Динамика уровней шаперонов HSP70 цитоплазмы и HSP70B хлоропластов при тепловом стрессе отличается у трех видов тыквы с разной устойчивостью к стрессам

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Первой линией защиты у растений при стрессе является шаперонная система клетки. В настоящей работе изучено действие теплового стресса на уровни шаперонов HSP70 цитоплазмы и HSP70B хлоропластов трех видов Cucurbita (C. maxima Duchesne, C. pepo L. и C. moschata, Duchesne), различающихся по устойчивости к стрессам. Установлена взаимосвязь между уровнями шаперонов HSP70 цитоплазмы и HSP70В хлоропластов и видовой принадлежностью растений тыквы в условиях теплового стресса. При стрессе отмечено значительное повышение уровня шаперонов в клетках растений тыквы C. maxima – уровень HSP70 цитоплазмы возрос в 3.6 раза, а уровень HSP70В хлоропластов – в 2 раза. Тепловой стресс вызывал увеличение в 1.7 раза уровень цитоплазматического шаперона HSP70 в клетках растений тыквы C. pepo, а значимого изменения уровня белка HSP70В отмечено не было. Однако в результате действия теплового стресса на растения тыквы dblf C. moschata выявлено уменьшение уровней HSP70 и HSP70В по сравнению с уровнем у необработанных растений. Динамика изменения уровней шаперонов цитоплазмы и хлоропластов при действии теплового стресса аналогичная. Следует отметить, что конститутивный уровень в нормальных условиях HSP70 и HSP70В у С. moschata и C. рepo более высокий по сравнению C. maxima. Анализ полученных данных выявил интересную закономерность: высокие конститутивные уровни HSP приводят к незначительной индукции HSP и наоборот – низкий конститутивный уровень этих белков коррелирует с высокой индукцией этих белков после действия теплового стресса. Полученные данные важны для понимания механизмов устойчивости растений к стрессам и могут быть полезны для отбора и создания высокоустойчивых продуктивных сортов сельскохозяйственно-значимых растений.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Н. Д. Муртазина

Федеральный исследовательский центр “Фундаментальные основы биотехнологии” Российской академии наук

Email: nyurina@inbi.ras.ru

Институт биохимии им. А.Н. Баха

Россия, Москва, 119071

Л. С. Шарапова

Федеральный исследовательский центр “Фундаментальные основы биотехнологии” Российской академии наук

Email: nyurina@inbi.ras.ru

Институт биохимии им. А.Н. Баха

Россия, Москва, 119071

Н. П. Юрина

Федеральный исследовательский центр “Фундаментальные основы биотехнологии” Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: nyurina@inbi.ras.ru

Институт биохимии им. А.Н. Баха

Россия, Москва, 119071

Список литературы

  1. Al-Whaibi M.H. // J. King Saud Univ.-Science. 2011. V. 23. P. 139–150. https://doi.org/10.1016/j.jksus.2010.06.022
  2. Юрина Н.П. // Молекулярная биология. 2023. Т. 57. C. 949–964. https://doi.org/10.31857/S00 М26898423060228
  3. Cazale A.C., Clement M., Chiarenza S., Roncato M.A., Pochon N., Creff A. et al. // J. Exp. Bot. 2009. V. 6. P. 2653–2664. https://doi.org/10.1093/jxb/erp109
  4. Ul Haq S., Khan A., Ali M., Khattak A.M., Gai W.X., Zhang H.X. et al. // Int. J. Mol. Sci. 2019. V. 20. 5321. https://doi.org/10.3390/ijms20215321
  5. Rehman A., Atif R.M., Qayyum A., Du X., Hinze L., Azhar M.T. // Genomics. 2020. V. 112. P. 4442–4453. https://doi.org/10.1016/j.ygeno.2020.07.039
  6. Sung D.Y., Vierling E., Guy C.L. // Plant Physiol. 2001. V. 126. P. 789–800. https://doi.org/10.1104/pp.126.2.789
  7. Masand S., Yadav S.K. // Mol. Biol. Rep. 2016. V. 43. P. 53–64. https://doi.org/10.1007/s11033-015-3938-y
  8. Jung K.H., Gho H.J., Nguyen M.X., Kim S.R., An G. // Funct. Integr. Genom. 2013. V. 13. P. 391–402. https://doi.org/10.1007/s10142-013-0331-6
  9. Kallamadi P.R., Dandu K., Kirti P.B., Rao C.M., Thakur S.S., Mulpuri S. // Proteomics. 2018. V. 18. 1700418. https://doi.org/10.1002/pmic.201700418
  10. Devarajan A.K., Muthukrishanan G., Truu J., Truu M., Ostonen, I., Kizhaeral S.S. et al. // Plants. 2021. V. 10. 387. https://doi.org/10.3390/plants10020387
  11. Pulido P., Llamas E., Rodriguez-Concepcion M. // Plant Signal. Behav. 2017. V. 12. e1290039.
  12. Cho E.K., Hong C.B. // Plant Cell Rep. 2006. V. 25. P. 349–358. https://doi.org/10.1007/s00299-005-0093-2
  13. Augustine S.M., Cherian A.V., Syamaladevi D.P., Subramonian N. // Plant Cell Physiol. 2015. V. 56. P. 2368–2380. https://doi.org/10.1093/pcp/pcv142
  14. Song A., Zhu X., Chen F., Gao H., Jiang J., Chen S. // Int. J. Mol. Sci. 2014. V. 15. P. 5063–5078. https://doi.org/10.3390/ijms15035063
  15. Guo M., Liu J.-H., Ma X., Zhai Y.-F., Gong Z.-H., Lu M.-H. // Plant Sci. 2016. V. 252. P. 246–256. https://dx.doi.org/10.1016/j.plantsci.2016.07.001
  16. Mokhtar M., Bouamar S., Di Lorenzo A., Temporini C., Daglia M., Riazi A. // Molecules. 2021. V. 26. 3623. https://10.3390/molecules26123623
  17. Vinayashree S., Vasu P. // Food Chem. 2021. V. 340. 128177. https://10.1016/j.foodchem.2020.128177
  18. Grover A., Mittal D., Negi M., Lavania D. // Plant Science. 2013. V. 205–206. P. 38–47. https://10.1016/j.plantsci.2013.01.005
  19. Круг Г. Овощеводство. Перевод с немецкого. М.: Колос, 2000. 572 с.
  20. Bradford M.M. // Anal. Biochem. 1976. V. 72. P. 248–254. https://10.1006/abio.1976.9999
  21. Laemmly U.K. // Nature. 1970. V. 227. P. 680–685. https://10.1038/227680a0
  22. Snedecor G.W., Cochran W.G. // Statistical methods. 6th Ed., Ames, Lowa: The Lowa state University. 1967.
  23. Cvetkovska M., Zhang X., Vakulenko G., Benzaquen S., Szyszka-Mroz B., Malczewski N. et al. // Plant, Cell &Environment. 2022. V. 45. P. 156–177. https://doi.org/10.1111/pce.1420
  24. Davoudi M., Chen J., Lou Q. // Int. J. Mol. Sci. 2022. V. 23. 1918. https://10.3390/ijms23031918.
  25. Chankova S., Mitrovska Z., Miteva D., Oleskina Y.P., Yurina N.P. // Gene. 2013. V. 516. P. 184–189. https://dx.doi.org/10.1016/j.gene.2012.11.052
  26. Swindell W.R., Huebner M., Weber A.P. // BMC Genomics. 2007. V. 8. 125. https://doi.org/10.1186/1471-2164-8-125
  27. Zhang L., Zhao H.-K., Dong Q.-L., Zhang Y.-Y. Wang Y.-M., Li H.-Y. et al. // Front. Plant Sci. 2015. V. 6. 773. https://doi.org/10.3389/fpls.2015.00773
  28. Singh R.K., Jaishankar J., Muthamilarasan M., Shweta S., Dangi A., Prasad M // Sci. Rep. 2016. V. 6. 32641. https://doi.org/10.1038/srep32641
  29. Kim T., Samraj S., Jimenez J., Gomez C., Liu T., Begcy K. // BMC Plant Biol. 2021. V. 17. 185. https://doi.org/10.1186/s12870-021-02959-x
  30. Kumar A., Sharma S., Chunduri V., Kaur A., Kaur S., Malhotra N. et al. // Sci. Repts. 2020. V. 10. 7858. https://doi.org/10.1038/s41598-020-64746-2
  31. Duan S., Liu B., Zhang Y., Li G., Guo X. // BMC Genomics. 2019. V. 20. 257. https://doi.org/10.1186/s12864-019-5617-1
  32. Hu W., Hu G., Han B. // Plant Sci. 2009. V. 176. P. 583–590. https://doi.org/10.1016/j.plantsci.2009.01.016
  33. Andrási N., Pettkó-Szandtner A., Szabados L. // Journal of Experimental Botany. 2021. V. 72. P. 1558–1575. https://10.1093/jxb/eraa576
  34. Schroda M. // Photosynthesis Research. 2004. V. 82. P. 221–240. https://10.1007/s11120-004-2216-y
  35. Ермохина О.В., Белкина Г.Г., Олескина Ю.П., Фаттахов С.Г., Юрина Н.П. // Прикл. биохимия и микробиология. 2009. Т. 45. С. 612–617. https://10.1134/S0003683809050160

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Содержание белков Hsp70 цитоплазмы и Hsp70B хлоропластов в растениях тыквы мускатной Cucurbita moschata Duchesne (дорожки 2, 3), твердокорой Cucurbita pepo L. (дорожки 4, 5), крупноплодной Cucurbita maxima Duchesne (дорожки 6, 7) в условиях теплового стресса (+) или без (–): а – электрофореграмма белков, окрашенных Кумасси, белковый маркер (дорожка 1); б – иммуноблотинг с антителами к Hsp70 цитоплазмы; в – иммуноблотинг с антителами к Hsp70B хлоропластов

Скачать (150KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Изменение уровней белков HSP70 цитоплазмы и HSP70В хлоропластов у трех видов тыквы после действия теплового стресса. Уровни белков теплового шока при тепловом стрессе рассчитаны относительно уровня HSP соответствующего вида тыквы в условиях без стресса

Скачать (133KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Конститутивные уровни белков HSP70 цитоплазмы и HSP70В хлоропластов у трех видов тыквы в условиях без теплового стресса. За 1 ед. принят уровень белков теплового шока HSP70 и HSP70В у растений C. maxima

Скачать (138KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».