Una plataforma de análisis de ARN de código abierto se ha utilizado con éxito en células vegetales por primera vez, un avance que podría anunciar una nueva era de investigación fundamental y reforzar los esfuerzos para diseñar plantas de cultivos de alimentos y biocombustibles más eficientes.
La tecnología, llamada Drop-seq, es un método para medir el ARN presente en las células individuales, lo que permite a los científicos ver qué genes se expresan y cómo esto se relaciona con las funciones específicas de los diferentes tipos de células. Desarrollado en la Facultad de Medicina de Harvard en2015, el protocolo compartido libremente anteriormente solo se había utilizado en células animales.
"Esto es realmente importante para comprender la biología de las plantas", dijo la investigadora principal Diane Dickel, científica del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley del Departamento de Energía Berkeley Lab. "Al igual que los humanos y los ratones, las plantas tienen múltiples tipos de células y tejidos dentro de ellas".. Pero aprender sobre las plantas a nivel celular es un poco más difícil porque, a diferencia de los animales, las plantas tienen paredes celulares, lo que dificulta la apertura de las células para el estudio genético ".
Dickel explicó que, para muchos de los genes en las plantas, tenemos poco o ningún conocimiento de lo que realmente hacen. "Pero al saber exactamente en qué tipo de célula o etapa de desarrollo se expresa un gen específico, podemos comenzar a establecer un punto de apoyosu función. En nuestro estudio, demostramos que Drop-seq puede ayudarnos a hacer esto ".
"También demostramos que puede usar estas tecnologías para comprender cómo responden las plantas a las diferentes condiciones ambientales a nivel celular, algo en lo que están interesados muchos biólogos de plantas en Berkeley Lab porque poder cultivar en condiciones ambientales pobres, comola sequía, es esencial para nuestra producción continua de alimentos y recursos de biocombustibles ", dijo.
Dickel, que estudia genómica de mamíferos en la División de Biología de Sistemas y Genómica Ambiental de Berkeley Lab, ha estado usando Drop-seq en células animales durante varios años. Una fanática inmediata de la facilidad de uso y eficacia de la plataforma, pronto comenzó a hablar con sus colegastrabajando en plantas para tratar de usarlo en las células vegetales.
Sin embargo, algunos se mostraron escépticos de que un proyecto de este tipo funcionaría con la misma facilidad. En primer lugar, para ejecutar células vegetales a través de un análisis de secuencia de ARN de una sola célula, deben protoplastarse, lo que significa que deben despojarse de sus paredes celulares usando uncóctel de enzimas. Este proceso no es fácil porque las células de diferentes especies e incluso diferentes partes de la misma planta requieren cócteles enzimáticos únicos.
En segundo lugar, algunos biólogos de plantas han expresado su preocupación por el hecho de que las células se alteran de manera demasiado significativa por protoplastización para proporcionar información sobre el funcionamiento normal. Y, por último, algunas células de plantas son simplemente demasiado grandes para pasar por las plataformas de secuencia de ARN de una sola célula existentes. Estas tecnologías, que surgió en los últimos cinco años, permite a los científicos evaluar el ARN dentro de miles de células por corrida; los enfoques anteriores solo podían analizar decenas a cientos de células a la vez.
Sin desanimarse por estos desafíos, Dickel y sus colegas del DOE Joint Genome Institute JGI se asociaron con investigadores de UC Davis que habían perfeccionado una técnica de protoplastia para el tejido radicular de Arabidopsis thaliana berro de oreja de ratón, una especie demaleza en flor que sirve como organismo modelo de planta.
Después de preparar muestras de más de 12,000 células de raíz de Arabidopsis, el grupo se emocionó cuando el proceso Drop-seq fue más suave de lo esperado. Sus resultados completos se publicaron esta semana en Informes de celda .
"Cuando planteáramos la idea de hacer esto en las plantas, la gente presentaría una lista de razones por las que no funcionaría", dijo Dickel. "Y decíamos, 'OK, pero probemos y veamossi funciona ". Y luego realmente funcionó. Nos sorprendió sinceramente lo sencillo que en realidad terminó siendo".
La naturaleza de código abierto de la tecnología Drop-seq fue crítica para el éxito de este proyecto, según el coautor Benjamin Cole, científico de genómica de plantas en JGI. Debido a que Drop-seq es económico y utiliza componentes fáciles de ensamblar,les dio a los investigadores un medio de bajo riesgo y bajo costo para experimentar. Ya se está generando una ola de interés. En el tiempo previo a la publicación de su artículo, Dickel y sus colegas comenzaron a recibir solicitudes de otros científicos en Berkeley Lab, JGI y más allá: para obtener consejos sobre cómo adaptar la plataforma para otros proyectos.
"Cuando hablé por primera vez con Diane sobre probar Drop-seq en plantas, reconocí el enorme potencial, pero pensé que sería difícil separar las células de la planta lo suficientemente rápido como para obtener datos útiles", dijo John Vogel, científico líder de plantas funcionalesgenómica en JGI ". Me sorprendió ver lo bien que funcionó y cuánto pudieron aprender de su experimento inicial. Esta técnica va a cambiar las reglas del juego para los biólogos de plantas porque nos permite explorar la expresión génica sin tener problemasórganos de plantas enteras, y los resultados no se confunden con las señales de los pocos tipos de células más comunes "
Los autores anticipan que la plataforma, y otras tecnologías similares de RNA-seq, eventualmente se volverán rutinarias en las investigaciones de la planta. El obstáculo principal, señaló Dickel, será desarrollar métodos de protoplastización para la planta de interés de cada proyecto.
"Parte de la misión de Berkeley Lab es comprender mejor cómo las plantas responden a las condiciones ambientales cambiantes, y cómo podemos aplicar esta comprensión para utilizar mejor las plantas para la bioenergía", señaló la primera autora Christine Shulse, quien actualmente está afiliada a JGI ".En este trabajo, generamos un mapa de expresión génica en tipos de células individuales de una especie de planta en dos condiciones ambientales, que es un primer paso importante ".
Esta investigación fue financiada por el programa de Investigación y Desarrollo Dirigido por Laboratorio LDRD.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por DOE / Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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