개화는 식물의 수명주기의 필수적이고 매우 복잡한 발달 세그먼트입니다. 꽃은 식물의 생식 기관으로 남성과 암컷 생식기를 생산하여 수정으로 이어지고 차세대의 씨앗을 설정합니다.
식물 종의 생식 성공은 온도, 일광 기간, 광도 및 식물의 일주기 시계와 같은 다양한 외부 단서에 반응하여 유도 된 세포 과정의 엄격한 조절에 의존합니다. 이러한 과정은 주로 마스터 레귤레이터로서 꽃 메리 스템 관련 유전자와 miR (micrornas)을 포함하는 후보 분자 스위치에 의해 주목됩니다.
miRNA는 유전자 전사 기계의 조사에 필수적인 것으로 확인 된 다양한 전사 인자를 표적으로하는 21-24 뉴클레오티드 길이의 비 코딩 RNA이다. miRNA의 유전자 발현은 외부 및 내부 신호에 의해 영향을 받기 때문에, 이들은 세포 유전자 발현의 마스터 조절제로 간주된다. 분명히, 식물 호르몬 중 하나, 즉 auxin은 세포 분열, 세포 신장 및 장기 발달 및 성숙의 기본입니다. 꽃 유도 동안, 옥신 신호 전달 경로는 직접 표적을 통해 miR167에 의해 쉽게 제어되고 조절됩니다 - 옥신 반응 인자 ( arf6 및 arf8 ) 및 다양한 옥신 반응성 요소에 하류에 결합하는 유전자 발현 ( auxres )) 전사를 조절합니다.
개화 관련 필수 miRNA의 조정 된 미세한 표현 네트워크를 이해하기 위해 표현형 적 영향을 미치는 것은 담배에서 miR167의 표적 모방 기반 감소 접근법을 사용하여 발현 거동과 spatio 를 연구했습니다. -꽃이 관련된 마이크로 르나의 임계 편견.
개화 조사 및 추가 진행에 대한 miR167의 효과를 관찰하기 위해, 그 발현은 유전자 변성 담배 식물에서 유 전적으로 감소되었다. 이를 위해, 왜곡 된 miR-clinuvage 부위를 갖는 무료 miRNA 전구체 올리고 뉴클레오티드는 천연 유전자 엔지니어를 사용하여 담배 잎 외식 편의 게놈에 통합되었다. . 이 외식 편은 조직 생성 유도를 위해 호르몬이 풍부한 인공 매체에서 배양 될 수있다. 추정으로 변형 된 식물은 제어 플랜트의 표현형 발산을 분석하기 위해 생성되어 온실로 옮겨 질 수있었습니다.
흥미롭게도, 확인 된 형질 전환 모방 라인의 표현형 분석은 형질 전환 집단에서 초기 및 늦은 꽃 시간 표현형을 나타냈다. 이소성 트랜스 진 발현 데이터는 miR167의 퍼센트 감소가 대조군 식물과 비교하여 형질 전환 모방 라인의 다양한 개화 시간 표현형과 긍정적으로 관련되어 있음을 밝혀냈다. 모방 선에서 miR167의 60% 미만의 감소 표현형, miR167의 70% 이상 감소는“ 초기 꽃”을 나타 냈습니다 표현형.
이 관찰은 특정 유전자 조작이 후기 및 초기 개화 시간 형태를 포함하여 분류 된 표현형의 생성을 초래 한 발달 관점에서 특별하고 참신합니다. 동시에, 플로럴 개발 관련 결함은 또한 작은 크기의 꽃, 생존 불가능한 꽃가루 곡물, 꽃의 비정상적인 생산 및 종자 생산과 같은 트랜스 제닉 모방 라인들 사이에서 두드러졌습니다. 따라서 형질 전환 된 기관 모방 라인에서 이러한 다양한 표현형 변화는 miR167 유전자 발현 수준의 유도 된 변화에 기인 할 수있다. 결과적으로, miR167 arf6 를 변화시킨 유전자 및 arf8 모방 선에서의 발현, 따라서 발달 세포에서 옥신-신호 경로에 영향을 미치는다.
또한, miR156, miR159 및 miR172를 포함한 식물에서의 개화 시간과 관련된 miRNA를 꽃 봉오리 조직에서 그들의 상대 유전자 발현 수준에 대해 조사 하였다. miR167의 미세 공해는 개화 관련 miR의 하향 발현을 직접 또는 간접적으로 변경시켰다. 결과적으로, 이들의 표적 유전자는 또한 꽃 새끼 새싹 조직에서 상향 조절되었고 분류 된 개화 시간 형태에 기여했다. 특정 시점에서 이들 연합군 miRNA의 발현 비는 트랜스 제닉 모방 라인에서 초기 또는 늦은 개화 시간 표현형으로 이어졌다.
이러한 발견은 를 통해 담배에서 miRNA167 강화 된 개화 시간 표현형의 대상-모방 기반 감소라는 제목의 기사에 설명되어있다. 최근 저널 gene 에 발표 된 개화 관련 miRNA의 공간 전사 편향 . 이 작업은 Gautam Buddha University의 Sakshi Arora, Dhananjay K. Pandey 및 Bhupendra Chaudhary에 의해 수행되었습니다.
