Um papel crítico de uma microbiota eubiótica no controle da imunocompetência adequada em Arabidopsis

Plantas da Natureza (2023)Cite este artigo

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Embora muitos estudos tenham demonstrado que os micróbios podem estimular ou suprimir ectopicamente as respostas imunitárias das plantas, a questão fundamental de saber se toda a microbiota preexistente é de facto necessária para o desenvolvimento adequado da resposta imunitária das plantas permanece sem resposta. Usando um sistema de crescimento de plantas gnotobiótico baseado em turfa recentemente desenvolvido, descobrimos que Arabidopsis cultivada na ausência de uma microbiota natural carecia de maturação da resposta imune da planta dependente da idade e era defeituosa em vários aspectos da imunidade desencadeada por padrões. Plantas axênicas exibiram hipersuscetibilidade à infecção pelo patógeno bacteriano Pseudomonas syringae pv. tomate DC3000 e o patógeno fúngico Botrytis cinerea. A imunocompetência mediada pela microbiota foi suprimida por condições ricas em nutrientes, indicando uma interação tripartida entre o hospedeiro, a microbiota e o ambiente abiótico. Uma microbiota sintética composta por 48 cepas bacterianas cultiváveis da endosfera foliar de plantas saudáveis de Arabidopsis foi capaz de restaurar substancialmente a imunocompetência semelhante às plantas inoculadas com uma comunidade derivada do solo. Em contraste, uma microbiota foliar sintética disbiótica de 52 membros superestimulou o transcriptoma imunológico. Juntos, esses resultados fornecem evidências de um papel causal de uma microbiota eubiótica no controle da imunocompetência adequada e da imunidade dependente da idade nas plantas.

As partes acima e abaixo do solo das plantas terrestres hospedam uma variedade de microrganismos, que coletivamente constituem a microbiota vegetal. Os membros da microbiota podem residir nas plantas ou dentro delas e parecem ser taxonomicamente conservados no nível do filo 1,2,3,4,5,6,7,8. A ampla conservação da microbiota vegetal sugere que as plantas provavelmente desenvolveram mecanismos para selecionar e manter a abundância, composição e função da microbiota para alcançar a homeostase9. Uma microbiota corretamente montada (isto é, microbiota eubiótica) é provavelmente essencial para a saúde e sobrevivência das plantas, uma vez que estudos recentes começaram a revelar efeitos deletérios de microbiotas disbióticas geneticamente induzidas na saúde das plantas10,11,12,13. Embora tenha sido demonstrado que indivíduos ou grupos de membros da microbiota melhoram a absorção de nutrientes, o crescimento e a resistência a estresses abióticos e bióticos1,2,14,15,16, a contribuição de toda a microbiota indígena de uma planta para as funções da planta não é bem compreendida. Isto se deve em grande parte às interações micróbio-micróbio e micróbio-planta mal dissecadas no nível da comunidade.

Diferentes membros da microbiota vegetal podem formar interações mutualísticas, comensais ou patogênicas com as plantas. Para proteger contra explorações potencialmente prejudiciais por microrganismos, as plantas desenvolveram receptores imunes intracelulares e de superfície celular que reconhecem padrões moleculares associados a micróbios (PAMPs) evolutivamente conservados ou proteínas efetoras derivadas de patógenos, resultando em imunidade desencadeada por padrão (PTI) ou desencadeada por efetores. imunidade (ETI), respectivamente. Embora o ETI pareça ser específico para patógenos, o PTI representa uma linha basal de defesa das plantas contra micróbios patogênicos e não patogênicos e é necessário para manter uma microbiota filosfera eubiótica em Arabidopsis para prevenir a disbiose . A sinalização PTI é iniciada após a percepção dos PAMPs pelos receptores de reconhecimento de padrões localizados na membrana plasmática (PRRs) . Por exemplo, um epítopo de 22 aminoácidos derivado da flagelina bacteriana (flg22) é um elicitor bem caracterizado de PTI e é reconhecido pelo PRR FLAGELLIN-SENSITIVE 2 (FLS2) (ref. 18). FLS2 forma um complexo com o co-receptor BRASSINOSTEROID INSENSITIVE 1-ASSOCIATED RECEPTOR QUINASE 1 (BAK1) (ref. 19). Fosforelas entre FLS2, BAK1, QUINASE 1 INDUZIDA POR BOTRYTIS (BIK1) e uma cascata MAPK iniciam eventos de sinalização PTI a jusante, incluindo a produção de espécies reativas de oxigênio (ROS), fluxos de cálcio, expressão de um grande conjunto de genes relacionados à defesa, células remodelação de paredes e fechamento estomático20,21,22,23,24,25. A ativação de PTI antes de uma infecção também pode resultar em maior resistência a patógenos26,27.

1 and FDR < 0.05 cut-off (Benjamini–Hochberg-corrected Wald test) with the number of genes corresponding to each group indicated in parentheses. c, Heat map of DEGs generated using hierarchical clustering with Euclidean distance and complete linkage. Label superscript indicates community used for inoculation of HO plants or mock inoculation of AX plants. A subset of the differentially regulated genes in HO and AX is shown on right. d, Venn diagram of upregulated DEGs showed 138 common genes in response to HOMSU and HOMalaka treatments. e, GO term enrichment (GO:BP biological process) analysis on ‘core’ depleted DEGs in AX plants. Top enriched GO terms displayed, ranked by significance (FDR < 0.05 cut-off). a–e, n = 3 biologically independent plant samples per condition./p> 1 and FDR < 0.05 (Benjamini–Hochberg-corrected Wald test), with the number of genes corresponding to each group indicated in parentheses. e, GO term enrichment for upregulated DEGs in SynCommfec-colonized plants compared to SynComCol-0-colonized plants, ranked by significance (FDR < 0.05 cut-off). f, Heat map for selected genes from hierarchical clustering of all DEGs. Gene descriptions are listed in Supplementary Data 4. d–f, n = 3 biologically independent plant samples per condition./p> 1 and FDR < 0.05) (Fig. 6d and Supplementary Data 4). GO term analysis of the 609 DEGs upregulated upon colonization with SynCommfec vs SynComCol-0 showed an over-representation of GO terms associated with biotic stress and immunity (Fig. 6e and Supplementary Data 5). In addition, several immunity pathways including the systemic acquired resistance, PTI signalling and glucosinolate biosynthetic processes were upregulated. Further analysis showed that several dysbiosis-associated genes were involved in pathogenesis-related processes during biotic stresses, which are associated with immunity, cell death and its regulation (Fig. 6f). Collectively, our results showed that dysbiotic SynCommfec overstimulates immune gene expression compared with eubiotic SynComCol-0./p>95% relative humidity). Bacterial populations were determined 3 d after infiltration. For B. cinerea inoculation, spores were diluted in 1% Sabouraud Maltose Broth (BD, 242910) to a final concentration of 1 × 105 spores per ml. Two 2 μl droplets were spotted per leaf on three leaves per plant. Infected plants were kept at high humidity (>95% relative humidity). Lesions were imaged 5 d after inoculation and quantified using ImageJ v.1.51./p> 1 and FDR < 0.05 (calculated using default DESeq2 settings based on Benjamini–Hochberg-corrected Wald test) as selection criteria, and GO analysis was performed using ShinyGO (v.0.76.2) (ref. 62) with an FDR cut-off of 0.05 and 4 genes per group selection criteria./p> 159.1), SA (m/z 137.0 > 93.0) and SAG (m/z 299.1 > 137.0) on a Quattro Premier tandem mass spectrometer (Waters Corporation) in negative ion mode. The capillary voltage, cone voltage and extractor voltage were 3,500 V, 25 V and 5 V, respectively. The flow rates were 50 l h−1 for the cone gas (N2) and 600 l h−1 for the desolvation gas (N2). ABA-2H6 served as the internal standard for hormone quantification. MassLynx v.4.1 (Waters) was used for data acquisition and processing. Collision energies and source cone potentials were optimized using the MassLynx v.4.1 QuanOptimize package (Waters). Peaks were integrated and the analytes quantified on the basis of standard curves normalized to the internal standard./p>

1 and FDR < 0.05 (Benjamini-Hochberg corrected Wald Test) criteria in a comparison of HO plants (colonized by microbial communities from two different locations/soil types ‘MSU’ and ‘Malaka’) and SynComCol-0-colonizedplants with their corresponding AX control. b, A subset of the differentially regulated genes in HO and SynComCol-0 plants, compared to corresponding AX plants, is shown. Heat map of the DEGs was generated using hierarchical clustering with Euclidean distance and complete linkage. c-e, Gene Ontology (GO) term enrichment (GO:BP biological process) analysis on 213 common enriched DEGs in both HO and SynComCol-0, only in HO or only in SynComCol-0 plants, compared to their respective AX control plants. Top enriched GO terms are displayed, ranked by significance (FDR < 0.05 cutoff). The 213 enriched DEGs common in both HO and SynComCol-0 (panel c) showed highest fold enrichment for immunity-associated GO terms. GNSR genes present in the subset of 213 DEGs common in both HO and SynComCol-0 are marked in red in panel b. a-e, n = 3 biologically independent plant samples per condition./p>