Les facteurs de transcription NAC ATAF1 et ANAC055 affectent la réponse au stress thermique chez Arabidopsis

Rapports scientifiques volume 12, Numéro d'article : 11264 (2022) Citer cet article

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La pré-exposition (amorçage) des plantes à une température élevée douce et non létale améliore leur tolérance à un stress ultérieur de température plus élevée (stimulus déclencheur), ce qui est d'une grande importance écologique. 'Thermomemory' maintient cette tolérance pendant une longue période de temps. Les protéines NAM/ATAF1/2/CUC2 (NAC) sont des facteurs de transcription (TF) spécifiques aux plantes qui modulent les réponses aux stress abiotiques, y compris le stress thermique (HS). Ici, nous avons étudié le rôle potentiel des NAC pour la thermomémoire. Nous avons déterminé l'expression de 104 gènes NAC d'Arabidopsis après l'amorçage et le déclenchement de stimuli thermiques, et avons constaté que l'expression d'ATAF1 est fortement induite juste après l'amorçage et diminue ensuite en dessous des niveaux de contrôle pendant la thermorécupération. Les mutants knock-out d'ATAF1 présentent une meilleure thermomémoire que le type sauvage, révélant un rôle régulateur négatif. Les analyses d'expression différentielle des données d'ARN-seq provenant de plantes surexprimant ATAF1, mutantes ataf1 et de type sauvage après amorçage thermique ont révélé cinq gènes qui pourraient être des cibles directes associées à l'amorçage d'ATAF1 : AT2G31260 (ATG9), AT2G41640 (GT61), AT3G44990 (XTH31) , AT4G27720 et AT3G23540. Sur la base d'analyses de co-expression appliquées aux profils ARN-seq susmentionnés, nous avons identifié ANAC055 comme étant co-régulé transcriptionnellement avec ATAF1. Comme ataf1, les mutants anac055 présentent une thermomémoire améliorée, révélant un co-contrôle potentiel des deux NAC TF sur la thermomémoire. Nos données révèlent une importance fondamentale de deux facteurs de transcription NAC, ATAF1 et ANAC055, pour la thermomémoire.

Des températures supérieures aux seuils d'adaptation des plantes provoquent un stress thermique (HS) qui diminue leur croissance, leur survie et leur productivité. Les plantes, par nature, ont la capacité de tolérer un certain degré de température élevée au-dessus de leur température ambiante. C'est ce qu'on appelle la « thermotolérance basale ». En plus de la thermotolérance basale, les plantes ont également la capacité d'acquérir une thermotolérance si elles sont pré-exposées à des températures douces et non létales plus élevées, dans un processus appelé « amorçage à la chaleur »1,2,3,4. Cet amorçage thermique induit non seulement une réponse immédiate, mais conduit également à des changements moléculaires et métaboliques qui persistent pendant un certain temps en l'absence de stress et qui permettent aux plantes de répondre plus efficacement à un deuxième événement HS. Le second stress est connu sous le nom de «stimulus déclencheur»3,4. La période de temps entre l'amorçage et le déclenchement des stimuli est appelée la «phase de mémoire», au cours de laquelle la mémoire de stress peut se former et se consolider. La thermomémoire fait référence au maintien de certains changements induits par HS, mais pas de tous, qui "amorcent" ou préparent les plantes à réagir plus rapidement et plus fortement si un tel stress se reproduit avant que la mémoire ne s'efface. Des preuves expérimentales indiquent que la thermomémoire peut varier de plusieurs heures à plusieurs jours4,5,6 ou même des générations7. La thermomémoire semble être régulée, au moins en partie, par un ensemble de gènes différents de ceux agissant dans la thermotolérance basale et la thermotolérance acquise1,4,5,8,9,10,11.

L'amorçage HS implique l'activation de facteurs de transcription de choc thermique (HSF) qui induisent l'expression de protéines de choc thermique (HSP) qui aident à protéger les protéines cellulaires de la dénaturation et contribuent à la réparation ou à l'élimination des protéines mal repliées12,13. Il a été démontré que plusieurs HSF sont impliquées dans la réponse HS9,14,15,16. En particulier, les HSFA1 de classe sont considérés comme des « régulateurs principaux » de la réponse HS16, régulant l'expression de plusieurs autres gènes du facteur de transcription (TF), notamment la DEHYDRATION RESPONSIVE ELEMENT BINDING PROTEIN 2A (DREB2A), HSFA2, HSFA7a, HSFB et MULTIPROTEIN BRIDGING. FACTEUR 1C (MBF1C)17. Alors que les réponses immédiates au HS sont relativement bien étudiées, les processus moléculaires et physiologiques sous-jacents à la thermomémoire chez les plantes ne sont toujours pas bien compris. L'un des mécanismes possibles implique l'accumulation de TF dans leur état inactif après un stimulus d'amorçage (pendant la phase de mémoire) et leur activation lors de l'expérience du stimulus déclencheur18,19. Par exemple, le facteur de choc thermique A2 (HSFA2) a été identifié comme un élément clé dans l'établissement de la thermomémoire dans les plantes amorcées9. HSFA2 induit l'expression de HEAT STRESS-ASSOCIATED 32 (HSA32), qui s'est avérée nécessaire spécifiquement pour le maintien de la thermomémoire et pour participer au maintien de l'homéostasie cellulaire lors d'un stress à haute température8.

NAM/ATAF1/2/CUC2 (NAC) est une famille de TF spécifiques aux plantes qui jouent un rôle important dans la réponse à différents stress biotiques et abiotiques, notamment le déficit hydrique, le stress salin et le stress thermique20,21,22. Plusieurs NAC ont été signalés comme étant impliqués dans la réponse HS basale chez Arabidopsis thaliana et les plantes cultivées23,24,25,26,27. Par exemple, la surexpression d'ANAC019 a amélioré la thermotolérance d'Arabidopsis, vraisemblablement en régulant l'expression des HSFA1 et d'autres HSF, y compris les HSFB25. Le gène NTL4 du facteur de transcription NAC associé à la membrane d'Arabidopsis s'est également avéré sensible au stress thermique, et les mutants ntl4 présentaient une viabilité cellulaire plus élevée et moins d'accumulation de H2O2 que WT, sous HS27. Chez le riz (Oryza sativa), l'expression de SNAC3 est induite par plusieurs stress, dont la chaleur, et sa surexpression améliore la tolérance aux températures élevées, à la sécheresse et au stress oxydatif26. L'expression du facteur de transcription NAC de Triticum aestivum (blé) TaNAC2L est également induite par une température élevée, et sa surexpression chez Arabidopsis améliore sa tolérance acquise à la chaleur en régulant l'expression de ses gènes liés au stress thermique23. Cependant, il existe des preuves limitées sur l'implication des TF NAC dans la régulation de la thermomémoire. Arabidopsis JUNGBRUNNEN1 (JUB1) est le seul NAC TF qui a jusqu'à présent été signalé comme régulant la thermomémoire. L'expression de JUB1 est induite par HS et son schéma d'expression pendant la phase de mémoire est similaire au schéma d'expression d'autres gènes associés à la thermomémoire, tels que HSFA224. La surexpression de JUB1 améliore la thermomémoire des semis d'Arabidopsis24.

Dans cette étude, nous avons entrepris d'identifier systématiquement les TF NAC sensibles à la thermomémoire chez Arabidopsis. Nous avons analysé les profils d'expression de presque tous (104) NAC d'Arabidopsis après l'amorçage de HS, pendant la phase de thermomémoire et après le stimulus déclencheur. Un NAC identifié dans notre écran est ARABIDOPSIS TRANSCRIPTION ACTIVATOR FACTOR 1 (ATAF1; également appelé ANAC002). ATAF1 a déjà été identifié comme étant impliqué dans les réseaux de régulation génique de la sénescence, de la sécheresse et de la signalisation des sucres28,29,30,31. Nous avons constaté que la surexpression d'ATAF1 dans les plantes transgéniques Arabidopsis limite la capacité de thermomémoire, tandis que l'élimination d'ATAF1 améliore profondément la thermomémoire et la survie des plantes exposées à un HS plus sévère. Pour identifier les gènes régulés par ATAF1 dans la thermomémoire, nous avons utilisé l'ARN-seq pour comparer les réponses à la chaleur chez les plantes de type sauvage et les mutants avec des niveaux ATAF1 modifiés (surexprimants et mutants knock-out). Nous avons constaté que ATAF1 est co-exprimé avec ANAC055. En ce qui concerne la thermomémoire, le double mutant ataf1/anac055 présentait un phénotype similaire à celui des mutants knock-out simples ataf1 et anac055, suggérant que les deux TF régulent de manière coopérative la thermomémoire.

Pour étudier le modèle d'expression des TF NAC en réponse à l'amorçage HS et pendant la phase de mémoire, nous avons traité les semis d'Arabidopsis avec un HS léger (amorçage) avant de les exposer à un HS sévère (stimulus de déclenchement). Nous avons recueilli des échantillons à plusieurs moments après l'amorçage (jusqu'à 48 h dans la phase thermomémoire) et testé l'expression de 104 gènes NAC ; des semis conservés dans des conditions non amorcées ont été utilisés comme témoins (Fig. 1).

Expression des facteurs de transcription NAC pendant la phase de mémoire, après amorçage thermique. (a) Représentation schématique du régime de stress thermique (HS) appliqué aux évaluations de la mémoire HS. ( b ) Carte thermique et regroupement k-means (k = 5 grappes) des NAC, en fonction de leur changement d'expression (échantillons HS par rapport aux témoins non stressés) pendant la phase de mémoire aux points temporels indiqués dans la représentation en ( a ). La couleur indique le rapport d'expression sous la forme d'un changement de facteur log2 pour les différents points dans le temps, où « jaune » désigne une expression accrue et « violet » une expression réduite. La liste des gènes dans chaque groupe et leurs valeurs d'expression sont présentées dans le tableau supplémentaire S1.

Considérant un changement de 1,5 fois comme seuil, 75 des NAC ont été exprimés de manière différentielle lors de l'amorçage par rapport au contrôle, tandis que l'expression de 29 gènes NAC était indétectable dans les échantillons de semis entiers. Le seuil de coupure a été choisi en tenant compte du fait que même des changements modérés dans les niveaux d'expression de TF peuvent provoquer de fortes réponses en aval32. L'expression de certains NAC (y compris, par exemple, ANAC013 et ANAC029/AtNAP) en réponse à l'amorçage HS était similaire à celle rapportée dans une étude précédente par Kilian et al.30. Les NAC ont été regroupés en clusters en fonction de leur modèle d'expression en utilisant le clustering k-means. Les changements dans l'expression de nombreux NAC étaient déjà détectables immédiatement après le traitement d'amorçage (Fig. 1, tableau supplémentaire S1). Trois groupes comprenant 33 gènes au total (groupes 1, 2 et 3) semblaient régulés à la hausse au cours des premiers instants et largement inchangés aux derniers moments (Fig. 1), tandis que 26 gènes (dans le groupe 4) étaient initialement fortement régulés à la baisse, puis fortement régulés à la hausse. à des moments ultérieurs (Fig. 1). Pour les gènes du groupe 5, nous avons observé une forte régulation à la baisse au point 0, qui est immédiatement après la fin des 90 min HS, suivie d'une forte régulation à la hausse dans le laps de temps allant jusqu'à 2 h après le HS, puis une régulation modérée à modérée. expression inchangée (Fig. 1). Pris ensemble, les TF NAC analysés présentaient différents profils d'expression lors de l'amorçage et de la mémoire HS, suggérant différents rôles dans la réponse à HS.

La pré-exposition des plantes à un stress modéré (amorçage) modifie leur réponse au stress thermique sévère à venir. Nous avons testé cela, au niveau moléculaire, en étudiant la réponse transcriptionnelle des NAC TF. Nous avons testé si oui ou non l'amorçage à la chaleur affecte l'expression des NAC après le déclenchement du HS. À cette fin, nous avons déterminé l'expression des NAC TF après le stimulus déclencheur (plantes T) et l'avons comparée à l'expression dans les plantes amorcées et déclenchées (P + T), en utilisant un seuil de changement de 1,5 fois. Pour identifier des modèles d'expression spécifiques entre les plantes P + T et T, une approche de clustering k-means a été appliquée, en utilisant 10 clusters (Fig. 2, Tableau supplémentaire S2). Nous avons remarqué que l'expression de la plupart des NAC TF était induite dans les plantes amorcées + déclenchées, par rapport aux plantes déclenchées uniquement. Seuls quelques gènes (cluster 9) ont montré un schéma d'expression opposé, étant principalement réprimés dans les plantes amorcées + déclenchées et induits dans les plantes déclenchées uniquement (Fig. 2). ATAF1 a présenté un schéma particulièrement intéressant : son expression est restée presque inchangée dans les plantes après amorçage + déclenchement (P + T), et l'expression a été considérablement induite dans des conditions déclenchées uniquement (sans amorçage préalable) (Fig. 2, groupe 9).

Expression des NAC après un stimulus déclencheur. ( a ) Représentation schématique des points de temps utilisés pour l'analyse de l'expression des NAC dans les plantes déclenchées ( T ) et dans les plantes qui ont été amorcées avant le déclenchement ( P + T ). Dans les plantes déclenchées (T), l'expression a été calculée comme un rapport des échantillons HS par rapport aux témoins non stressés. Dans les plantes amorcées et déclenchées (P + T), l'expression a été calculée comme amorcée et déclenchée (P + T), par rapport à déclenchée uniquement (T). ( b ) K-signifie le regroupement des profils d'expression de NAC des plantes amorcées et déclenchées (P + T) et déclenchées (T) après le stimulus de déclenchement (k = 10 grappes). L'expression des gènes dans chaque cluster est affichée sous forme de carte thermique. La couleur indique l'expression sous la forme d'un changement de facteur log2 pour les différents points dans le temps, où le jaune indique une expression accrue et le violet une expression réduite. La liste des gènes dans chaque groupe et leurs valeurs d'expression sont présentées dans le tableau supplémentaire S2.

Pour tester l'hypothèse selon laquelle ATAF1 est fonctionnellement impliqué dans la thermotolérance, des expériences physiologiques supplémentaires ont été réalisées sur des mutants ataf1 et des plantes surexprimant ATAF1. Deux autres gènes des clusters 4 (ANAC047/SHYG, AT3G04070) et 8 (ANAC013, AT1G32870) ont été inclus à des fins de comparaison.

Pour étudier l'impact des gènes NAC sélectionnés sur la thermomémoire, nous avons évalué leur implication fonctionnelle dans le processus en analysant le phénotype des mutants surexpresseurs et knockout (ou knockdown) en réponse à un déclenchement HS donné 3 jours après l'amorçage thermique (3 jours de thermomémoire ). Comme le montre la Fig. S1 supplémentaire, les surexpressions d'ANAC013 et de SHYG, les lignées knock-out shyg et anac013 n'étaient pas significativement différentes du type sauvage lorsqu'elles étaient comparées dans le test de thermomémoire. Cependant, ATAF1 semble être impliqué dans la thermomémoire. Une analyse phénotypique des plantes transgéniques ATAF1 pour la thermomémoire a montré un phénotype fort, où les mutants ataf1–2 et ataf1–4 avaient un taux de survie et une masse fraîche significativement plus élevés par rapport aux plantes WT, tandis que les plantes surexprimant ATAF1 (appelées ATAF1-OE dans ce qui suit ) présentaient une thermomémoire sévèrement réduite (Fig. 3a – c). Lorsque le mutant ataf1–4 a été transformé avec un allèle ATAF1 (pATAF1 :: ATAF1-GFP) qui exprime une fusion ATAF1-GFP à partir du promoteur ATAF1 natif, la thermomémoire a été restaurée en réponse de type sauvage (Fig. S2 supplémentaire). Pris ensemble, ces résultats suggèrent un rôle régulateur négatif d'ATAF1 dans la thermomémoire.

Amélioration de la thermomémoire chez les mutants ataf1. ( a ) Phénotype thermomémoire des plantes transgéniques ATAF1. Les semis d'ATAF1-OE, ataf1-2, ataf1–4 et WT ont été exposés au régime HS schématiquement illustré à la Fig. 1a. Les photos ont été prises 14 jours après le deuxième HS (stimulus déclencheur). Le phénotype d'un réplicat représentatif d'au moins trois réplicats biologiques indépendants est montré. (b, c) Quantification des résultats présentés en (a). (b) Pourcentage de semis dans différentes classes phénotypiques; le phénotype de thermotolérance a été classé en trois classes en fonction de l'étendue de la récupération de la plante. Les classes de phénotypes sont illustrées dans le panneau (a). ( c ) Masse fraîche de semis dans des plantes amorcées et déclenchées par HS par rapport à des plantes témoins non stressées. Les barres d'erreur représentent l'écart type, calculé à partir de trois répétitions biologiques ; chaque répétition est la masse moyenne de 13 plantules. Des différences significatives entre les plantes transgéniques et WT ont été calculées à l'aide du test t de Student ; *indique la valeur P < 0,05.

Comme nos données suggéraient qu'ATAF1 est un régulateur négatif de la thermomémoire, nous avons cherché à comprendre le rôle d'ATAF1 en réponse à un stimulus d'amorçage thermique en identifiant ses gènes cibles régulés. À cette fin, les semis mutants WT, ATAF1-OE et ataf1–4 ont été traités avec le stimulus d'amorçage (37 ° C pendant 90 min), et des échantillons ont ensuite été prélevés à trois moments (0 h, 1 h et 4 h; Fig. 4a) après l'amorçage thermique pour le profilage de l'expression génique par ARN-seq. Pour éliminer l'influence potentielle d'autres facteurs environnementaux, des échantillons témoins (témoins non amorcés) ont été prélevés aux mêmes moments que les échantillons traités thermiquement.

Regroupement des données RNA-seq. ( a ) Présentation schématique des points temporels utilisés pour l'analyse de l'expression par ARN-seq. (b) En haut : regroupement hiérarchique des échantillons en fonction de leurs profils d'expression. "+" désigne les lignes ATAF1-OE ; "0" désigne Col-0 de type sauvage ; et "-" désigne ataf1–4. Les tailles des cercles indiquent le temps écoulé depuis HS (0, 1 et 4 h après le stress thermique). Les couleurs noir et rouge indiquent si les plantes ont subi un contrôle ou un traitement de température thermique pendant 90 min. Légende : carte thermique colorée des coefficients de Pearson des profils d'expression entre toutes les paires possibles d'échantillons. Un jeu de couleurs arc-en-ciel partiel, du rouge au bleu, indique la plage des valeurs de corrélation. ( c ) Tracé de mise à l'échelle multidimensionnelle (MDS). Similitudes et différences globales entre les échantillons, basées sur une analyse de mise à l'échelle multidimensionnelle. En bref, la distance euclidienne entre tous les échantillons a été calculée en fonction des niveaux d'expression de tous les gènes et représentée dans un espace à deux dimensions.

Pour comprendre la relation entre les échantillons dans l'ARN-seq, une analyse de regroupement hiérarchique a été effectuée et une carte thermique des coefficients de corrélation de Pearson des profils d'expression entre toutes les paires possibles d'échantillons a été établie (Fig. 4b). Nous avons observé un regroupement entre les répétitions biologiques, suggérant une reproductibilité élevée de l'expérience. La carte thermique a également montré une forte séparation entre les échantillons en fonction des conditions HS et par génotype (Fig. 4b). Les similitudes et les différences globales entre les échantillons ont été confirmées par la mise à l'échelle multidimensionnelle (MDS) (Fig. 4c), soutenant une séparation plus forte par condition (chaleur et contrôle) que par génotype. Nous avons également remarqué une similitude des échantillons sous température contrôlée et ceux après 4 h de stress thermique, suggérant une récupération rapide de la plupart des changements dans l'expression des gènes. Il convient de noter que l'expression d'ATAF1 dans les semis WT pendant la phase de mémoire, telle que révélée par l'ARN-seq, a suivi le schéma déterminé par qRT-PCR (Fig. S3 supplémentaire).

Pour les trois génotypes, nous avons trouvé le plus grand nombre de gènes exprimés de manière différentielle (DEG) au moment 0, juste à la fin du traitement d'amorçage thermique de 90 minutes (Fig. 5a). Pour identifier les gènes d'amorçage associés à HS, nous avons utilisé les mêmes critères que ceux précédemment utilisés par Sedaghatmehr et al.4. Nous avons étudié les gènes dont l'expression a été induite après l'amorçage et est restée élevée à tous les moments examinés dans la phase de mémoire, ainsi que les gènes dont l'expression a été régulée à la baisse et est restée faible pendant la phase de mémoire (Fig. 5a). Parmi les DEG figurent les HSP4 associées à la thermomémoire dont l'expression en réponse à l'amorçage thermique a été induite de manière similaire dans ATAF1-OE, le mutant ataf1–4 et le WT, tels que HSP22, HSP21, HSP17.4 et HSP18.2 (tableau supplémentaire S3). Cette découverte corrobore la conclusion selon laquelle ces HSP contribuent à une réponse générale à la chaleur, commune aux trois génotypes.

Changements transcriptomiques globaux des gènes associés à la thermomémoire potentiellement régulés par ATAF1. ( a ) Diagrammes de Venn des gènes induits par la chaleur et réprimés par la chaleur, après amorçage thermique (chaleur par rapport au contrôle) dans les plantes transgéniques WT, ataf1–4 mutantes et ATAF1-OE. ( b ) Diagramme de Venn des gènes régulés positivement dans ATAF1-OE et régulés négativement dans le mutant ataf1, et vice versa, par rapport à WT, en réponse à un HS d'amorçage, après 0 h, 1 h ou 4 h. ( c ) Représentation schématique de la position des sites de liaison ATAF1 dans les régions en amont des gènes identifiés en ( b ).

Pour identifier les réponses différentielles des plantes mutantes ATAF1-OE et ataf1–4 à l'amorçage thermique, nous avons analysé les données d'ARN-seq pour les gènes régulés à la hausse dans ATAF1-OE, par rapport à WT, mais régulés à la baisse dans les plantes mutantes ataf1–4, et vice versa ( figure 5b). Ensuite, pour identifier les gènes cibles directs potentiels d'ATAF1, nous avons analysé les promoteurs de gènes exprimés de manière différentielle pour la présence du site de liaison ATAF1 (rapporté par Garapati et al.31) ou pour la liaison par ATAF1 tel que déterminé par séquençage de purification d'affinité d'ADN ( DAP-seq) expériences33. L'analyse a été effectuée pour chaque point de temps après l'amorçage thermique (0 h, 1 h et 4 h). Au total, nous avons identifié 64 gènes comme cibles ATAF1 directes probables (tableau supplémentaire S4). Nous avons ensuite affiné notre analyse en recherchant les gènes cibles potentiels qui sont couramment régulés par ATAF1 à tous les trois ou deux moments après l'amorçage à la chaleur. Cinq gènes, à savoir AT2G31260 (ATG9), AT2G41640 (GT61), AT3G44990 (XTH31), AT4G27720 et AT3G23540 étaient couramment régulés à deux des trois moments, suggérant qu'ils pourraient être des cibles directes associées à l'amorçage d'ATAF1 (Fig. 5c); aucun gène n'a été régulé aux trois points dans le temps. ATG9 est un gène de l'autophagie34 et des preuves expérimentales indiquent que l'autophagie joue un rôle dans la réponse au stress thermique35,36. Son implication dans la thermomémoire reste à confirmer. Les deux gènes GT61 et XTH31 sont liés à la biosynthèse et à l'expansion de la paroi cellulaire. La glycosyltransférase 61 (GT61) appartient à la famille des glycosyltransférases (GT). Les protéines GT ont diverses fonctions dans les plantes, mais la plupart d'entre elles sont probablement impliquées dans la biosynthèse des polysaccharides et des glycoprotéines dans la paroi cellulaire. Chez les graminées, dont le riz (Oryza sativa) et le blé (Triticum aestivum), les enzymes de la famille GT61 sont impliquées dans la synthèse des xylanes, l'un des principaux composants de la paroi cellulaire37,38,39. Il n'a pas encore été démontré que le GT61 est impliqué dans l'amorçage ou la tolérance au stress thermique. XTH31 appartient à la famille des xyloglucane endotransglucosylase/hydrolase (XTH). Généralement, les membres de la famille XTH sont impliqués dans le remodelage, l'expansion et la morphogenèse de la paroi cellulaire, ce qui suggère un rôle potentiel dans les réponses au stress40. Chez Arabidopsis, XTH31 est impliqué dans la régulation de la teneur en xyloglucane de la paroi cellulaire41. Le mutant de perte de fonction xth31 a une sensibilité réduite à l'ABA et les graines germent plus rapidement que celles du WT41,42. Les plantes de soja transgéniques (Glycine max) surexprimant XTH31 d'Arabidopsis affichent une tolérance accrue aux inondations ainsi que des racines adventives plus nombreuses et des racines primaires plus longues43. Les deux gènes AT4G27720 et AT3G23540 ne sont pas bien caractérisés. AT4G27720 est annoté pour coder une protéine majeure de la superfamille facilitatrice avec une fonction de transporteur d'ions molybdate, tandis que AT3G23540 est annoté pour coder une protéine de la superfamille des alpha/bêta-hydrolases. Les enzymes α/β-hydrolases sont impliquées dans divers processus, notamment la biosynthèse, le métabolisme, la transduction du signal, la régulation des gènes44, ainsi que dans la réponse et la tolérance des plantes au stress salin45.

Les gènes avec des modèles d'expression similaires partagent souvent des fonctions similaires et sont potentiellement régulés par les mêmes facteurs de transcription. Afin d'identifier les gènes co-régulés avec ATAF1 en réponse à l'amorçage thermique, une analyse de co-expression a été réalisée à l'aide des données transcriptomiques d'ATAF1-OE, du mutant ataf1–4 et des plantes WT, dans des conditions de contrôle et lors d'une exposition à la chaleur. Une analyse de réseau de corrélation pondérée a été utilisée pour trouver des modules de gènes hautement corrélés. Cette méthode est couramment utilisée pour étudier les relations entre les gènes et pour identifier les gènes candidats pour une analyse plus approfondie46. L'analyse de co-expression a révélé 40 modules dans notre ensemble de données (Fig. 6a). Ces modules contenaient des groupes de gènes exprimés de manière similaire. Il est probable que les gènes régulés directement par ATAF1, en réponse à la chaleur, affichent des profils d'expression similaires ; par conséquent, nous avons pris des données accessibles au public sur les gènes qui ont déjà été identifiés comme étant potentiellement ciblés par ATAF1 (en général, pas seulement par le stress thermique) et nous avons demandé si ces gènes étaient présents dans nos modules de co-expression. Les données accessibles au public sur les cibles directes potentielles ont été générées à l'aide d'un test DAP-seq33. Les gènes cibles putatifs ont été désignés comme ayant un pic DAP-seq dans les 1000 premières paires de bases en amont du site de début de transcription. Ainsi, nous avons comparé la liste des gènes qui sont proposés comme cibles directes d'ATAF1 (de O'Malley et al.33) avec les gènes qui sont regroupés dans l'analyse de co-expression ; nous avons remarqué que les cibles potentielles d'ATAF1 étaient surreprésentées dans les clusters de co-expression 10 et 13 (Fig. 6b). Ces grappes nécessitaient une enquête plus approfondie car elles contenaient probablement des gènes cibles directs d'ATAF1, en réponse au stress thermique. Les grappes ont ensuite été interrogées avec les cibles TF proposées identifiées à l'aide du test DAP-seq développé par O'Malley et al.33. Nous avons constaté que trois des clusters (10, 13, 21) présentaient un enrichissement significatif pour les gènes ciblés à la fois par ATAF1 et ANAC055, ce qui suggère que les gènes de ces clusters pourraient être co-régulés par les deux NAC (Fig. 6b).

Cibles potentielles d'ATAF1 en réponse au stress thermique. (a) Le graphique à barres montre le nombre de gènes dans chaque groupe de co-expression. Une analyse de regroupement a été effectuée par analyse de réseau de corrélation de gènes pondérée, qui a abouti à 40 grappes de gènes co-exprimés ensemble. (b) Le graphique à barres montre la proportion de cibles ATAF1 et ANAC055 dans chaque groupe, y compris les gènes ciblés par les deux ; les clusters avec un enrichissement significatif des gènes cibles ATAF1 et ANAC055 sont ombragés (P < < 0,001) ; seuls deux clusters (10 et 13) sont fortement enrichis en cibles ATAF1 ; les clusters 10 et 21 sont significativement enrichis en ANAC055, et les clusters 10, 13 et 21 sont enrichis en gènes ciblés par les deux facteurs de transcription.

Notre analyse de co-expression a montré qu'ATAF1 et ANAC055 avaient un grand nombre de cibles co-exprimées partagées en réponse à HS (tableau supplémentaire S5). Nous avons donc testé si ANAC055 est également impliqué fonctionnellement dans la régulation de la thermomémoire. À cette fin, nous avons évalué le phénotype thermomémoire des lignées transgéniques avec une expression altérée de ANAC055 (Fig. 7a, b). Deux mutants anac055 (anac055-1 et anac055-2) ont été testés, et tous deux ont montré une augmentation substantielle du rapport de masse fraîche, de la survie et de la teneur en chlorophylle par rapport à WT, tandis que les plantes surexprimant ANAC055 ont montré une diminution de ces paramètres (Fig. 7b, Figure supplémentaire S4). Ces résultats indiquent un rôle négatif pour ANAC055 dans la régulation de la thermomémoire, similaire à celui de ATAF1. Pour tester si ATAF1 et ANAC055 fonctionnaient de manière totalement ou partiellement redondante, nous avons généré un double mutant ataf1/anac055 et exposé des semis à HS et comparé leurs phénotypes avec les phénotypes des mutants monogéniques correspondants. Le rapport de masse fraîche du double mutant ataf1 / anac055 était supérieur à celui du WT, mais pas significativement différent de celui des mutants knock-out monogéniques ataf1–4 et anac055-1 (Fig. 7c). Ce résultat indique que ATAF1 et ANAC055 ont besoin l'un de l'autre pour contrôler la thermomémoire.

La thermomémoire est améliorée dans le mutant à double inactivation ataf1–4/anac055 par rapport à WT. (a) Représentation schématique du régime SH. ( b ) Phénotype thermomémoire des mutants ANAC055-OE, anac055-1 et anac055-2 et des plantes WT. ( c ) Phénotype thermomémoire des plantes ATAF1-OE, mutant ataf1–4, double mutant ataf1–4 / anac055 et WT. Les semis ont été exposés au régime HS indiqué en (a). Panneaux de gauche : semis photographiés 14 jours après exposition au stress thermique déclencheur. Le phénotype d'un réplicat représentatif d'au moins trois (b) ou cinq (c) réplicats biologiques indépendants est indiqué. Panneaux de droite : masse fraîche de semis soumise à un stress thermique, comparée à des plantes témoins (pas de stress thermique). Les barres d'erreur représentent l'écart type, qui a été calculé à partir de trois répétitions biologiques, où chaque répétition était la masse moyenne de 18 à 19 semis. Des différences significatives entre les lignées transgéniques et les plantes WT ont été calculées à l'aide du test t de Student ; * si P < 0,05 ; *** si P < 0,001.

Le HS est l'un des principaux stress abiotiques affectant négativement la croissance et la reproduction des plantes à l'échelle mondiale. L'impact du SH sur la production agricole augmente avec le changement climatique. Une exposition préalable au HS doux (amorçage thermique) permet aux plantes d'acquérir et de maintenir une tolérance au HS en établissant une mémoire cellulaire d'un HS antérieur (thermomemory)1,2,3,4. Ici, nous avons étudié le rôle des NAC TF dans la thermomémoire. Nous avons constaté que plusieurs NAC répondaient substantiellement à leur niveau d'expression après un stress thermique et que les changements d'expression persistaient pendant la phase de mémoire. Ces résultats sont similaires à ceux rapportés pour le modèle d'expression d'autres gènes associés à la thermomémoire pendant la phase de mémoire (tels que HSFA2, HSA32 et JUB1)8,9,24.

Nous avons ensuite analysé l'expression des NAC TF après le stimulus déclencheur (deuxième stress thermique) pour déterminer si leur expression était affectée par un traitement d'amorçage. Nos données montrent que l'expression de NAC a été altérée après le stimulus déclencheur, indiquant la présence d'une mémoire transcriptionnelle qui contrôle leur expression. Un modèle d'expression similaire a déjà été rapporté pour la mémoire de sécheresse, où l'expression d'un sous-ensemble de DEG est modifiée après un deuxième stress de sécheresse. Ding et al.47 ont classé les gènes mémoire en quatre groupes distincts, chacun présentant des profils d'expression différents : des gènes avec des niveaux d'expression accrus (ou diminués) après un premier stress, et un niveau encore accru (ou diminué) après un second stress, qu'ils , respectivement, notés (+/+, ou −/−); des « gènes mémoire révisés » qui sont induits après un premier stress puis diminués après le second stress (+/−), ou l'inverse (−/+). De nombreux NAC ont montré un modèle d'expression similaire à ceux rapportés par Ding et al.47.

Nous avons constaté que l'expression d'ATAF1 (ANAC002) augmente rapidement juste après l'amorçage HS, puis diminue en dessous des niveaux de contrôle pendant la phase de mémoire (Fig. 1 ; cluster 2). Nous avons également constaté que les mutants knock-out ataf1 étaient plus tolérants au stress thermique que le type sauvage, révélant un rôle régulateur négatif d'ATAF1 dans la mémoire HS. ATAF1 a déjà été identifié comme un régulateur important de la sénescence et de la réponse au stress hydrique29,31,48. Il est bien établi qu'ATAF1 favorise la sénescence en régulant directement l'expression de deux TF impliqués dans la sénescence et le maintien des chloroplastes : ANAC092 (ORE1) et GOLDEN2-LIKE1 (GLK1)31. ATAF1 régule également la réponse à la sécheresse en régulant l'expression de la 9-CIS-EPOXYCAROTENOID DIOXYGENASE 3 (NCED3), qui code une enzyme clé de la biosynthèse de l'ABA31,49.

Nous avons utilisé l'analyse ARN-seq pour identifier les changements transcriptionnels précoces contrôlés par ATAF1. Plusieurs mécanismes (gènes) ont été précédemment identifiés comme étant impliqués dans la tolérance basale à la chaleur : ils comprennent la détoxification des ROS, la signalisation lipidique et l'activation des protéines de choc thermique et des facteurs de choc thermique8,9,10,27,50. Nos données ont trouvé des réponses similaires dans les plantes ATAF1-OE, mutantes ataf1–4 et WT, où ces mécanismes étaient activés de la même manière.

L'analyse de la co-expression a été établie comme un outil puissant pour identifier les gènes cibles du TF51,52. Par exemple, Jensen et al.49 ont effectué une analyse de co-expression dans des ensembles de données de microréseaux accessibles au public et ont identifié 25 gènes co-exprimés avec ATAF1. Les régions promotrices de ces co-exprimants ATAF1 ont été significativement enrichies pour les sites de liaison ATAF1. Nous avons effectué une analyse de co-expression et combiné ces informations avec des données accessibles au public à partir d'une approche DAP-seq33. Nous avons constaté que quatre clusters de co-expression étaient enrichis de gènes cibles ATAF1 prédits ; et ceux-ci ont également été enrichis pour les gènes cibles d'un autre NAC TF, ANAC055. Nous avons trouvé de nombreux gènes cibles couramment régulés par ATAF1 et ANAC055, suggérant un chevauchement au moins partiel entre les deux TF en ce qui concerne leur capacité de régulation. Souvent, les TF agissent de manière redondante. Par exemple, les facteurs de transcription WRKY11 et WRKY17 fonctionnent comme des régulateurs négatifs de la résistance basique à Pseudomonas syringae pv. tomate (Pst)50. La perte de fonction de WRKY11 augmente la résistance vers Pst. Une analyse de l'expression de gènes sélectionnés chez des mutants simples et doubles a révélé que les deux TF modulent les changements transcriptionnels en réponse à une infection pathogène ; cependant, chacun d'eux a agi soit spécifiquement, soit de manière partiellement redondante, selon le gène cible spécifique50. Dans notre travail, nous avons identifié ATAF1 et ANAC055 comme régulateurs négatifs de la thermotolérance. Les données phénotypiques et d'expression génique des mutants simples et doubles ataf1 et anac055 ont montré une redondance réglementaire partielle entre ATAF1 et ANAC055.

Nos résultats suggèrent qu'ATAF1 et ANAC055 fonctionnent à la fois comme régulateurs négatifs de la thermomémoire car (i) les mutants simples ataf1 et anac055 ainsi que les plantes doubles mutantes ont un phénotype similaire dans la thermomémoire, (ii) ils semblent être co-exprimés, et (iii) leurs gènes cibles potentiels se chevauchent. D'autres études d'interaction protéique sont nécessaires pour tester si ATAF1 et ANAC055 interagissent également physiquement, par exemple en tant qu'hétérodimères ou s'ils ne sont connectés que via leurs réseaux de régulation des gènes. Cette interaction doit être étudiée dans un contexte temporel et spatial pour évaluer sa pertinence pour la thermomémoire.

Il a récemment été suggéré que le facteur de transcription inductible par la chaleur HSFA2 est impliqué dans la thermomémoire, régulant en particulier les gènes de mémoire HS dans le méristème apical de la pousse (SAM), suggérant que l'établissement de la thermomémoire implique des mécanismes spécifiques à un organe53,54. Nos résultats montrent que dans les lignées ataf1–4, une proportion plus élevée de plantes affiche une récupération complète, c'est-à-dire que les semis et les cotylédons restent verts par rapport aux plantes WT. Chez les plantes qui ne se sont que partiellement rétablies, les cotylédons sont restés blanchis et les vraies feuilles en développement sont apparues vertes (Fig. S4 supplémentaire). Les feuilles vertes émergentes suggèrent que les mécanismes qui protègent le SAM, où de nouvelles feuilles se développent, jouent un rôle dans la thermomémoire.

La plupart des connaissances actuelles sur la thermotolérance et le thermopriming sont basées sur les semis d'Arabidopsis. Cependant, quelques études limitées ont été réalisées pour évaluer le thermopriming dans les plantes cultivées. Par exemple, l'amorçage thermique du blé d'hiver pendant les étapes d'allongement de la tige, de montaison et d'anthèse a considérablement amélioré le rendement en grain sous stress thermique pendant la phase de remplissage du grain55. Un autre mécanisme d'amélioration de la thermotolérance peut être l'utilisation d'endophytes racinaires qui semblent améliorer la thermotolérance des cultures en influençant l'expression du gène HSFA256 associé à la thermomémoire. Notre étude montre l'importance de deux gènes, ATAF1 et ANAC055, comme régulateurs négatifs de la thermomémoire chez les semis ; il reste à tester si la croissance ultérieure ou le rendement en graines sont également modifiés sous HS récursif. Au moins pour les semis testés ici, une pénalité de biomasse dans des conditions de non-stress n'a pas été observée. Une fois qu'une meilleure compréhension de la thermomémoire sera établie dans les organismes modèles et les cultures, la technologie d'édition du génome pourrait être utilisée pour améliorer les performances des cultures sur le terrain dans les conditions climatiques futures prévues.

L'écotype Col-0 d'Arabidopsis thaliana a été utilisé comme type sauvage et obtenu auprès du European Arabidopsis Stock Center (NASC) (http://arabidopsis.info/). Les graines ATAF1-OE, ataf1-2 (SALK-057618) et ataf1–4 (GABI-Kat GK565H08) ont été décrites précédemment dans Garapati et al.31. Les graines des lignées d'insertion d'ADN-T d'ANAC055 (anac055-1; SALK_014331 et anac055-2; SALK_011069) ont été obtenues auprès de la collection de graines du European Arabidopsis Stock Center (NASC) (http://arabidopsis.info/). Les lignées transgéniques ANAC047, c'est-à-dire ANAC047-OE (35S::ANAC047-GFP) et les deux lignées knock-out (lignées d'insertion d'ADN-T shyg-1/SALK-066615 et shyg-2/GABI-Kat GK-343D11) étaient auparavant décrit par Rauf et al.57. Les semences des lignées ANAC013-OE et knockdown (anac013-kd) ont été fournies par le professeur Frank van Breusegem (Université de Gand, Gand, Belgique) et décrites dans De Clercq et al.58.

Pour 35S::ANAC055 (ANAC055-OE), le cadre de lecture ouvert ANAC055 a été amplifié par PCR à partir d'ADNc de feuille d'Arabidopsis Col-0 et inséré dans pUni/V5-His-TOPO (Invitrogen). L'ADNc a ensuite été cloné via des sites PmeI-PacI ajoutés dans un vecteur de transformation de plante pGreen0229-35S modifié59. Le vecteur pGreen0229-35S::ANAC055 résultant a été électroporé dans la souche GV3101 d'Agrobacterium tumefaciens et transformé dans le type sauvage d'Arabidopsis par trempage floral. Pour construire pATAF1 :: ATAF1-GFP, un fragment génomique englobant le promoteur ATAF1 de 1,5 kb et la région codante ATAF1 (sans le codon d'arrêt de la traduction) a été inséré en amont de la séquence codante de la protéine de fluorescence verte (fusion dans le cadre) dans le plasmide pK7FWG2 ,060. Le clonage a remplacé le promoteur CaMV 35S présent dans le plasmide par le promoteur ATAF1. La lignée de complémentation knock-out ataf1 a été générée en transformant le mutant ataf1–431 avec la construction pATAF1 :: ATAF1-GFP.

Le mutant double knock-out ataf1/anac055 a été généré en croisant le mutant homozygote ataf1–4 avec le mutant homozygote anac055-1. Les plantes de la génération F2 ont été criblées par PCR pour sélectionner des plantes doubles mutantes homozygotes. La liste des amorces utilisées pour le génotypage est donnée dans le tableau supplémentaire S6.

Les graines d'Arabidopsis ont été stérilisées en surface en les lavant avec de l'éthanol à 70 % pendant 2 min ; la solution d'éthanol a ensuite été remplacée par de l'hypochlorite de sodium à 20 % et les graines ont été incubées dans la solution pendant 20 min, sous agitation continue. Par la suite, les graines ont été lavées quatre fois avec de l'eau stérile et laissées sécher sur du papier filtre stérilisé, dans un banc propre laminaire. Des nombres approximativement égaux de graines (environ 500 graines) ont été mis à germer sur de petites boîtes de Pétri contenant du milieu Murashige et Skoog (MS) à demi-force additionné de 1 % (p/v) de saccharose. Pour la stratification, les plaques ont été conservées dans une chambre froide obscure (8 °C) pendant 2 jours avant de les placer dans une chambre de croissance (photopériode 16 h/8 h : clair/obscur à 22,5 °C, sous 120 μmol m−2 s− 1 éclairement photonique). Des semis âgés de cinq jours ont été utilisés pour les dosages HS.

Pour le profilage de l'expression de la NAC, des semis d'Arabidopsis âgés de 5 jours ont été exposés à un régime HS. Les plantes ont été amorcées avec un léger stress thermique à 37 ° C pendant 90 min dans une chambre de croissance, puis sont revenues à des conditions de croissance normales pour récupérer pendant 2 jours afin d'évaluer leur thermomémoire. Les plantes ont ensuite été mises au défi avec un déclenchement HS de 44 ° C pendant 45 min. Les semis d'Arabidopsis ont été collectés pendant la phase de mémoire et après le stimulus de déclenchement, aux moments indiqués sur la figure 1. Les semis entiers collectés à partir d'une seule plaque ont été considérés comme une réplique biologique. Des échantillons témoins (sans traitement) ont été prélevés en même temps pour réduire les effets circadiens. Trois répétitions biologiques par traitement, par point dans le temps et par génotype ont été analysées. Les échantillons ont été directement congelés dans de l'azote liquide et stockés à - 80 ° C jusqu'à une analyse plus approfondie.

La teneur en chlorophylle a été mesurée selon le protocole de Hiscox et Israelstam61. Des semis congelés de dix ont été immergés dans 0,5 ml de diméthylsulfoxyde préchauffé (DMSO, 65 ° C) et incubés à 65 ° C pendant 20 min. Pour la mesure, l'extrait a été dilué à 1:10 ou 1:100 avec du DMSO. L'absorbance a été enregistrée à 663 nm et 645 nm, respectivement, pour la chlorophylle a et b. La formule suivante62 a été utilisée pour calculer la concentration de chlorophylle a, b et de chlorophylle totale en mg g−1 masse fraîche (FM) :

Les données ont été normalisées au contrôle respectif de chaque génotype.

Pour le profilage de l'expression des gènes NAC, l'ARN total a été extrait à l'aide de Trizol (Ambion, Life Technologies), suivi d'une purification de l'ARN à l'aide de colonnes du kit PureLink RNA Mini (Ambion, Life Technologies) conformément aux instructions du fabricant. La concentration d'ARN a été mesurée à l'aide d'un spectrophotomètre NanoDrop (Thermo Scientific); L'ADN génomique a été digéré à l'aide du kit TURBO DNA-free (Ambion) conformément aux instructions du fabricant. L'absence de contamination par l'ADN génomique a été confirmée par qRT-PCR, en utilisant des amorces spécifiques à l'intron du gène de contrôle AT5G65080 (pour les séquences d'amorces, voir le tableau supplémentaire S6). L'ADNc a été synthétisé à partir de 4 µg d'ARN de haute qualité, à l'aide du kit de synthèse d'ADNc Revert Aid H Minus First Strand (Thermo Scientific), en suivant les instructions du fabricant.

La réaction qRT-PCR a été réalisée à l'aide du mélange maître SYBR Green (Applied Biosystems): ADNc 0, 5 μL, mélange maître SYBR Green (2 ×) 2, 5 μL, mélange d'amorces directe et inverse (chacun 0, 5 μM) 2 μL. Les réactions ont été incubées dans un système de détection de séquences ABI PRISM 7900 HT (Applied Biosystems) selon le protocole suivant : la température a d'abord été fixée à 95 °C et maintenue constante pendant 10 min, puis a subi une série de 40 cycles de 95 °C pendant 15 s et 60 °C pendant 1 min. ACTIN2 (AT3G18780) a été utilisé comme gène de référence pour l'analyse des données. La plateforme d'amorces des 104 gènes NAC TF d'Arabidopsis a été établie à l'aide de l'outil QuantPrime63. Les séquences d'amorces sont données dans le tableau supplémentaire S6. Après 40 cycles de réaction, une courbe de fusion a été générée en augmentant la température de 60 à 95 °C, avec une vitesse de rampe de 1,9 °C min-1, pour vérifier l'amplification des produits souhaités. L'efficacité de la réaction a été estimée à l'aide du logiciel LinRegPCR, comme décrit par Caldana et al.64.

Les données ont été analysées à l'aide de la méthode Ct comparative, comme décrit dans Kamranfar et al.65. En bref, la valeur delta Ct (ΔCt) a été calculée en normalisant chaque valeur Ct avec la valeur Ct du gène de référence ACTIN2. Ensuite, le niveau d'expression génique a été exprimé comme la différence entre une valeur arbitraire de 40 et la valeur ΔCt (une valeur élevée de 40-ΔCt indique un niveau d'expression génique élevé). Un seuil de variation de 1,5 fois a été utilisé pour sélectionner les gènes exprimés de manière différentielle.

Pour l'analyse ARN-seq, des semis d'Arabidopsis âgés de 5 jours des trois génotypes ont été utilisés : WT, mutant ataf1–4 et ATAF1-OE. Après traitement avec la température d'amorçage thermique (37 ° C pendant 90 min), les semis ont été récoltés aux points temporels 0 h, 1 h et 4 h pendant la phase de mémoire.

Les transcriptomes des trois génotypes WT, ataf1–4 et ATAF1-OE ont été analysés à l'aide de la technologie RNA-seq. L'ARN total a été isolé à partir de semis d'Arabidopsis âgés de 5 jours des trois génotypes. Les semis entiers collectés dans chaque plaque (pool d'au moins 10 semis) ont été considérés comme une répétition biologique. Trois répétitions biologiques par traitement, par point temporel et par génotype ont été utilisées, ce qui a fait 72 échantillons au total. L'ARN a été isolé à l'aide de Direct-zol RNA MiniPrep Plus (Zymo Research, CA, USA) conformément aux instructions du fabricant. La qualité a été évaluée à l'aide d'un bioanalyseur (Agilent Technologies, Waldbrann, Allemagne) et la quantité a été déterminée à l'aide de Qubit (Invitrogen, Life Technologies). De l'ARN de haute qualité (3 µg) a été utilisé pour préparer des bibliothèques pour le séquençage. Des bibliothèques d'extrémités appariées (PE) de 150 pb de séquençage d'ARN ont été préparées à partir d'échantillons enrichis en ARNm, à l'aide du kit de préparation de bibliothèque d'ADN NEB Next Ultra pour le séquençage Illumina (New England Biolabs), conformément aux instructions des fabricants. Un total de 12 échantillons ont été regroupés dans une voie de la Flow Cell. L'ARN a été séquencé, à l'aide d'une machine Illumina HiSeq4000, au KAUST Core Labs.

HISAT a été utilisé pour aligner les lectures d'ARN-seq sur le génome d'Arabidopsis thaliana (TAIR10)66. Seules les lectures de séquençage cartographiées uniquement sur le génome ont été conservées. Htseq-count a été utilisé pour compter le nombre de lectures de séquençage des transcrits67. VOOM, une méthode de transformation qui permet l'utilisation de données RNA-seq pour le cadre du modèle linéaire, a été utilisée pour calculer l'abondance des transcrits, et la normalisation des quantiles a été utilisée pour normaliser la distribution de l'abondance entre les échantillons68. EdgeR et LIMMA69,70 ont été utilisés comme cadre pour calculer les gènes différentiellement exprimés. R, un environnement statistique général, a été utilisé pour la gestion des données, les analyses et la génération de chiffres71.

Le contraste linéaire personnalisé a été mis en place pour calculer l'expression différentielle entre les génotypes, ou les températures. Plus précisément, les effets d'interaction de second ordre ont été calculés à l'aide du cadre de contraste70. Par exemple, un calcul pourrait être effectué pour évaluer quantitativement les changements d'expression des gènes sous la chaleur, en comparaison avec le contrôle pour ataf1 et WT : (heatataf1 - controlataf1) - (heatWT - controlWT). Tous les seuils de signification statistique ont été ajustés pour les tests multiples en contrôlant le taux de fausses découvertes (Benjamini-Hochberg) à 0,0572 à l'aide de "decideTests" (…, method = "global", adjust.method = "BH", p.value = " 0.05", lfc = 0.

Pour tous les gènes et échantillons, une analyse pondérée du réseau de corrélation des gènes a été effectuée pour identifier les groupes de gènes co-exprimés46, en utilisant des paramètres par défaut. Le paramètre de puissance de seuillage souple a été fixé à 6, qui est la valeur, basée sur un examen graphique, selon laquelle les conditions de réseau optimales sont remplies (indice d'ajustement sans échelle maximal et connectivité moyenne minimale). Pour la mise à l'échelle multidimensionnelle, la fonction cmscale dans R a été utilisée.

Les sites de liaison du facteur de transcription (TFBS) acquis via DAP-seq, comme indiqué par O'Malley et al.33, ont été extraits de la base de données de cistrome végétale accessible au public. Les pics du motif de liaison DAP-seq ont été extraits au format NarrowPeak et cartographiés sur le génome d'Arabidopsis. La distance entre l'emplacement du pic et le site de début de transcription (TSS) le plus proche a ensuite été calculée via la commande "le plus proche" de bedtools73, où les emplacements TSS ont été extraits du fichier d'annotation TAIR 1074. Les gènes cibles ATAF1 et ANAC055 putatifs ont été définis comme ayant au moins un pic DAP-seq dans les 1000 premières paires de bases en amont des TSS respectifs. L'analyse statistique de l'enrichissement des gènes cibles dans les clusters de co-expression a été réalisée dans R, à l'aide d'un test hypergéométrique de surreprésentation71.

Les recherches expérimentales et les études de terrain sur les matières végétales sont conformes aux directives et législations institutionnelles, nationales et internationales pertinentes.

Les données de séquençage de l'ARN sont disponibles dans la base de données NCBI Bioproject sous ID SUB8978006 (https://ngdc.cncb.ac.cn/search/?dbId=gsa&q=SUB8978006). Toutes les autres données générées ou analysées au cours de cette étude sont incluses dans cet article publié et ses fichiers d'informations supplémentaires.

Yeh, CH, Kaplinsky, NJ, Hu, C. & Charng, YY Certains l'aiment chaud, d'autres l'aiment chaud : phénotypage pour explorer la diversité de la thermotolérance. Usine Sci. 195, 10–23. https://doi.org/10.1016/j.plantsci.2012.06.004 (2012).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Balmer, A., Pastor, V., Gamir, J., Flors, V. & Mauch-Mani, B. Le "prime-ome": Vers une approche holistique de l'amorçage. Tendances Plant Sci. 20, 443–452. https://doi.org/10.1016/j.tplants.2015.04.002 (2015).

Article CAS PubMed Google Scholar

Hilker, M. et al. Amorçage et mémoire des réponses au stress chez les organismes dépourvus de système nerveux. Biol. Rév. Camb. Philos. Soc. 91, 1118-1133. https://doi.org/10.1111/brv.12215 (2016).

Article PubMed Google Scholar

Sedaghatmehr, M., Mueller-Roeber, B. & Balazadeh, S. La métalloprotéase plastidique FtsH6 et la petite protéine de choc thermique HSP21 régulent conjointement la thermomémoire chez Arabidopsis. Nat. Commun. 7, 12439. https://doi.org/10.1038/ncomms12439 (2016).

Article ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Stief, A. et al. Arabidopsis miR156 régule la tolérance au stress environnemental récurrent grâce à des facteurs de transcription SPL. Cellule végétale 26, 1792–1807. https://doi.org/10.1105/tpc.114.123851 (2014).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Sharma, M., Banday, ZZ, Shukla, BN et Laxmi, A. HLP1 régulé par le glucose agit comme une molécule clé dans la régulation de la thermomémoire. Physique Végétale. 180, 1081. https://doi.org/10.1104/pp.18.01371 (2019).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Liu, J. et al. Une boucle régulatrice H3K27me3 déméthylase-HSFA2 orchestre la thermomémoire transgénérationnelle chez Arabidopsis. Cell Res. 29, 379–390. https://doi.org/10.1038/s41422-019-0145-8 (2019).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Charng, YY, Liu, HC, Liu, NY, Hsu, FC & Ko, SS Arabidopsis Hsa32, une nouvelle protéine de choc thermique, est essentielle pour la thermotolérance acquise lors d'une longue récupération après acclimatation. Physique Végétale. 140, 1297–1305. https://doi.org/10.1104/pp.105.074898 (2006).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Charng, YY et al. Un facteur de transcription inductible par la chaleur, HsfA2, est nécessaire pour l'extension de la thermotolérance acquise chez Arabidopsis. Physique Végétale. 143, 251–262. https://doi.org/10.1104/pp.106.091322 (2007).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Meiri, D. & Breiman, A. Arabidopsis ROF1 (FKBP62) module la thermotolérance en interagissant avec HSP90.1 et en affectant l'accumulation de sHSP régulés par HsfA2. Plant J. 59, 387–399. https://doi.org/10.1111/j.1365-313X.2009.03878.x (2009).

Article CAS PubMed Google Scholar

Brzezinka, K. et al. Arabidopsis FORGETTER1 médie la mémoire de la chromatine induite par le stress par le remodelage du nucléosome. Elife 5, e17061. https://doi.org/10.7554/eLife.17061 (2016).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Haslbeck, M. & Vierling, E. Une première ligne de défense contre le stress : petites protéines de choc thermique et leur fonction dans l'homéostasie des protéines. J. Mol. Biol. 427, 1537-1548. https://doi.org/10.1016/j.jmb.2015.02.002 (2015).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Finka, A., Sharma, SK et Goloubinoff, P. Mécanismes moléculaires multicouches de maintien, de déploiement et de désagrégation des polypeptides par les chaperons HSP70/HSP110. Devant. Mol. Biosci. 2, 29. https://doi.org/10.3389/fmolb.2015.00029 (2015).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ikeda, M., Mitsuda, N. & Ohme-Takagi, M. Arabidopsis HsfB1 et HsfB2b agissent comme des répresseurs de l'expression des Hsfs thermo-inductibles mais régulent positivement la thermotolérance acquise. Physique Végétale. 157, 1243-1254. https://doi.org/10.1104/pp.111.179036 (2011).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Schramm, F. et al. Une cascade de facteur de transcription DREB2A et de facteur de transcription de stress thermique HsfA3 régule la réponse au stress thermique d'Arabidopsis. Plant J. 53, 264–274. https://doi.org/10.1111/j.1365-313X.2007.03334.x (2008).

Article CAS PubMed Google Scholar

Liu, HC, Liao, HT & Charng, YY Le rôle des facteurs de choc thermique de classe A1 (HSFA1) en réponse à la chaleur et à d'autres stress chez Arabidopsis. Cellule végétale Environ. 34, 738–751. https://doi.org/10.1111/j.1365-3040.2011.02278.x (2011).

Article CAS PubMed Google Scholar

Yoshida, T. et al. Les facteurs de transcription d'Arabidopsis HsfA1 fonctionnent comme les principaux régulateurs positifs de l'expression des gènes sensibles aux chocs thermiques. Mol. Genet. Génome. 286, 321–332. https://doi.org/10.1007/s00438-011-0647-7 (2011).

Article CAS Google Scholar

Bruce, TJ, Matthes, MC, Napier, JA & Pickett, JA Stressant, "souvenirs" des plantes : preuves et mécanismes possibles. Usine Sci. 173, 603–608 (2007).

Article CAS Google Scholar

Conrath, U. Résistance systémique acquise. Comportement du signal de l'usine. 1, 179–184. https://doi.org/10.4161/psb.1.4.3221 (2006).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Nuruzzaman, M., Sharoni, AM & Kikuchi, S. Rôles des facteurs de transcription NAC dans la régulation des réponses au stress biotique et abiotique chez les plantes. Devant. Microbiol. https://doi.org/10.3389/fmicb.2013.00248 (2013).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Marques, DN, dos Reis, SP & de Souza, CRB Plant NAC facteurs de transcription sensibles aux stress abiotiques. Plant Gene 11, 170–179. https://doi.org/10.1016/j.plgene.2017.06.003 (2017).

Article CAS Google Scholar

Yoon, Y. et al. Le rôle des facteurs de transcription sensibles au stress dans la modulation de la tolérance au stress abiotique chez les plantes. Agronomie. https://doi.org/10.3390/agronomy10060788 (2020).

Article Google Scholar

Guo, W. et al. Le facteur de transcription NAC du blé TaNAC2L est régulé aux niveaux transcriptionnel et post-traductionnel et favorise la tolérance au stress thermique chez Arabidopsis transgénique. PLoS ONE 10, e0135667. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0135667 (2015).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Shahnejat-Bushehri, S., Mueller-Roeber, B. & Balazadeh, S. Le facteur de transcription NAC d'Arabidopsis JUNGBRUNNEN1 affecte les gènes associés à la thermomémoire et améliore la tolérance au stress thermique dans des conditions amorcées et non amorcées. Comportement du signal de l'usine. 7, 1518-1521. https://doi.org/10.4161/psb.22092 (2012).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Guan, Q., Yue, X., Zeng, H. & Zhu, J. La protéine phosphatase RCF2 et son partenaire d'interaction NAC019 sont essentiels pour la régulation des gènes sensibles au stress thermique et la thermotolérance chez Arabidopsis. Cellule végétale 26, 438–453. https://doi.org/10.1105/tpc.113.118927 (2014).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Fang, Y. et al. Un facteur de transcription NAC sensible au stress, SNAC3, confère une tolérance à la chaleur et à la sécheresse grâce à la modulation des espèces réactives de l'oxygène dans le riz. J. Exp. Bot. 66, 6803–6817. https://doi.org/10.1093/jxb/erv386 (2015).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Lee, S. et al. Le facteur de transcription Arabidopsis NAC NTL4 participe à une boucle de rétroaction positive qui induit la mort cellulaire programmée dans des conditions de stress thermique. Usine Sci. 227, 76–83. https://doi.org/10.1016/j.plantsci.2014.07.003 (2014).

Article CAS PubMed Google Scholar

Garapati, P. et al. Le facteur de transcription Arabidopsis activating factor1 intègre les réponses de carence en carbone avec le métabolisme du tréhalose. Physique Végétale. 169, 379–390. https://doi.org/10.1104/pp.15.00917 (2015).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Wu, Y. et al. Double fonction d'Arabidopsis ATAF1 dans les réponses aux stress abiotiques et biotiques. Cell Res. 19, 1279-1290. https://doi.org/10.1038/cr.2009.108 (2009).

Article CAS PubMed Google Scholar

Kilian, J. et al. L'ensemble de données d'expression de stress global d'AtGenExpress : protocoles, évaluation et analyse des données de modèle des réponses au stress de la lumière UV-B, de la sécheresse et du froid. Plant J. 50, 347–363. https://doi.org/10.1111/j.1365-313X.2007.03052.x (2007).

Article CAS PubMed Google Scholar

Garapati, P., Xue, G.-P., Munné-Bosch, S. & Balazadeh, S. Le facteur de transcription ATAF1 chez Arabidopsis favorise la sénescence par régulation directe de la maintenance clé des chloroplastes et des cascades transcriptionnelles de la sénescence. Physique Végétale. 168, 1122–1139. https://doi.org/10.1104/pp.15.00567 (2015).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kim, MJ, Ruzicka, D., Shin, R. & Schachtman, DP Le facteur de transcription RAP2.11 d'Arabidopsis AP2/ERF module la réponse des plantes aux conditions de faible teneur en potassium. Mol. Usine 5, 1042–1057. https://doi.org/10.1093/mp/sss003 (2012).

Article CAS PubMed Google Scholar

O'Malley, RC et al. Les caractéristiques des cistromes et des épicisdromes façonnent le paysage régulateur de l'ADN. Cellule 165, 1280–1292. https://doi.org/10.1016/j.cell.2016.04.038 (2016).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Feng, Y. & Klionsky, DJ Livraison de membrane autophagique via ATG9. Cell Res. 27, 161–162. https://doi.org/10.1038/cr.2017.4 (2017).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Zhou, J., Wang, J., Yu, J.-Q. & Chen, Z. Rôle et régulation de l'autophagie dans les réponses au stress thermique des plants de tomates. Devant. Usine Sci. https://doi.org/10.3389/fpls.2014.00174 (2014).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Gou, W. et al. Autophagie chez la plante : Un nouvel orchestrateur dans la régulation de l'homéostasie des phytohormones. Int. J. Mol. Sci. https://doi.org/10.3390/ijms20122900 (2019).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Chiniquy, D. et al. XAX1 de la famille des glycosyltransférases 61 assure la médiation du transfert de xylosyl au xylane de riz. Proc. Nat. Acad. Sci. 109, 17117. https://doi.org/10.1073/pnas.1202079109 (2012).

Article ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Anders, N. et al. Les glycosyl transférases de la famille 61 interviennent dans le transfert d'arabinofuranosyl sur le xylane dans les graminées. Proc. Nat. Acad. Sci. 109, 989. https://doi.org/10.1073/pnas.1115858109 (2012).

Article ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Mitchell, RAC, Dupree, P. & Shewry, PR Une nouvelle approche bioinformatique identifie des gènes candidats pour la synthèse et la féruloylation de l'arabinoxylane. Physique Végétale. 144, 43. https://doi.org/10.1104/pp.106.094995 (2007).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Iurlaro, A. et al. La sécheresse et la chaleur affectent différemment l'expression de XTH et l'activité et l'action de XET chez les semis de 3 jours de cultivars de blé dur avec une sensibilité différente au stress. Devant. Usine Sci. 7, 1686–1686. https://doi.org/10.3389/fpls.2016.01686 (2016).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Zhu, XF et al. XTH31, codant pour une enzyme active XEH/XET in vitro, régule la sensibilité à l'aluminium en modulant l'action XET in vivo, la teneur en xyloglucane de la paroi cellulaire et la capacité de liaison de l'aluminium chez Arabidopsis. Plant Cell 24, 4731. https://doi.org/10.1105/tpc.112.106039 (2012).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Endo, A. et al. L'analyse du transcriptome spécifique aux tissus révèle que le métabolisme de la paroi cellulaire, la biosynthèse des flavonols et les réponses de défense sont activés dans l'endosperme des graines d'Arabidopsis thaliana en germination. Cellule végétale Physiol. 53, 16–27. https://doi.org/10.1093/pcp/pcr171 (2011).

Article CAS PubMed Google Scholar

Song, L., Valliyodan, B., Prince, S., Wan, J. & Nguyen, H. Caractérisation de la famille de gènes XTH : nouvelle compréhension des rôles dans la tolérance aux inondations du soja. Int. J. Mol. Sci. 19, 2705. https://doi.org/10.3390/ijms19092705 (2018).

Article CAS PubMed Central Google Scholar

Lord, CC, Thomas, G. & Brown, JM Protéines du domaine alpha bêta hydrolase de mammifère (ABHD) : Enzymes métabolisant les lipides à l'interface de la signalisation cellulaire et du métabolisme énergétique. Biochim. Biophys. Acta Mol. Cell Biol. Lipides 1831, 792–802. https://doi.org/10.1016/j.bbalip.2013.01.002 (2013).

Article CAS Google Scholar

Liu, D. et al. Un nouveau gène α/β-hydrolase IbMas améliore la tolérance au sel de la patate douce transgénique. PLoS ONE 9, e115128. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0115128 (2014).

Article ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Langfelder, P. & Horvath, S. WGCNA : un package R pour l'analyse de réseau de corrélation pondérée. BMC Bioinform. 9, 559. https://doi.org/10.1186/1471-2105-9-559 (2008).

Article CAS Google Scholar

Ding, Y., Fromm, M. et Avramova, Z. Des expositions multiples à la sécheresse entraînent des réponses transcriptionnelles chez Arabidopsis. Nat. Commun. 3, 740. https://doi.org/10.1038/ncomms1732 (2012).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Lu, PL et al. Un nouveau gène inductible par la sécheresse, ATAF1, code pour une protéine de la famille NAC qui régule négativement l'expression des gènes sensibles au stress chez Arabidopsis. Plante Mol. Biol. 63, 289–305. https://doi.org/10.1007/s11103-006-9089-8 (2007).

Article CAS PubMed Google Scholar

Jensen, MK et al. Le facteur de transcription ATAF1 régule directement le gène biosynthétique de l'acide abscissique NCED3 chez Arabidopsis thalian. FEBS Openbio 3, 321–327. https://doi.org/10.1016/j.fob.2013.07.006 (2013).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Journot-Catalino, N., Somssich, IE, Roby, D. & Kroj, T. Les facteurs de transcription WRKY11 et WRKY17 agissent comme des régulateurs négatifs de la résistance basale chez Arabidopsis thaliana. Cellule végétale 18, 3289–3302. https://doi.org/10.1105/tpc.106.044149 (2006).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Truman, W. & Glazebrook, J. L'analyse de co-expression identifie des cibles putatives pour la régulation de CBP60g et SARD1. BMC Plant Biol. 12, 216. https://doi.org/10.1186/1471-2229-12-216 (2012).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Vandepoele, K., Quimbaya, M., Casneuf, T., De Veylder, L. & Van de Peer, Y. Démêler le contrôle transcriptionnel chez Arabidopsis à l'aide d'éléments cis-régulateurs et de réseaux de coexpression. Physique Végétale. 150, 535 (2009).

Article CAS Google Scholar

Olas, JJ et al. Les gènes primaires du métabolisme des glucides participent à la mémoire du stress thermique au niveau du méristème apical des pousses d'Arabidopsis thaliana. Mol. Usine 14, 1508–1524. https://doi.org/10.1016/j.molp.2021.05.024 (2021).

Article CAS PubMed Google Scholar

Friedrich, T. et al. Les complexes hétéromères HSFA2/HSFA3 pilotent la mémoire transcriptionnelle après un stress thermique chez Arabidopsis. Nat. Commun. 12, 3426. https://doi.org/10.1038/s41467-021-23786-6 (2021).

Article ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Fan, Y. et al. L'amorçage à la chaleur pendant les premiers stades de reproduction améliore la thermo-tolérance au stress thermique post-anthèse en améliorant la photosynthèse et la productivité des plantes chez le blé d'hiver (Triticum aestivum L.). Usine avant Sci. https://doi.org/10.3389/fpls.2018.00805 (2018).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Shekhawat, K. et al. L'endophyte racinaire induit la thermotolérance des plantes par modification constitutive de la chromatine au niveau des loci des gènes mémoires du stress thermique. EMBO Rep. 22, e51049. https://doi.org/10.15252/embr.202051049 (2021).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Rauf, M. et al. La croissance hyponastique rapide du facteur de transcription NAC régule le mouvement des feuilles induit par les inondations chez Arabidopsis. Cellule végétale 25, 4941–4955. https://doi.org/10.1105/tpc.113.117861 (2013).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

De Clercq, I. et al. Le facteur de transcription NAC lié à la membrane ANAC013 fonctionne dans la régulation rétrograde mitochondriale de la réponse au stress oxydatif chez Arabidopsis. Cellule végétale 25, 3472–3490. https://doi.org/10.1105/tpc.113.117168 (2013).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Skirycz, A. et al. Le facteur de transcription DOF AtDof1.1 (OBP2) fait partie d'un réseau de régulation contrôlant la biosynthèse des glucosinolates chez Arabidopsis. Plante J. 47, 10–24. https://doi.org/10.1111/j.1365-313X.2006.02767.x (2006).

Article CAS PubMed Google Scholar

Karimi, M., Inzé, D. & Depicker, A. Vecteurs GATEWAY pour la transformation des plantes médiée par Agrobacterium. Tendances Plant Sci. 7, 193–195. https://doi.org/10.1016/s1360-1385(02)02251-3 (2002).

Article CAS PubMed Google Scholar

Hiscox, JD & Israelstam, GF Une méthode d'extraction de la chlorophylle des tissus foliaires sans macération. Peut. J.Bot. 57, 1332–1334. https://doi.org/10.1139/b79-163 (1979).

Article CAS Google Scholar

Arnon, DI Enzymes de cuivre dans des chloroplastes isolés. Polyphénoloxydase chez Beta vulgaris. Physique Végétale. 24, 1–15. https://doi.org/10.1104/pp.24.1.1 (1949).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Arvidsson, S., Kwasniewski, M., Riaño-Pachón, DM et Mueller-Roeber, B. QuantPrime un outil flexible pour la conception fiable d'amorces à haut débit pour la PCR quantitative. BMC Bioinform. 9, 465. https://doi.org/10.1186/1471-2105-9-465 (2008).

Article CAS Google Scholar

Caldana, C., Scheible, WR, Mueller-Roeber, B. & Ruzicic, S. Une plate-forme quantitative de RT-PCR pour le profilage d'expression à haut débit de 2500 facteurs de transcription du riz. Plant Methods 3, 7. https://doi.org/10.1186/1746-4811-3-7 (2007).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kamranfar, I. et al. Le facteur de transcription RD26 est un régulateur clé de la reprogrammation métabolique au cours de la sénescence induite par l'obscurité. Nouveau phytol. 218, 1543-1557. https://doi.org/10.1111/nph.15127 (2018).

Article CAS PubMed Google Scholar

Kim, D., Langmead, B. & Salzberg, SL HISAT : Un aligneur épissé rapide avec peu de mémoire. Nat. Méthodes 12, 357–360. https://doi.org/10.1038/nmeth.3317 (2015).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Anders, S., Pyl, PT & Huber, W. HTSeq—Un framework Python pour travailler avec des données de séquençage à haut débit. Bioinformatique 31, 166–169. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu638 (2015).

Article CAS PubMed Google Scholar

Law, CW, Chen, Y., Shi, W. & Smyth, GK voom : les poids de précision débloquent des outils d'analyse de modèles linéaires pour le nombre de lectures d'ARN-seq. Génome Biol. 15, R29. https://doi.org/10.1186/gb-2014-15-2-r29 (2014).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Robinson, MD, McCarthy, DJ & Smyth, GK edgeR : Un ensemble de bioconducteurs pour l'analyse de l'expression différentielle des données d'expression numérique des gènes. Bioinformatique 26, 139–140. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btp616 (2010).

Article CAS PubMed Google Scholar

Gentleman, R. (éd.) Solutions de bioinformatique et de biologie computationnelle utilisant R et Bioconductor 397–420 (Springer, 2005).

Réserver Google Scholar

Équipe de base R. R : Un langage et un environnement pour le calcul statistique (R Foundation for Statistical Computing, 2013).

Google Scholar

Benjamini, Y. & Hochberg, Y. Contrôler le taux de fausses découvertes - Une approche pratique et puissante des tests multiples. Statistique JR. Soc. B rencontré. 57, 289-300 (1995).

MathSciNet MATHGoogle Scholar

Quinlan, AR & Hall, IM BEDTools : Une suite flexible d'utilitaires pour comparer les caractéristiques génomiques. Bioinformatique 26, 841–842. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btq033 (2010).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Berardini, TZ et al. La ressource d'information sur l'arabidopsis : Fabriquer et extraire le génome végétal de référence annoté "gold standard". Genèse J. Genet. Dév. 53, 474–485 (2015).

CAS Google Scholar

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La recherche a été soutenue par un financement de l'Université des sciences et technologies du roi Abdallah (KAUST), en Arabie saoudite. NOA a reçu un soutien par le biais d'une bourse L'Oréal-UNESCO pour les femmes et la science 2014 Moyen-Orient. SMS a reçu un financement du ministère des Sciences, de la Recherche et des Arts du Bade-Wurtemberg, Allemagne (Az : 75533-30-20/1). BMR remercie l'Université de Potsdam et SB remercie l'Institut Max Planck de physiologie moléculaire des plantes pour son soutien financier. BMR remercie le programme de recherche et d'innovation Horizon 2020 de l'Union européenne, projet PlantaSYST (SGA-CSA n° 739582 sous FPA n° 664620) pour le financement. TDW remercie l'International Max Planck Research School « Primary Metabolism and Plant Growth », Potsdam, pour son soutien financier. Les auteurs remercient le professeur Frank van Breusegem (Université de Gand, Gand, Belgique) pour avoir fourni des semences de lignées ANAC013-OE et knockdown (anac013-kd).

Financement Open Access activé et organisé par Projekt DEAL.

Annapurna Devi Allu

Adresse actuelle : Department of Biology, Indian Institute of Science Education and Research (IISER), Tirupati, Inde

Département de biochimie, Faculté des sciences, Université King Abdulaziz, Djeddah, Arabie saoudite

Nouf Owdah Alshareef

Division des sciences et de l'ingénierie biologiques et environnementales (BESE), Université des sciences et technologies du roi Abdallah (KAUST), Thuwal, Arabie saoudite

Nouf Owdah Alshareef, Yong H. Woo, Mark Tester et Sandra M. Schmöckel

Département de physiologie de la stabilité des rendements, Institut des sciences des cultures, Université de Hohenheim, Fruwirthstr. 21, 70599, Stuttgart, Allemagne

Sophie L. Otterbach & Sandra M. Schmöckel

Institut Max Planck de physiologie moléculaire des plantes, 14476, Potsdam-Golm, Allemagne

Annapurna Devi Allu, Tobias de Werk, Iman Kamranfar, Bernd Mueller-Roeber et Salma Balazadeh

Institut de biochimie et de biologie, Université de Potsdam, 14476, Potsdam‐Golm, Allemagne

Iman Kamranfar & Bernd Mueller-Roeber

Centre de biologie et de biotechnologie des systèmes végétaux (CPSBB), 139 Ruski Blvd., 4000, Plovdiv, Bulgarie

Bernd Mueller-Roeber

Institut de biologie, Université de Leiden, Sylviusweg 72, 2333 BE, Leiden, Pays-Bas

Salma Balazadeh

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SB, BMR, SMS et MT ont conçu la recherche. NOA a réalisé les expériences et acquis les données expérimentales. SLO a effectué une partie du phénotypage et déterminé les niveaux de chlorophylle. NOA, YHW, TDW, SB et SMS ont effectué des analyses de données. IK a généré la ligne de complémentation de ataf1–4. ADA a supervisé des expériences de qRT-PCR. Tous les auteurs ont contribué à l'interprétation des données. SB, BMR et MT ont acquis un financement. NOA, SB et SMS ont rédigé le manuscrit, qui a été finalisé par SB, SMS et BMR. Tous les auteurs ont examiné et approuvé le manuscrit final.

Correspondance à Salma Balazadeh ou Sandra M. Schmöckel.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

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Alshareef, NO, Otterbach, SL, Allu, AD et al. Les facteurs de transcription NAC ATAF1 et ANAC055 affectent la réponse au stress thermique chez Arabidopsis. Sci Rep 12, 11264 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-14429-x

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Reçu : 11 mai 2021

Accepté : 07 juin 2022

Publié: 04 juillet 2022

DOI : https://doi.org/10.1038/s41598-022-14429-x

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