Expresión genética relacionada con la biosíntesis de sacarosa en Beta vulgaris L en diferentes periodos de crecimiento
DOI:
https://doi.org/10.51372/bioagro373.1Palabras clave:
Genes de expresión diferencial, ontología génica, raíz pivotanteResumen
Comprender los mecanismos moleculares de la acumulación de azúcar en la raíz pivotante de la remolacha azucarera (Beta vulgaris L.) es esencial para mejorar la producción de azúcar. En este estudio se analizaron los parámetros de crecimiento y perfiles de expresión génica de las raíces recolectadas a los 50 (S1), 90 (S2), 160 (S3) y 330 (S4) días después de la siembra (DDS). La longitud, ancho y peso de las raíces pivotantes aumentaron con el tiempo, con una ganancia de peso rápida entre los 50 y 160 DDS. El contenido de azúcar aumentó notoriamente desde los 50 a 90 DDS, y gradualmente hasta 160 DDS, para luego tender a disminuir hasta 330 DDS. El análisis de expresión diferencial identificó 4560, 4764 y 4781 genes expresados diferencialmente (GED) en comparaciones entre S1:S2, S1:S3 y S1:S4, respectivamente. Entre estos, 3255 GED fueron comunes en todas las comparaciones, con 1345 genes sobreexpresados y 1909 subexpresados. Referente al metabolismo del azúcar, se identificaron 48 GED relacionados con las enzimas del metabolismo de la sacarosa y las proteínas transportadoras de azúcar. El análisis de conglomerados dividió estos GED en dos grupos según sus patrones de expresión: los genes de clase I, que incluyen los que codifican la sacarosa sintasa, las proteínas transportadoras de sacarosa, la fructoquinasa y la hexoquinasa, mostraron una subexpresión en comparación con S1; mientras que los genes de clase II, que incluyen las proteínas transportadoras de sacarosa, la sacarosa-fosfato sintasa, la fructoquinasa y la hexoquinasa, mostraron una sobreexpresión. Estos hallazgos contribuyen a la comprensión de la expresión génica asociada con la acumulación de azúcar durante el desarrollo de la raíz pivotante de la remolacha azucarera y proporcionan información valiosa para futuras mejoras genéticas destinadas a aumentar el contenido de azúcar en los cultivos de remolacha azucarera.
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Ahmad, A., F. Banat and H. Taher. 2020. A review on the lactic acid fermentation from low-cost renewable materials: Recent developments and challenges. Environmental Technology & Innovation 20: 101138.
Amor, Y., C.H. Haigler, S. Johnson, M. Wainscott, and D.P. Delmer. 1995. A membrane-associated form of sucrose synthase and its potential role in synthesis of cellulose and callose in plants. Proceedings of the National Academy of Sciences 92(20): 9353-9357.
Anders, S. and W. Huber. 2010. Differential expression analysis for sequence count data. Nature Precedings: 1-1.
Anders, S., P.T. Pyl and W. Huber. 2015. HTSeq-a Python framework to work with high-throughput sequencing data. Bioinformatics 31: 166-169.
Ashburner, M., C.A. Ball, J.A. Blake, D. Botstein, H. Butler, J.M. Cherry et al. 2000. Gene ontology: tool for the unification of biology. Nature Genetics 25: 25-29.
Atiwesh, G., A. Mikhael, C.C. Parrish, J. Banoub and T.-A.T. Le. 2021. Environmental impact of bioplastic use: A review. Heliyon 7.
Bellin, D., B. Schulz, T.R. Soerensen, F. Salamini and K. Schneider. 2007. Transcript profiles at different growth stages and tap-root zones identify correlated developmental and metabolic pathways of sugar beet. Journal of Experimental Botany 58: 699-715.
Bolger, A.M., M. Lohse and B. Usadel. 2014. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics 30: 2114-2120.
Burton, R.A. and G.B. Fincher. 2014. Plant cell wall engineering: applications in biofuel production and improved human health. Current Opinion in Biotechnology 26: 79-84.
Chen, L.-Q., X.-Q. Qu, B.-H. Hou, D. Sosso, S. Osorio, A.R. Fernie, and W.B. Frommer. 2012. Sucrose efflux mediated by SWEET proteins as a key step for phloem transport. Nature 468(7323): 964-968.
Cosgrove, D.J. 2005. Growth of the plant cell wall. Nature Reviews Molecular Cell Biology 6: 850-861.
Dohm, J.C., A.E. Minoche, D. Holtgräwe, S. Capella-Gutiérrez, F. Zakrzewski, H. Tafer et al. 2014. The genome of the recently domesticated crop plant sugar beet (Beta vulgaris). Nature 505: 546-549.
Draycott, A.P. 2008. Sugar beet. Bury St Edmunds, Suffolk.
Elliott, M. and G. Weston. 1993. Biology and physiology of the sugar-beet plant. The sugar beet crop. Springer. p. 37-66.
Getz, H. 2000. Sucrose accumulation and synthesis in sugar beet. Developments in Crop Science. Elsevier. p. 55-77.
Hoffmann, C.M., T. Huijbregts, N. van Swaaij and R. Jansen. 2009. Impact of different environments in Europe on yield and quality of sugar beet genotypes. European Journal of Agronomy 30: 17-26.
Hoffmann, C.M., H.-J. Koch and B. Märländer. 2021. Sugar beet. Crop physiology case histories for major crops. Elsevier. p. 634-672.
Inkinen, S., M. Hakkarainen, A.-C. Albertsson and A. Södergård. 2011. From lactic acid to poly (lactic acid)(PLA): characterization and analysis of PLA and its precursors. Biomacromolecules 12: 523-532.
Kenter, C., C.M. Hoffmann and B. Märländer. 2006. Effects of weather variables on sugar beet yield development (Beta vulgaris L.). European Journal of Agronomy 24: 62-69.
Khan, Q., Y. Qin, D.J. Guo, L.T. Yang, X.P. Song, Y.X. Xing et al. 2023. A review of the diverse genes and molecules involved in sucrose metabolism and innovative approaches to improve sucrose content in sugarcane. Agronomy 13(4): 1012.
Kim, D., B. Langmead and S.L. Salzberg. 2015. HISAT: a fast spliced aligner with low memory requirements. Nature Methods 12: 357-360.
Koch, K. 2004. Sucrose metabolism: regulatory mechanisms and pivotal roles in sugar sensing and plant development. Current Opinion in Plant Biology 7: 235-246.
Lambrichts, R. 2020. Can sugar save the planet? Sugar beet as renewable resource for the production of bio-fuels or bio-plastics. Thesis. Hasselt University. Belgium.
Lucas, A. 2014. amap: Another multidimensional analysis package. http://CRAN. R-project. org/package=amap.
Lunn, J.E. and E. MacRae. 2003. New complexities in the synthesis of sucrose. Current Opinion in Plant Biology 6: 208-214.
Lyu, J.I., H.-I. Choi, J. Ryu, S.-J. Kwon, Y.D. Jo, M.J. Hong, et al. 2020. Transcriptome analysis and identification of genes related to biosynthesis of anthocyanins and kaempferitrin in kenaf (Hibiscus cannabinus L.). Journal of Plant Biology 63: 51-62.
Magaña, C., N. Núñez-Sánchez, V. Fernández-Cabanás, P. García, A. Serrano, D. Pérez-Marín et al. 2011. Direct prediction of bioethanol yield in sugar beet pulp using near infrared spectroscopy. Bioresource Technology 102: 9542-9549.
Milford, G., M. Armstrong, P. Jarvis, B. Houghton, D. Bellett-Travers, J. Jones et al. 2000. Effect of potassium fertilizer on the yield, quality and potassium offtake of sugar beet crops grown on soils of different potassium status. The Journal of Agricultural Science 135: 1-10.
Mitchell McGrath, J. 2010. Assisted breeding in sugar beets. Sugar Tech 12: 187-193.
Mutasa-Göttgens, E.S., A. Joshi, H.F. Holmes, P. Hedden and B. Göttgens. 2012. A new RNASeq-based reference transcriptome for sugar beet and its application in transcriptome-scale analysis of vernalization and gibberellin responses. BMC Genomics 13: 1-18.
Pavlinova, O., E. Balakhontsev, M. Prasolova and M. Turkina. 2002. Sucrose-phosphate synthase, sucrose synthase, and invertase in sugar beet leaves. Russian Journal of Plant Physiology 49: 68-73.
Ruan, Y.-L. 2014. Sucrose metabolism: gateway to diverse carbon use and sugar signaling. Annual Review of Plant Biology 65: 33-67.
Singhvi, M. and D. Gokhale. 2013. Biomass to biodegradable polymer (PLA). Rsc Advances 3: 13558-13568.
Turesson, H., M. Andersson, S. Marttila, I. Thulin and P. Hofvander. 2014. Starch biosynthetic genes and enzymes are expressed and active in the absence of starch accumulation in sugar beet tap-root. BMC Plant Biology 14: 1-13.
Verma, I., K. Roopendra, A. Sharma, A. Chandra and A. Kamal. 2019. Expression analysis of genes associated with sucrose accumulation and its effect on source–sink relationship in high sucrose accumulating early maturing sugarcane variety. Physiology and Molecular Biology of Plants 25: 207-220.
Warnes, G.R., B. Bolker, L. Bonebakker, R. Gentleman, W.H.A. Liaw, T. Lumley et al. 2015. gplots: various R programming tools for plotting data. R package version 2.17. 0. Computer software.
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