачусетс, США) в соответствии с инструкциями производителя и штрих-кодов NEBNext Multiplex Oligos для Illumina Index Primers Set 1 (NEB, Ипсвич, Массачусетс, США). ).Секвенирование транскриптома было выполнено в Междисциплинарном центре биотехнологических исследований Университета Флориды с использованием двух прогонов на Illumina NextSeq 500 (2 × 150 п.н.) со средней пропускной способностью с 8 образцами, объединенными за цикл. Необработанные показания были обрезаны и отфильтрованы с использованием того же конвейера, описанного выше, за исключением анализа BLAT. После очистки были проведены сборки de novo с использованием опубликованного трубопровода Trinity (Grabherr et al., 2013; Haas et al., 2013).

Для каждого вида была создана эталонная сборка со всеми считываниями со всех стадий и объединены обе особи.Ссылка S. australis была сконструирована с 66 850 418 парными считываниями и дополнительными 3 610 028 синглетонами считывания, в то время как S. splendens subsp. grantii Ссылка была построена с 90 875 540 парными чтениями и 3 922 978 синглетонами. Был создан окончательный эталон со всеми необработанными считываниями от обоих видов для последующего анализа экспрессии генов между видами. Анализ BLAST был проведен для каждого эталона: S. australis, S. splendens subsp. grantii и комбинированный справочник, чтобы определить количество известных белков, которые соответствуют транскрипту не менее чем по 80% охвату, с попаданием только наивысшего транскрипта для каждого возвращенного белка (UniProt Consortium, 2015). Все необработанные считывания для каждого вида затем были сопоставлены с эталонными сборками с помощью RNA-Seq с помощью Expectation-Maximization, как реализовано в Trinity, и отфильтрованы на 1 фпкм для удаления артефактов, которые были сформированы в сборках de novo , и для уменьшения ложных скорость открытия.Затем каждую отфильтрованную эталонную сборку использовали для картирования необработанных считываний каждой стадии развития для каждого из двух особей соответствующего вида. Эти недавно созданные файлы fasta были переведены в открытые рамки считывания и белковые последовательности с помощью плагина Transdecoder в Trinity. Эталонные сборки были аннотированы конвейером Trinotate для определения категорий GO в базе данных Swiss-Prot (UniProt Consortium, 2015).

переведенных файлов были использованы в OrthoVenn (Wang et al., 2015) с использованием параметров по умолчанию для сравнения наличия / отсутствия для каждой стадии и вида, а также для определения категорий GO и любых обогащений GO для разных стадий разработки. Анализ дифференциальной экспрессии генов проводился с использованием пакета EdgeR Bioconductor (Robinson et al., 2010) для сравнения внутри видов на разных стадиях развития. Для S. australis были использованы две биологические повторы для половинной (50%), средней (75%) и зрелой (100%) стадий с пороговым значением p, равным 0.05 и 4-кратное изменение экспрессии. Небольшая стадия (25%) S. australis не была включена из-за низкой достоверности одной из сборок, в которой только 13 генов соответствовали порогу в 1 фпкм, используемому для фильтрации. Сравнение стадий развития у S. splendens subsp. grantii проводились другим способом из-за высокого уровня ложного обнаружения при использовании предыдущего метода. Подобные проблемы при изучении кратных изменений в генах с низкой экспрессией наблюдались и раньше (Butler et al., 2014). Для S. splendens subsp. grantii , показания для четырех стадий были объединены перед анализом дифференциальной экспрессии, в результате чего был получен только один ввод для каждой стадии. Этот метод приводит к невозможности проведения статистического анализа уровней экспрессии; однако он предоставляет доказательства наличия генов-кандидатов для сравнения с результатами, обнаруженными у других видов (Butler et al., 2014). Последнее сравнение было выполнено с использованием половозрелых (100%) стадий обоих особей S.australis и S. splendens subsp. grantii для сравнения уровней экспрессии на заключительных стадиях развития между видами с использованием эталонной сборки, созданной с использованием всех необработанных считываний. Целью этого последнего сравнения было исследование любых различий в экспрессии между ранее описанными генами-кандидатами.

Результаты

Филогенетический анализ

Было выполнено три отдельных анализа: только кодирующие области пластид, полный или почти полный пластом и ядерные маркеры.Для набора данных полного пластидного генома охват эталонного пластома варьировал от 62,9% (96 715 из 153 853 п.н.) для S. caruifolia до 99,8% для полевого образца S. splendens subsp. splendens (153 504 из 153 853 п.н.). Средняя глубина покрытия пластома среди образцов колебалась от 1,7x до 1379x. Для ядерных генов количество локусов для каждого индивидуума составляло от 52 до 90 (таблица 1). Выравнивание, кодирующее пластид, состояло из 64 500 п.н., из которых 11.5% отсутствующих данных (клетки были закодированы либо как отсутствующие, если данные отсутствовали, либо как Ns из-за низкого покрытия), в то время как полное выравнивание пластома имело 157 884 п.н. с 20,2% отсутствующих данных. Для 90 ядерных генов, которые имели достаточный охват и перекрытие между образцами, конкатенированное выравнивание составило 147 028 п.н. с отсутствием данных на 37,2%.

Филогенетические деревья для всех трех анализов сравниваются на рисунке 1. В дереве, основанном на кодирующих областях пластид, S. australis является сестрой S.caruifolia , с сестрой клады S. splendens subsp. grantii и S. splendens subsp. splendens . Эта клада из четырех таксонов является сестрой S. latimeri и полевым образцом S. splendens subsp. splendens . Поддержка Bootstrap на всех узлах составляет 100%. Деревья, полученные из полного набора данных пластома и ядерных генов, идентичны и дают немного другую топологию, чем из кодирующих областей пластид, с S.splendens subsp. grantii , сестра S. australis и S. caruifolia , с S. splendens subsp. splendens сестра этих трех таксонов. Поддержка начальной загрузки для всех этих узлов также составляет 100%, за исключением узла, ведущего к S. australis и S. caruifolia , который имеет значение начальной загрузки 74% в полном дереве пластома. Родства S. latimeri и полевого образца S.splendens subsp. splendens одинаковы в деревьях, полученных из всех трех наборов данных. Несоответствие между деревом, полученным из генов, кодирующих пластиды, и таковыми из двух других наборов данных может быть результатом отсутствия филогенетического сигнала в генах, кодирующих пластиды. Длина ветвей, ведущих к S. splendens subsp. grantii и S. splendens subsp. splendens очень короткие. С дополнительными данными, полученными из полных пластомных и ядерных генов, эти таксоны не образуют кладу.

Рис. 1. Филогенетические отношения таксонов в Saltugilia с использованием схемы максимального правдоподобия с показанными значениями поддержки бутстрапа . (A) конкатенированный набор данных, включающий пластидные кодирующие области, (B) полную последовательность пластома и (C) конкатенированный набор данных из 90 ядерных локусов.

Морфология

Цветки Saltugilia размером от 0,8 до 2,5 см.Самые мелкие цветки наблюдались у S. australis (0,8–1,1 см) и S. latimeri (0,8–1,0 см), за ними следовали S. caruifolia (1,0–1,2 см), тепличный образец S. . splendens subsp. splendens (0,9–1,3 см) и полевой образец S. splendens subsp. splendens at (1,1–1,5 см), самые крупные цветки принадлежат к S. splendens subsp. grantii (2,3–2,5 см). У двух видов Gilia были цветки с 0.8–0,9 см (рисунки 2A – E).

Рисунок 2. Визуализированные примеры цветов и клеток. (A) Четыре вида Saltugilia , выращенные в теплицах Университета Флориды. Слева направо: S. splendens subsp. grantii, S. splendens subsp. splendens, S. caruifolia и S. australis . (B) Цветок Gilia stellata , одного из видов, используемых в качестве внешней группы. (К) С.latimeri собран в Национальном парке Джошуа-Три, Калифорния, США. (D) Подготовленное предметное стекло микроскопа S. australis . (E) Подготовленное предметное стекло для микроскопа зрелой стадии S. splendens subsp. grantii . (F – I) Представители четырех типов клеток, наблюдаемых в цветочном материале: конические, переходные, мозаичные и удлиненные клетки соответственно. Масштабные линейки в (A – C, E), составляют 1 см, а (F – I), — 20 мкМ.

Четыре типа клеток с различной формой были охарактеризованы в материале лепестков: конические, переходные, удлиненные и клетки мозаики (рис. 2E – I). Первые три типа клеток были обнаружены на всех стадиях развития (25, 50, 75 и 100%), причем клетки мозаики появлялись преимущественно в зрелых цветках. Исключения из этой закономерности наблюдались у полевых образцов S. splendens subsp. splendens и S. latimeri , которые имеют клетки мозаики на половинных, средних и зрелых цветках, а в тепличном образце — образец S.splendens subsp. splendens , у которого отсутствуют удлиненные ячейки в основании лепестковой трубки.

По мере развития цветка конические клетки сохраняют округлую форму со значением округлости от 0,85 до 0,95; однако эти клетки становятся больше в размере от 2,4 до 5,5 раз. Среднее наблюдаемое увеличение размера представляет собой 3,5-кратное увеличение размера клеток между маленькими (25%) и зрелыми цветками S. caruifolia, S. splendens subsp. grantii, S.splendens subsp. splendens и полевой образец S. splendens subsp. splendens . Выброс — это S. australis с кратным изменением 5,5 между маленькими (25%) цветками и зрелыми цветками, причем оба образца Gilia демонстрируют наименьшее кратное изменение 2,4 ( G. brecciarum subsp. brecciarum ) и 2,5 ( G. stellata ). Вдоль края доли / трубки находится отдельный тип клеток, определяемый здесь как переходные клетки.Эти клетки более удлинены, чем конические клетки, со значением округлости приблизительно 0,7 на зрелых стадиях, хотя на более ранних стадиях значения округлости иногда очень близки к таковым конических клеток (Рисунок 3). В развивающихся цветках трубка венчика состоит из удлиненных клеток с величиной округлости 0,7 у маленьких (25%) цветков, которые затем становятся более вытянутыми к основанию трубки венчика, причем значения округлости снижаются на половине стадии (0,6) и средний этап (0,5) и значение округлости 0.2–0,4 в зрелых цветках. Средний размер этих клеток увеличился в 5,2–9,6 раза между маленькими и зрелыми цветками, причем наибольшее наблюдаемое изменение наблюдается у S. splendens subsp. grantii (Дополнительная таблица 2). В зрелых цветках трубка венчика состоит из клеток второго типа, называемых клетками мозаики. Эти клетки имеют округлость 0,2–0,3 и часто имеют немного меньшую площадь, чем удлиненные клетки на той же стадии развития (Supplemental Figure 1).

Рисунок 3.Типичная площадь ячеек по сравнению с округлостью ячеек за счет развития конических, переходных, удлиненных и мозаичных ячеек . Чем ближе значение округлости к 1, тем более округлая ячейка.

По мере развития цветка на более поздних стадиях развития есть статистически более крупные клетки, чем на более ранних стадиях развития того же типа клеток во всех случаях, за исключением переходных клеток (ANOVA; F = 542,6, p <0,001; дополнительный рисунок 1). В S. latimeri и полевой образец S.splendens subsp. splendens , переходные клетки между половинной стадией (50%) и средней стадией (75%) существенно не различаются по размеру. У всех таксонов конические и переходные клетки существенно не различаются по размеру на ранних стадиях развития. Сравнение размера клеток между видами проводилось на всех четырех стадиях, при этом зрелые сравнения визуализированы на рисунке 4.

Рис. 4. Ящичковые диаграммы, сравнивающие площадь каждого типа клеток в зрелых цветках всех видов.(A) зрелых конических клеток, (B) зрелых переходных клеток, (C) зрелых клеток-головоломок, (D) зрелых удлиненных клеток.

Конические клетки зрелых цветков перекрываются по размеру у шести образцов Saltugilia , но значительно различаются по размеру ( F = 128,8, p <0,001), за исключением клеток S. splendens subsp. grantii , которые существенно не отличаются от S. australis ( p = 0.128), S. caruifolia ( p = 0,999) и полевой образец S. splendens subsp. splendens ( p = 0,807). Клетки Jigsaw представляют две отдельные категории: более крупные клетки S. splendens subsp. grantii и оба образца S. splendens subsp. splendens и более мелкие клетки, обнаруженные у S. australis , S. caruifolia и S. latimeri ( F = 38,79, p <0.001). Удлиненные клетки S. caruifolia , S. splendens subsp. grantii и полевой образец S. splendens subsp. splendens все одинаковы по размеру, а клетки S. australis меньше ( F = 18,52, p = 0,001). Удлиненные клетки S. latimeri имеют средний размер, они значительно больше, чем у S. australis ( p <0,001), и значительно меньше, чем полевой образец S.splendens subsp. splendens ( p = 0,005). Однако никаких существенных различий между другими сравнениями удлиненных клеток не наблюдалось.

Относительная численность каждого типа клеток изменяется на разных стадиях развития, а также среди видов (рис. 5). На ранних стадиях развития (маленькие, 25%) конические клетки составляют примерно половину общей длины цветка, от 41,6 до 62,5%. По мере развития цветков доля цветка, состоящего из конических клеток, уменьшается до 25–42.8%, при этом длина трубки венчика, состоящей из конических ячеек, увеличивается. У S. splendens subsp. splendens , доля венчика, состоящего из конических клеток, уменьшается с 57,1 до 31,3% в процессе развития, а длина венчика, состоящего из конических клеток, увеличивается с 0,23 до 0,38 см. В общем, доля венчика, состоящего из удлиненных клеток, увеличивается от малых до средних стадий развития, но затем существенно снижается с образованием пазловых клеток преимущественно в зрелых цветках (дополнительная таблица 3).Два образца, собранные в полевых условиях, S. latimeri и S. splendens subsp. splendens , оба демонстрируют формирование клеток мозаики, начиная с половины стадии развития. Gilia stellata также была собрана в поле, но не показывает клеток мозаики ни на одной стадии, кроме стадии зрелости.

Рис. 5. Пропорции типов клеток на четырех стадиях развития для всех таксонов, исследованных на одном растении каждого таксона .