小麦の穀物発生過程における炭水化物代謝をトランスクリプトームとプロテオームの動態を統合して読み解く

Deciphering carbohydrate metabolism during wheat grain development via integrated transcriptome and proteome dynamics.

• Ayesha Tahir
• Jun Kang
• Frederic Choulet
• Catherine Ravel
• Isabelle Romeuf
• Fatemeh Rasouli
• Asia Nosheen
• Gerard Branlard

抄録

Triticum aestivumの穀物発生は、個別のOMICSツールを用いて広範囲に研究されているが、ゲノムの複雑さから統合的な研究には限界がある。しかし、トランスクリプトームとプロテオームの統合的な研究は、ゲノムの複雑さのために限られている。本研究では、全粒小麦の発生過程における炭水化物代謝の鍵となるメカニズムを解明するために、トランスクリプトームとプロテオームの連携に焦点を当てた。本研究では、プロテオミクスとトランスクリプトーム解析のために、小麦粒を手作業で解剖して粒組織を得た。穀物発生の11の段階で発現しているタンパク質と転写産物を比較した。糖質代謝に関連する2つのデータセットを統合するための計算ワークフローを設計した。CMタンパク質については、プロテオミクス解析（LC-MS/MS）で得られたペプチド配列をソースとして、対応する転写産物を検索した。その結果、ペプチド数の多い転写産物を、それぞれのタンパク質合成に必要なボナイドリボヌクレオチド配列として選択した。その結果、90％以上のヒットがあり、それぞれの転写産物の同定に成功した。タンパク質と転写産物の発現プロファイルを比較分析した結果、これら2つのデータの間には全体で32％の一致が見られた。しかし、穀物の成長過程では、2つのデータの相関性は152℃から655℃までの間に10倍にまで上昇し、その後は低下していった。糖質代謝に関与するタンパク質は、その機能に応じて5つのカテゴリーに分類された。デンプンとショ糖の生合成に関与する酵素は、プロテオーム-トランスクリプトームプロファイル間で最も高い相関を示した。また、タンパク質-トランスクリプトームのヒット率が高いことから、既存の遺伝子機能アノテーションツールと比較して、オミックスデータ統合アプローチの有用性が明らかになった。2 つのデータセットの相関関係は、穀物の発生段階に大きく影響されることがわかった。さらに、遺伝子制御ネットワークは、穀物重量や収量などの複雑で重要な形質の根底にあるメカニズムを解明するのに役立つだろう。

Grain development of Triticum aestivum is being studied extensively using individual OMICS tools. However, integrated transcriptome and proteome studies are limited mainly due to complexity of genome. Current study focused to unravel the transcriptome-proteome coordination of key mechanisms underlying carbohydrate metabolism during whole wheat grain development. Wheat grains were manually dissected to obtain grain tissues for proteomics and transcriptomics analyses. Differentially expressed proteins and transcripts at the 11 stages of grain development were compared. Computational workflow for integration of two datasets related to carbohydrate metabolism was designed. For CM proteins, output peptide sequences of proteomic analyses (via LC-MS/MS) were used as source to search corresponding transcripts. The transcript that turned out with higher number of peptides was selected as bona fide ribonucleotide sequence for respective protein synthesis. More than 90% of hits resulted in successful identification of respective transcripts. Comparative analysis of protein and transcript expression profiles resulted in overall 32% concordance between these two series of data. However, during grain development correlation of two datasets gradually increased up to ~ tenfold from 152 to 655 °Cd and then dropped down. Proteins involved in carbohydrate metabolism were divided in five categories in accordance with their functions. Enzymes involved in starch and sucrose biosynthesis showed the highest correlations between proteome-transcriptome profiles. High percentage of identification and validation of protein-transcript hits highlighted the power of omics data integration approach over existing gene functional annotation tools. We found that correlation of two datasets is highly influenced by stage of grain development. Further, gene regulatory networks would be helpful in unraveling the mechanisms underlying the complex and significant traits such as grain weight and yield.