1. ВЪВЕДЕНИЕ
Транскриптомиката, науката за пълния набор от молекули РНК в дадена проба, осигурява ценна информация за клетъчните процеси, генната експресия и регулаторните механизми. От възникването си през 90-те години на миналия век досега, тази област е усъвършенствана значително чрез разработването на „секвениране от следващо поколение“ (next-generation sequencing, NGS) и секвенирането на РНК (RNAseq), които революционизираха изучаването на генната експресия, като позволиха широкомащабни анализи и установяване на неоткриваеми преди това промени. Тази технология разшири изследванията върху немоделни организми и видове без предварително известни геномни ресурси. В екологията транскриптомиката помага за изследване на важни от екологична гледна точка признаци, като:
- устойчивост в неблагоприятнисреди
- устойчивост на болести или инфекции
- жизнен цикъл, развитие и пластичност
- адаптация на видовете
Когато се интегрира с физиологични данни, транскриптомиката предлага многоизмерен подход към изучаването на екологичните въпроси.
2. ТРАНСКРИПТОМИКА НА ЛАНДШАФТА
2.1. Какво представлява транскриптомиката на ландшафта
Транскриптомиката на ландшафта изследва как генната експресия в целия геном свързва промените в околната среда с функциите на организма и генетичната диференциация между популациите. Ландшафтната транскриптомика обединява принципи от ландшафтната екология, макросистемната биология, ландшафтната геномика, екофизиологията и сравнителната транскриптомика.
В многобройните обзорни прегледи на ландшафтната геномика се споменава накратко потенциалът на други омични подходи (фиг. 2.1.), които надхвърлят изследването на вариациите в ДНК последователностите. Въпреки че всеки от тези подходи е от значение за разбирането ни как популациите реагират на процесите в околната среда, транскриптомиката представлява богат източник на уникална информация, но същевременно носи и някои предизвикателства. Освен това транскриптомните техники са усъвършенствани да бъдат високопроизводителни, стандартизирани и широко приложими при редица организми, което прави този подход по-достъпен от някои други -омични подходи.
Фигура 2.1 . Омика – различни подходи към генната експресия (Източник: Supplitt et al., 2021)
2.2. Ландшафтната транскриптомика в екологията, еволюцията и опазванетона околната среда
Ландшафтната транскриптомика заема стратегическата позиция да отговори на редица въпроси, интересуващи еколози, физиолози, еволюционни биолози и биолози по опазване на околната среда, които са разгледани в следващите раздели.
2.2.1. Промени в транскриптома в зависимост от изменящите се фактори на околната среда
Ландшафтната транскриптомика съчетава ландшафтната екология с функционалната геномика и екофизиологията, за да установи как биотичните и абиотичните фактори влияят върху реакциите на организмите във времето. Разпределението на популациите се формира от абиотични фактори (напр. температура, валежи, замърсители) и биотични фактори (напр. хищници, конкуренти, болести), които взаимодействат с генната експресия по сложен начин. Идентифицирането на диференциално експресирани гени, функционални групи и мрежи за съвместна експресия дава информация за молекулярните механизми, определящи биоразнообразието в пространствени и времеви мащаби.
Както при макро-, така и при микроорганизмите е установена връзка между филогенетичната родственост и екологичното сходство. Близкородствените видове споделят сходни набори от гени (запазване на признаци), което позволява оцеляването им при сходни условия (екологично филтриране). По този начин геномите определят и предсказват реализираните екологични ниши, съвместно с факторите на околната среда.
Разширяването на транскриптомните проучвания до ландшафтни мащаби изисква увеличаване на броя на повторенията и минимизиране на променливите, за да се увеличи тежестта на изводите, както е показано в по-малките проучвания:
- Проучване на Parus major (голям синигер) в селска и градска среда. Watson et al. (2017)анализират транскриптомите от две различни популации на голям синигер (Parus major) – градска и селска. Данните от изследването разкриват съществена разлика между профилите на генна експресия на целевите показатели за изследване – кръв и черен дроб. Диференциално експресираните гени отразяват имунните и възпалителните реакции на организма, детоксикацията, защитата от оксидативен стрес, липидния метаболизъм и регулацията на генната експресия. Освен това е установено, че гените, свързани с реакциите на стрес, са експресирани по-силно при градската популация, отколкото при селската. Тези данни водят до заключението, че животните, живеещи в градски условия, са изложени на по-силен стрес от околната среда и подчертават епигенетиката като медиатор на предизвиканите от околната среда физиологични вариации. Това пилотно проучване може да се счита за солидна основа за планирането на по-нататъшни, задълбочени изследвания, насочени към механизмите, които обуславят фенотипните вариации в градски условия. Освен това дава информация за регулирането на фенотипа на молекулярно ниво в отговор на градските стресови фактори.
- Изследване на Bombus terricola (земна пчела) в земеделски инеземеделски райони. Изследването, проведено от Tsvetkov et al. (2021), използва подход на консервационната геномика за проучване на популацията на земна пчела (Bombus terricola) в моделна система от земеделски и неземеделски обекти. Секвенирани са РНК проби от коремчетата на пчелите работнички от двата обекта и са идентифицирани транскрипционните профили, в следствие на което е установена връзка с излагането на пестициди и инфекциите с патогени. Освен това проведените метатранскриптомни анализи са установили пет патогена, от които три общи за търтеите и медоносните пчели. Тези данни потвърждават негативното влияние на пестицидите и патогените върху популациите на земните пчели. Те съшо така доказват ролята на консервационната геномика като инструмент, позволяващ количествено определяне на комплексните ефекти от множество стресови фактори върху популациите на опрашителите в дивата природа.
2.2.2. Транскриптомни отговори на промените в околната среда напопулационно ниво
Изследванията на популационните различия в реакциите към околната среда проучват повторяемостта на еволюцията, процесите, поддържащи вариациите, и ролята на пластичността в адаптивната еволюция. Тези изводи са от съществено значение за преодоляване на приложни предизвикателства, като асистираната миграция и популационните отговори спрямо промени в местообитанията или в климата. Ландшафтната транскриптомика спомага за опазването на видовете и управлението на популациите, като свързва генетичните различия с условията на околната среда, особено в случаите с взаимодействия между генотипа и околната среда (GxE), където транскриптомиката разкрива как различните генотипове реагират на факторите на околната среда. Популациите могат да се адаптират чрез базовата активност на гените или чрез транскрипционната пластичност – ключова характеристика за гъвкавост, въпреки че динамичният характер на транскриптомите поставя предизвикателства в сравнение с ДНК изследванията.
Проучванията върху Anolis carolinensis и A. cristellatus определят температурата като ключов фактор за разликите в генната експресия в различните среди. Адаптивните промени в толерантността към студ са свързани с дихателната ефективност, което подчертава важността на съчетаването на физиологичните данни с транскриптома.
2.2.3. Връзките транскриптом – околна среда в управлението на консервационните практики
Количественото определяне на въздействието на потенциалните стресови фактори е от решаващо значение за биологията на организмите, управлението на видовете и тяхното опазване. Краткосрочното излагане на стресов фактор, например пестицид, може да предизвика трайни транскрипционни промени, влияещи върху здравето и дълголетието, дори след като стресорът вече не е наличен. Освен това излагането на стресови фактори може да модулира генната експресия в следващите поколения чрез различни механизми.
Ландшафтната транскриптомика ефикасно оценява реакциите на уловени в дивата природа екземпляри спрямо остър, хроничен или предходен стрес, като помага да се идентифицират и картографират стресовите фактори в големи географски региони. Този подход позволява едновременно наблюдение на множество стресови фактори, разграничаване на различните видове реакции на стрес и оценка на дългосрочните въздействия чрез нелетални биологично значими методи. По този начин транскриптомните признаци предоставят ценни данни за насочване на усилията за управление и опазване.
2.2.4. Ландшафтната транскриптомика в практически контекст
Напредъкът в молекулярните инструменти и технологиите за секвениране през последните две десетилетия революционаризира изучаването на екологичните и еволюционните процеси както в моделните, така и в немоделните организми. Намаляващата цена на секвенирането на РНК (< 200 USD на проба) направи финансово осъществимо широкомащабното вземане на транскриптомни проби в ландшафтите, което позволява интегрирането на функционалните механизми с процесите на ниво ландшафт.
Вземането на проби от диви транскриптоми в градиенти на околната среда свързва клетъчните реакции с голяма екологична динамика, което е от решаващо значение за разбирането на реакциите на видовете към стресови фактори, напр. температурни промени, замърсители и биотични взаимоотношения. Макар че изследванията в естествена среда могат да усложнят причинно-следствените изводи, комбинирането им с контролирани експерименти предоставя много важна информация за взаимодействията в околната среда. Ландшафтната транскриптомика също така дава насоки за политиките и усилията за опазване на природата, които са от решаващо значение за видовете, засегнати от изменението на климата и нарушението на местообитанията.
Разбирането на съвместното съществуване на видовете остава основно предизвикателство в растителната екология. Секвенирането на РНК дава възможност за подробна оценка на функционалното разнообразие и вътревидовата вариабилност, надграждайки традиционните подходи, базирани на признаци. Популационната транскриптомика сравнява функционалните генни сходства между съжителстващите видове, като разглежда ключови въпроси за съвместното съществуване на видовете в разнообразни екосистеми.
Съвременните метагеномни методи променят разбирането ни за взаимодействията между растенията и микроорганизмите във филосферата и ризосферата. Тези методи разкриват разнообразието на микробиомите, пространствено-времевите им вариации и влиянието им върху структурата и динамиката на растителните съобщества, предлагайки поглед върху по-широкообхватни екологични модели.
3. ЛАНДШАФТНИ ТРАНСКРИПТОМНИ ИЗСЛЕДВАНИЯ НА ДИВИ СИСТЕМИ
Понятието „диви системи“ обикновено се отнася до немоделни организми или нетрадиционни моделни организми, изследвани в тяхната естествена среда. Тези условия предлагат уникална възможност за разкриване на модели на генна експресия, които не могат да се наблюдават в контролирани лабораторни условия.
Изследванията на транскриптома в естествени условия разкриват нови активности в обикновено „тихи“ гени, които реагират на сложни и динамични стимули от околната среда. Стресовите фактори на околната среда могат да разкрият вариации в генната експресия сред индивидите и популациите. Например Whitehead et al. (2012) наблюдават, че разликите в генната експресия между толерантните и чувствителните към замърсяване популации на F. heteroclitus се проявяват само когато са изложени на високи нива на токсини, докато неутралните процеси обясняват нереагиращите модели на генна експресия. Това наблюдение подчертава, че стресовите фактори на околната среда са от решаващо значение за разкриване на адаптивните различия, тъй като те могат да останат скрити при изследвания в контролирани условия.
Транскриптомните изследвания също така могат да идентифицират нови или неразглеждани до този момент транскрипти в немоделни организми. При Daphnia pulex неанотираните гени съставляват над една трета от транскриптома и демонстрират силни реакции към екологични стимули. Проучването идентифицира дублирането на гени като ключов механизъм, обуславящ бързата дивергенция, особено когато дублираните гени взаимодействат в рамките на общи регулаторни пътища. Тези резултати подчертават, че много генни функции остават неизвестни, докато организмите не се сблъскат с комплексните природни условия.
3.1. Изследвания чрез техники за количествено определяне на пълниягеном
ДНК микрочиповете и секвенирането на РНК (RNAseq) са мощни инструменти за изучаване на генната експресия в дивите популации. Тези технологии анализират иРНК, която влияе върху производството на протеините и на фенотиповете, формирани от екологичните процеси. Изследвайки генната експресия в широк мащаб, изследователите могат да обвържат молекулярната регулация с фенотипните отговори на факторите на околната среда, като подобрят разбирането ни за екологичния транскриптом. Тези методи са насочени към ключови въпроси, например степента на вариация на генната експресия в природата, влиянието ѝ върху околната среда и ролята ѝ за формиране на фенотипове, като предлагат поглед върху взаимодействието между генетиката и екологията. Двете основни техники са сравнени в таблица 2.1. Кратките протоколи за тяхното изпълнение са обобщени в Таблица 2.2 и Таблица 2.3.
Таблица 2.1 Сравнение на ДНК микрочиповете и РНК секвенирането
| Характеристика | ДНК микрочипове | РНК секвениране |
| Възникване и приложение | По-стари и утвърдени; популярни заради леснотата на анализ | По-нови и все по-популярни за транскриптомика на пълния геном |
| Методология | Сонди, фиксирани към повърхност, хибридизация с флуоресцентно маркирана кДНК | Секвениране от следващо поколение за разчитане на фрагменти от кДНК, получени от транскрипти на РНК |
| Зависимости | Необходими предварително разработени сонди, специфични за известни ДНК последователности | Трябва да се вземат предвид специфичните разлики в дължината, дълбочината и качеството на прочита |
| Входящ материал | кДНК, обратно транскрибирана от иРНК и маркирана с флуоресцентни багрила | кДНК библиотека, генерирана от РНК транскрипти; директно секвениране |
| Изходни данни | Стойности на интензитета на флуоресценция, пропорционални на количеството на кДНК при всяка сонда | Данни от високопроизводително секвениране, генериращи милиони къси последователности |
| Аналитични инструменти | Предварителната обработка включва нормализация, логаритмично преобразуване и статистически анализ на флуоресцентните сигнали | Данни, анализирани с помощта на скриптови езици; припокриват се с референтни геноми или се сглобяват de novo с помощта на софтуер |
| Обхват | Ограничен до гени, за които има налични сонди; не може да открива нови транскрипти | Осигурява покритие на целия геном и може да открива нови транскрипти |
| Динамичен обхват | По-тесен; може да има проблеми с точното количествено определяне на много ниски или много високи нива на експресия | По-широк; предпочитан за откриване и количествено определяне на слабо и силно експресирани гени |
| Отклонения | Възможно е отклонение на сигнала поради дизайна на сондата и ефективността на хибридизацията | Потенциални отклонения, дължащи се на дълбочината на четене, специфичните за платформата грешки и етапите на подготовка на библиотеката |
| Приложения | Идеален за фокусирани проучвания върху известни гени | Подходящ за проучвателни изследвания и анализи на транскриптоми в целия геном |
| Разходи и сложност | По-ниски разходи и по-прости процеси на работа | По-висока цена и по-сложни процеси на работа, изискващи изчислителни ресурси |
Таблица 2.2 Основен протокол на технологията за РНК секвениране
Източник: https://www.youtube.com/watch?v=3hPyrQFTUuk&t=10s
| Стъпка | Изпълнение |
| Какво представлява секвенирането на РНК |  |
| Основна догма на молекулярната биология и РНК |  |
| Секвениране на РНК – генериране на кДНК |  |
| Стъпка | Изпълнение |
| Секвениране на РНК – създаване на РНК библиотека: Фрагментиране на РНК и синтез на 1ва верига на кДНК |  |
| Секвениране на РНК – създаване на РНК библиотека: Фрагментиране на РНК и синтез на 2ра верига на кДНК и А-опашка |  |
| Секвениране на РНК – създаване на РНК библиотека: лигиране и намножаване на адаптори |  |
| Приложения на РНК секвенирането |  |
Таблица 2.3 Основен протокол за технологията на ДНК микрочиповете.
Източник: https://www.youtube.com/watch?v=NgRfc6atXQ8
| Стъпка | Изпълнение |
| Какво е ДНК микрочип |  |
| Подготовка на пробите за ДНК микрочипове |  |
| Подготовка на проби за ДНК микрочипове – Синтез на ДНК и флуоресцентно маркиране |  |
| Стъпка | Изпълнение |
| ДНК микрочип |  |
| ДНК микрочип – олигонуклеотидна сонда |  |
| ДНК микрочип – зареждане на пробата |  |
| Стъпка | Изпълнение |
| ДНК микрочип – хибридизация на проба 1 (ген X) |  |
| ДНК микрочип – хибридизация на проба 2 (ген Y) |  |
| ДНК микрочип – хибридизация на проба 1 + проба 2 (ген Z) |  |
| Детекция на ДНК микрочипове |  |
3.2. Вариации в генната експресия в еволюционен контекст
Промените в генната експресия могат да бъдат наследствени и да се формират от естествения отбор, отразявайки както адаптивни, така и неадаптивни процеси. Регулаторните елементи или епигенетичните механизми могат да повлияят на експресията преди появата на генетичните варианти, а разликите на популационно ниво могат да сигнализират за ранни етапи на адаптивна дивергенция. В проучванията често се използват тестове като Qst-Fst сравнения, McDonald-Kreitman тестове и картографиране на локуси за количествени признаци (QTL), за да се разграничат адаптивните от неутралните процеси.
Както неутралните, така и адаптивните процеси оказват влияние върху генната експресия и разглеждането на техните роли във филогенетичен контекст може да ни помогне да разберем различията на видово или по-високо таксономично ниво. Сравняването на близкородствени видове може да разкрие гени или регулаторни промени, важни за видообразуването, особено в отговор на условията на околната среда. Например Chelaifa et al. (2010) откриват диференциална експресия в 13 % от транскриптома между Spartina maritima и Spartina alterniflora, включително гени за транспортни молекули, развитие и клетъчен растеж, подпомагащи способността им да заемат различни екологични ниши.
Проучванията са установили вариации в генната експресия във времето, пространството и филогенетичното разстояние в естествени среди. Усъвършенствани методи, като Qst-Fst анализа, определят количествено ролята на селекцията, дрейфа или екстремното намаляване на размера на популацията при формирането на моделите на експресия. Комбинирането на ресурси за размножаване в контролирани условия (напр. генетични карти) с пробовземания от естествени популации подобрява способността ни да разкрием силите, които определят разнообразието на генната експресия, особено в дивергиращи или наскоро дивергирали популации.
3.3. Вариации в генната експресия в отговор на стимули от околната среда
Разбирането на начина, по който организмите реагират на дразнители от околната среда, включително абиотични и биотични стресови фактори, е от решаващо значение в контекста на климатичните промени. Транскриптомиката в естествена среда показва, че дори малки промени в околната среда могат да повлияят значително на генната експресия, разкривайки взаимодействията GxE и молекулярните механизми на фенотипната пластичност. Например проучвания при A. thaliana и други видове демонстрират, че фактори на околната среда като температура, валежи и осмотичен стрес влияят върху транскрипционните вариации в различните етапи на развитие.
Съгласуваното и навременно вземане на проби е от съществено значение за получаването на надеждни транскриптомни данни. Генната експресия е чувствителна към времеви и екологични променливи, което изисква внимателно боравене, съхранение и съобразяване с времето за пробовземане, за да се избегне разграждането на РНК или груповите ефекти. Транскриптомните анализи обаче предоставят само „моментна снимка“ на генната експресия, което налага провеждането на изследвания във времето, за да се обхванат динамичните регулаторни процеси, въпреки че това би оскъпило изследванията. Алтернативни подходи като qPCR за кандидат-гени предлагат по-практичен начин за проследяване на времевите промени.
Включването на данни за климатичните промени в екологичната транскриптомика помага да се идентифицират движещите сили на вариациите в генната експресия, като температура и нива на CO2. Изследвания върху култури като ориз и соя предлагат модел за транскрипционните реакции към климатичните фактори, разкривайки закономерности, които са приложими и за дивите популации. Усъвършенстваните методи, включително PCA и регресионен анализ, подобряват способността ни да свързваме транскрипционните промени с екологичния контекст, оптимизирайки прогнозите за реакциите на видовете към изменението на климата и стресовите фактори на околната среда.
3.4. Връзка между генна експресия и фенотип
За да може генната експресия да играе функционална роля в екологията, тя трябва да оказва влияние върху фенотипа. Няколко проучвания са потвърдили причинно-следствената връзка между функционалните елементи и фенотипа чрез допълнителни тестове, базирани на протеини или метаболизъм, чрез изключване или чрез трансгенна експресия на интересуващите ни гени (таблица 2.4).
Таблица 2.4 Ключови изследвания и постижения в областта на екологичната транскриптомика: От фенотипна диференциация до причинно-следствени връзки в генната експресия
| Категория | Организъм | Основни открития | Източник |
| Алтернативни фенотипи | C. clupeaformis (езерна бяла риба) | Мрежовият анализ на ко-експресията разкрива различни генни модули в мозъчните и мускулните тъкани на нормални форми и джуджета | Filteau et al., 2013 |
| Смущения на околната среда | F. grandis
(заливна рибка) |
След нефтен разлив > 1 500 диференциално изразени гени и променена морфология на хрилете; cyp1a, свързан с проблеми в развитието | Whitehead et al., 2011 |
| Адаптация към стрес | S. cerevisiae (дрожди) | Адаптивни промени в здравословното състояние при солеви стрес, свързани с SNP и разлики в размера на генома, разкриващи еволюцията на експресията при адаптация към стрес | Dhar et al., 2011 |
| Усъвършенствана екологична транскриптомика | S. cerevisiae (дрожди) | Нокаутирането на гени потвърждава случайните връзки между мрежите за експресия и признаците | Zhu et al., 2008 |
От решаващо значение за постигане на напредък в екологичната транскриптомика е да се премине отвъд корелациятa между генната експресия и вариациите на признаците, като се включат манипулативни техники. Иновативни техники като RNAi и CRISPR/Cas вече са приложени към нетрадиционни модели и могат да бъдат разширени към екологично значими немоделни видове. Такива подходи водят до преход на екологичната транскриптомика от описателни изследвания към такива, които изясняват процесите, подобрявайки разбирането ни за генетичните пътища и тяхната диверсификация в различните таксони, като същевременно дават информация за екологичната и еволюционната теория.
4. ПРЕДИЗВИКАТЕЛСТВА И ПЕРСПЕКТИВИ
4.1. Събиране, анализ и тълкуванена транскриптомни данни
Въпреки че транскриптомиката на ландшафта може да отговори на различни въпроси, всеки от които носи своите съображения, се срещат и някои общи предизвикателства, като стохастичността на околната среда и индивидуалната вариация, които усложняват изолирането на ефектите на околната среда върху транскрипцията. Фактори като циркадните ритми, степента на развитие, полът, репродуктивният статус и имунните/болестните състояния могат да замъглят отговорите на околната среда. Контролирането на тези променливи по статистически път или по време на вземането на проби изисква по-голям размер на пробите и по-високи разходи. Въпреки това разходите за секвениране продължават да намаляват.
Популациите могат да се различават по отношение на транскрипционните реакции, което налага оптимално възпроизвеждане в различни участъци или градиенти. Стратегиите за пробовземане трябва да правят компромиси: да се приоритизират местата за въпроси, свързани с ландшафта, или да се приоритизират индивидите за вариации в рамките на мястото. Симулационните проучвания могат да помогнат за прецизиране на тези компромиси.
Обединяването на извадките подчертава средните стойности на популацията, но омаловажава индивидуалните вариации, което е подходящо в някои определени случаи, но не винаги. Намаляването на разходите за секвениране подобрява осъществимостта на изследването, но проектите трябва да съответстват на видовете и целите на изследването, като се гарантира подходящо повторение и представяне на градиента.
В обобщение, как най-правилно да се вземат проби за транскриптомни изследвания на ландшафта, е отворен и не лек въпрос, който до голяма степен зависи от целта на конкретното изследване и видовете, които представляват интерес. По-долу са обобщени някои специфични въпроси и съображения, свързани с ландшафтната транскриптомика.
4.2. Генната експресия като процес, зависим отвремето
Повечето организми са развили биологични ритми, които отговарят на времевите промени в околната среда, регулират поведението, физиологията и генната експресия. Циркадните ритми в генната експресия са широко разпространени в широк спектър от таксони – от прокариоти до растения, гъби и животни. Междуприливните миди и коралите, изграждащи рифове, например, модулират генната си експресия в отговор на циркадните и приливно-отливните ритми, сезонните и лунните цикли. Тези особености подчертават необходимостта от експерименти, които отчитат времевите промени в околната среда в различните географски региони.
Мащабът е от основно значение за ландшафтната екология. Ландшафтът набляга на пространствената хетерогенност, като понятието „ландшафт“ варира в зависимост от размера на организма и способността му за разпространение. Малките ландшафти, като тези на микробите, предлагат експериментални модели за изучаване на ландшафтната транскриптомика, свързана както с микробите, така и с по-големите организми.
4.3. Специфични за тъканите реакции и транскриптомни изследвания
Друг съществен фактор при провеждане на изследвания върху многоклетъчни организми е изборът на тъкан. Тъканно-специфичните разлики в генната експресия могат да бъдат значителни и да се различават в отделните популации. Например при изследване на атлантическата риба Fundulus heteroclitus 76 % от метаболитните гени са били различно експресирани в мозъчните, сърдечните и чернодробните тъкани. От тях само 31 % от специфичните за тъканите разлики са с постоянна експресия сред рибите, произхождащи от три популации по източното крайбрежие на САЩ. Дори в рамките на един орган разликите между клетъчните типове на тази тъкан могат да бъдат значителни. Поради това е необходимо внимателно да се прецени коя тъкан да се подбере и да се имат предвид ограниченията на изводите, породени от този избор.
4.4. Бъдещето на ландшафтната транскриптомика
В продължение на десетилетие микрочиповете са били доминиращ метод за количествено определяне на транскрипцията на целия геном, но напоследък използването на RNAseq нараства, особено за видове без предварителни геномни ресурси. Микрочиповете, макар и по-рядко използвани, остават ценни в дизайна на изследванията, например за изучаване на отговора на стимулите и моделите на генна експресия, особено ако вече са налични такива. Комбинирането на микрочипове и RNAseq може да се приложи за изследване на глобални модели на генна експресия в естествени популации.
Епигенетичните механизми, като метилиране на ДНК, могат да повлияят на генната експресия в отговор на факторите на околната среда. Докато разликите в последователността на ДНК могат да зависят от контекста, метилирането на ДНК е по-податливо на влиянието на околната среда, като естествената среда може да разкрие алтернативни профили на метилиране, които не се наблюдават при експерименти в контролирани условия. Комбинирането на RNAseq с анализи на ДНК метилирането може да осигури по-задълбочени познания за генетичната основа на реакциите на околната среда при проучвания в ландшафтен мащаб.
Протеомиката ще допълни транскриптомните изследвания, като свърже генната експресия с функционални протеинови продукти, подпомагайки по-доброто разбиране на начина, по който стресовите фактори на околната среда се трансформират във фенотипни промени в ландшафтния мащаб.
5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Ландшафтната транскриптомика съчетава функционалната геномика с ландшафтната екология, за да разбере как организмите реагират на промените във факторите на околната среда на молекулярно ниво в различни пространствени и времеви градиенти. Тази област се развива бързо през последното десетилетие, използвайки технологии като RNAseq и микрочипове за измерване на генната експресия в дивите популации. Този подход разкрива взаимодействията между гените и околната среда, хвърляйки светлина върху адаптацията към стресови фактори и промени в околната среда, което е от решаващо значение в контекста на изменението на климата.
Въпреки това продължават да съществуват предизвикателства, особено при немоделните видове, с чиито геномни ресурси не разполагаме. Бъдещите изследвания вероятно ще съчетаят транскриптомиката с протеомиката и епигенетиката, за да се добие по-добра представа за отговорът на организмите към околната среда. Това интегриране ще бъде от ключово значение за разбирането, как организмите се адаптират към средата, както и за разработването на стратегии за опазване на видовете. Ландшафтната транскриптомика предлага ценна информация за екологичните и еволюционните процеси, което я прави обещаващ инструмент за насочване на усилията за опазване и управление.
Протеомиката ще допълни транскриптомните изследвания, като свърже генната експресия с функционални протеинови продукти, помагайки за по-доброто разбиране на начина, по който стресовите фактори на околната среда се трансформитат във фенотипни промени в ландшафтния мащаб.
Традиционни моделни организми като Mus musculus, Saccharomyces cerevisiae, Drosophila melanogaster и A. thaliana са облагодетествани с обширни геномни ресурси, включително анотации на гени и прогнозирани взаимодействия. Еколозите обаче често изучават немоделни организми, които не разполагат с подобни ресурси. Изследователите разчитат на информация от най-близкия моделен роднина, но генетичните различия могат да направят тези анотации неточни. Дори при моделните организми цели геноми остават непълно анотирани. Разработването на специфични за вида геномни бази данни и усъвършенстването на анотациите ще бъде от решаващо значение за напредъка на транскриптомните изследвания на ландшафта.
6 ЛИТЕРАТУРА
Alneberg, J., Bennke, C., Beier, S., Bunse, C., Quince, C., Ininbergs, K., Riemann, L., et al. (2020). Ecosystem-wide metagenomic binning enables prediction of ecological niches from genomes. Communications Biology, 3(1), 119. https://doi.org/10.1038/s42003-020-0856-x
Alvarez, M., Schrey, A. W., & Richards, C. L. (2015). Ten years of transcriptomics in wild populations: What have we learned about their ecology and evolution? Molecular Ecology, 24(4), 710–725. https://doi.org/10.1111/mec.13055
Campbell-Staton, S. C., Bare, A., Losos, J. B., Edwards, S. V., & Cheviron, Z. A. (2018). Physiological and regulatory underpinnings of geographic variation in reptilian cold tolerance across a latitudinal cline. Molecular Ecology, 27(9), 2243–2255. https://doi.org/10.1111/mec.14580
Campbell-Staton, S. C., Cheviron, Z. A., Rochette, N., Catchen, J., Losos, J. B., & Edwards, S. V. (2017). Winter storms drive rapid phenotypic, regulatory, and genomic shifts in the green anole lizard. Science, 357(6350), 495–498. https://doi.org/10.1126/science.aam5512
Campbell-Staton, S. C., Winchell, K. M., Rochette, N. C., Fredette, J., Maayan, I., Schweizer, R. M., & Catchen, J. (2020). Parallel selection on thermal physiology facilitates repeated adaptation of city lizards to urban heat islands. Nature Ecology & Evolution, 4, 652–658. https://doi.org/10.1038/s41559-020-1131-8
Chelaifa, H., Mahe, F., & Ainouche, M. (2010). Transcriptome divergence between the hexaploid salt-marsh sister species Spartina maritima and Spartina alterniflora (Poaceae). Molecular Ecology, 19(10), 2050–2063. https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2010.04637.x
Colbourne, J. K., Pfrender, M. E., Gilbert, D., Thomas, W. K., Tucker, A., Oakley, T. H., Tokishita, S., Aerts, A., Arnold, G. J., Basu, M. K., Bauer, D. J., Cáceres, C. E., Carmel, L., Casola, C., Choi, J.-H., Detter, J. C., Dong, Q., Dusheyko, S., Eads, B. D., … Boore, J. L. (2011). The Ecoresponsive Genome of Daphnia pulex. Science, 331(6017), 555–561. https://doi.org/10.1126/science.1197761
Connor, K. M., & Gracey, A. Y. (2011). Circadian cycles are the dominant transcriptional rhythm in the intertidal mussel Mytilus californianus. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(38), 16110–16115. https://doi.org/10.1073/pnas.1111076108
Dowen, R. H., Pelizzola, M., Schmitz, R. J., Lister, R., Dowen, J. M., Nery, J. R., Dixon, J. E., & Ecker, J. R. (2012). Widespread dynamic DNA methylation in response to biotic stress. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109(32). https://doi.org/10.1073/pnas.1209329109
Keagy, J., Drummond, C. P., Gilbert, K. J., Grozinger, C. M., Hamilton, J., Hines, H. M., Lasky, et al. (2023). Landscape transcriptomics as a tool for addressing global change effects across diverse species. Molecular Ecology Resources, 1755-0998.13796. https://doi.org/10.1111/1755-0998.13796
Leakey, A. D. B., Ainsworth, E. A., Bernard, S. M., Markelz, R. J. C., Ort, D. R., Placella, S. A., Rogers, A., Smith, M. D., Sudderth, E. A., Weston, D. J., Wullschleger, S. D., & Yuan, S. (2009). Gene expression profiling: Opening the black box of plant ecosystem responses to global change. Global Chnge Biology, 15(5), 1201–1213. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2008.01818.x
Nagano, A. J., Sato, Y., Mihara, M., Antonio, B. A., Motoyama, R., Itoh, H., Nagamura, Y., & Izawa, T. (2012). Deciphering and Prediction of Transcriptome Dynamics under Fluctuating Field Conditions. Cell, 151(6), 1358–1369. https://doi.org/10.1016/j.cell.2012.10.048
Rees, B. B., Andacht, T., Skripnikova, E., & Crawford, D. L. (2011). Population Proteomics: Quantitative Variation Within and Among Populations in Cardiac Protein Expression. Molecular Biology and Evolution, 28(3), 1271–1279. https://doi.org/10.1093/molbev/msq314
Richards, C. L., Rosas, U., Banta, J., Bhambhra, N., & Purugganan, M. D. (2012). Genome-Wide Patterns of Arabidopsis Gene Expression in Nature. PLoS Genetics, 8(4), e1002662. https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1002662
Semeniuk, C. A. D., Jeffries, K. M., Li, T., Bettles, C. M., Cooke, S. J., Dufour, B. A., Halfyard, E. A., Heath, J. W., Keeshig, K., Mandrak, N. E., Muir, A. J., Postma, L., & Heath, D. D. (2022). Innovating transcriptomics for practitioners in freshwater fish management and conservation: Best practices across diverse resource-sector users. Reviews in Fish Biology and Fisheries, 32, 921–939.
Seyfferth, C., Renema, J., Wendrich, J. R., Eekhout, T., Seurinck, R., Vandamme, N., Blob, B., Saeys, Y., Helariutta, Y., Birnbaum, K. D., & De Rybel, B. (2021). Advances and Opportunities in Single-Cell Transcriptomics for Plant Research. Annual Review of Plant Biology, 72(1), 847–866. https://doi.org/10.1146/annurev-arplant-081720-010120
Supplitt, S., Karpinski, P., Sasiadek, M., & Laczmanska, I. (2021). Current Achievements and Applications of Transcriptomics in Personalized Cancer Medicine. International Journal of Molecular Sciences, 22(3), 1422. https://doi.org/10.3390/ijms22031422
Swenson, N. G. (2012). The Functional Ecology and Diversity of Tropical Tree Assemblages through Space and Time: From Local to Regional and from Traits to Transcriptomes. ISRN Forestry, 2012, 1–16. https://doi.org/10.5402/2012/743617
Swenson, N. G., & Jones, F. A. (2017). Community transcriptomics, genomics and the problem of species co‐occurrence. Journal of Ecology, 105(3), 563–568. https://doi.org/10.1111/1365-2745.12771
Wagner, T., Fergus, C. E., Stow, C. A., Cheruvelil, K. S., & Soranno, P. A. (2016). The statistical power to detect cross‐scale interactions at macroscales. Ecosphere, 7(7), e01417. https://doi.org/10.1002/ecs2.1417
Whitehead, A., & Crawford, D. L. (2005). Variation in tissue-specific gene expression among natural populations. Genome Biology, 6(2), R13. https://doi.org/10.1186/gb-2005-6-2-r13
Whitehead, A., Dubansky, B., Bodinier, C., Garcia, T. I., Miles, S., Pilley, C., Raghunathan, V., Roach, J. L., Walker, N., Walter, R. B., Rice, C. D., & Galvez, F. (2012). Genomic and physiological footprint of the Deepwater Horizon oil spill on resident marsh fishes. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109(50), 20298–20302. https://doi.org/10.1073/pnas.1109545108
Whitehead, A., Zhang, S., Roach, J. L., & Galvez, F. (2013). Common functional targets of adaptive micro- and macro-evolutionary divergence in killifish. Molecular Ecology, 22(14), 3780–3796. https://doi.org/10.1111/mec.12316
Whitham, T. G., Bailey, J. K., Schweitzer, J. A., Shuster, S. M., Bangert, R. K., LeRoy, C. J., Lonsdorf, E. V., Allan, G. J., DiFazio, S. P., Potts, B. M., Fischer, D. G., Gehring, C. A., Lindroth, R. L., Marks, J. C., Hart, S. C., Wimp, G. M., & Wooley, S. C. (2006). A framework for community and ecosystem genetics: From genes to ecosystems. Nature Reviews Genetics, 7(7), 510–523. https://doi.org/10.1038/nrg1877
Wuitchik, D. M., Wang, D., Pells, T. J., Karimi, K., Ward, S., & Vize, P. D. (2019). Seasonal temperature, the lunar cycle and diurnal rhythms interact in a combinatorial manner to modulate genomic responses to the environment in a reef‐building coral. Molecular Ecology, 28(16), 3629–3641. https://doi.org/10.1111/mec.15173
