題目：Fungal-induced protein hyperacetylation in maize identified by acetylome profiling

乙酰化修飾組學研究玉米真菌誘導乙酰化機制

期刊：PNAS

影響因子：9.504

主要技術：乙酰化蛋白質組，iTRAQ

 

研究背景

        賴氨酸乙酰化是關鍵的翻譯后修飾，可以調節一系列生物過程中多種蛋白質。組蛋白乙酰化在植物防御中發揮重要作用，并且已知編碼乙酰轉移酶的病原體效應蛋白可以直接乙酰化宿主蛋白。然而，尚不清楚內源性植物酶是否可以在免疫應答期間調節蛋白質乙酰化。效應分子HC-毒素（HCT），一種由真菌玉米圓斑病菌種1（C. carbonum race 1）產生的組蛋白去乙酰化酶抑制劑，可以增強病原體感染玉米植物的能力。

 

研究內容及結果

1. 玉米免疫應答定量分析

        作者選擇hm1A玉米突變株作為研究對象，該突變株編碼缺陷NADPH依賴性還原酶（HCTR），不能使HCT失活，表現出對C. carbonum race 1的易感。隨后，作者將突變株進行實驗處理：（i）mock，模擬對照組；（ii）HCT，外源HCT處理組；（iii）Tox-，HCT缺陷型C. carbonum race 1感染組；（iv）Tox+，HCT表達型C. carbonum race 1感染組（圖1A）。實驗處理22h后收集組織樣本（Tox +菌株易感染期間出現視覺癥狀之前）。然后，使用iTRAQ定量蛋白質組和乙酰化修飾蛋白質組技術進行質譜檢測分析（圖1B），在本次實驗中，iTRAQ蛋白質組共定量到3636個蛋白，乙酰化修飾蛋白質組共定量到912個蛋白和2791個乙酰化修飾位點。

圖1  實驗設計及蛋白質組學定量結果

 

2. HCT誘導色氨酸生物合成蛋白和Bx植物抗毒素水平

        為了研究HCT靶向促進C. carbonum毒力的特定生物過程，作者對獲得的蛋白質組學結果進行深入分析，篩選關鍵蛋白，發現了171個上調蛋白和116個下調蛋白（圖2A）。通過GO功能富集分析（圖3），發現差異蛋白在吲哚/色氨酸生物合成途徑發生顯著富集，同時HCT組和Tox+組中吲哚/色氨酸生物合成中每一步所需的蛋白質表達均表現出上調趨勢（圖2B）。吲哚是Bx植物抗毒素前體物質，為了確定上調的蛋白水平是否引起Bx的積累，作者選擇44小時后測量樣本總Bx含量，發現HCT組和Tox +組處理Bx含量水平明顯增加。結果表明C. carbonum 可以通過改變吲哚/色氨酸生物合成以實現感染玉米植株。

圖2  吲哚/色氨酸合成途徑中差異表達蛋白

 

圖3  GO富集分析

 

3. 病原體感染改變組蛋白和非組蛋白乙酰化

        根據乙酰化修飾組學結果，發現HCT處理后有62個乙酰化修飾肽段（155個乙酰化修飾位點）上調，9個乙酰化修飾肽段（12個乙酰化修飾位點）下調（圖4D）。隨后作者選用識別四乙酰化組蛋白H4（H4K5/ 8/12/16）的商業抗體進行WB驗證實驗，修飾組學和獨立的WB結果均表明HCT和Tox+感染誘導的組蛋白H4四乙酰化發生在組蛋白H4賴氨酸殘基5、8、12和16上（圖4A，B）。此外，對乙酰化修飾GO注釋結果統計發現，HCT組中31個、Tox+組中有8個都和轉錄調控相關（圖4E），這些超乙酰化轉錄調節蛋白包括基因特異性轉錄因、一般轉錄因子TFIID（TAF5和TAF6）的亞基、轉錄輔阻遏物、染色質重塑酶和HAT酶等。已有研究結果表明，這些超乙酰化轉錄調節蛋白能夠在植物免疫中發揮作用。

圖4  乙酰化修飾蛋白質組學分析

        為了深入研究玉米整體乙酰化修飾組成，作者使用MapMan分析了乙酰化蛋白質的功能類別分布。結果顯示35個主要MapMan區域中有32個功能類別中的蛋白質含有乙酰化蛋白質（圖5），這說明HCT可以廣泛調控玉米中蛋白乙酰化修飾。綜上，HCT不僅可以調控組蛋白的乙酰化修飾，還可以調控非組蛋白的乙酰化修飾。

圖5  MapMan分析

文章小結

        在玉米中存在廣泛的乙酰化修飾，利用外源HCT處理玉米hm1A突變株，發現HCT能夠通過調節植物酶活性進而改變免疫應答過程中的組蛋白和非組蛋白乙酰化水平，而病原菌在感染玉米植株時，可能利用HCT重編程植物中與感染相關基因的轉錄，導致植物產生無效的防御反應。

 

解析文獻

Justin W. Walley, Maxwell R, et al. McReynolds Fungal-induced protein hyperacetylation in maize identified by acetylome profiling. PNAS, 2018 , 115 (1) :210-215

 

參考文獻

1. Liu H, Sadygov RG, Yates JR. A model for random sampling and estimation of relative protein abundance in shotgun proteomics. Anal Chem, 2004, 76:4193–4201.

2. Smith-Hammond CL, Swatek KN, et al. Initial description of the developing soybean seed protein Lys-N(e)-acetylome. J Proteomics, 2014, 96:56–66.

3. Downey M, et al. Acetylome profiling reveals overlap in the regulation of diverse processes by sirtuins, gcn5, and esa1. Mol Cell Proteomics, 2015, 14:162–176.

4. Xiong Y, Peng X, Cheng Z, Liu W, Wang G-L.A comprehensive catalog of the lysine-acetylation targets in rice (Oryza sativa) based on proteomic analyses.J Proteomics, 2016, 138:20–29.