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本文由李苗苗编译，董小橙、江舜尧编辑。 原创微文，欢迎转发转载。 通过改变土壤特性，植物可以改变其生长环境。虽然已知土壤微生物群在由此产生的植物-土壤反馈中起关键作用，但这种现象背后的近端机制仍未知。我们发现苯并恶嗪类是一类由小麦和玉米等谷物根部释放的防御性次生代谢产物，并在下一代植物中可改变与根相关的真菌和细菌群落、减少植物生长、增加茉莉酮酸信号和植物防御、抑制食草动物的表现。补充实验表明，在调节阶段在土壤中积累的苯并恶嗪类分解产物6-甲氧基-苯并恶唑啉-2-酮（MBOA）是引发观察到的表型变化的充要条件。灭菌、真菌与细菌分析和补充实验表明，MBOA通过改变与根相关的微生物群间接起作用。我们的研究结果揭示了植物决定下一代根际微生物群组成、植物表现和植物-食草动物相互作用的机制。 论文ID 原名：Root exudate metabolites drive plant-soil feedbacks on growth and defense by shapingthe rhizosphere microbiota 译名：根系分泌的代谢物通过塑造根际微生物群来驱动植物-土壤对生长和防御的反馈 期刊：Nature Communication IF：13.691 发表时间：2018年 通信作者：Matthias Erb 通信作者单位：伯尔尼大学植物科学研究所 实验设计 实验内容 野外实验 我们在瑞士Changins的Agroscope的一个耕地上种植了B73和bx1玉米植物（Parcel 30,2014; 46°23'56.7''N，6°13'58.9''E）。3个月后，我们从个别B73或bx1玉米植物中挖掘出含有根系约20×20×20cm的土样，并将根系与土样分离以进行微生物群测定。收集每株植物的大块土壤用于反馈实验并在4℃下储存直至使用。 反馈实验I 来自现场实验的不同植物的土壤核心的土壤样品分别通过1cm筛、均质化、与20％蒸压砂混合，并用于填充3L盆。将新的B73植物分别培养在含有B73条件或bx1条件的土壤的盆中。将盆随机放置在温室桌上，并每周重新排列，植物每周浇水三次。种植后70天，记录每株植物最年轻完全开放的叶子的株高和叶绿素含量。收获每株植物最幼的完全发育的叶子并分成两部分。其中一半用于测量S. frugiperda的表现。叶子的另一半立即在液氮中冷冻并储存在-80℃下用于分析初级和次级代谢物以及防御性标记物。生长91天后，停止实验，收获剩余的地上生物物质，在60℃下烘箱干燥2天并称重。从盆中取出根系收集根和根际样品用于微生物群分析。 微生物补充、土壤结构和苯并恶嗪类 为了探索土壤微生物群和土壤结构在反馈效应中的作用，B73和bx1玉米植株在该领域再次生长。3个月后收集来自个体植物的土样，筛分和均质化，分成三部分，并用于三个不同的实验。 MBOA补充实验 2015年收集了来自第一个采样地的鲜散装土壤，并填充到3升盆（13.1厘米深，直径20.2厘米）。为了调节大块土壤，种植B73和bx1植物并在伯尔尼的一个共同花园中生长（46°57'10.6''N，7°26'41.0''E）。每周一次用不同溶液浇灌植物。3个月后，分别收获每株植物的条件土壤，过筛、匀浆，并分成三组等分试样。 苯并恶嗪类通路实验 将来自Changins的新鲜大块土壤过筛、均质化并填充到3L盆（13.1cm深和20.2cm直径）中。然后，将B73，bx1 / B73，W22，bx1 / W22，bx2 / W22和bx6 / W22种子种植在伯尔尼的公共花园中的盆中。3个月后，收获每株植物的经处理的大块土壤、过筛、均质化，与20％高压灭菌的沙子混合并填充到1L罐（13.5cm深和11.7cm直径）中。然后将新的野生型植物在温室中的不同盆中生长并在70天后（n = 10-15）进行表型分析。 反馈持久性实验 为了探索BX依赖性土壤反馈效应的持续性，B73和bx1玉米植物生长在Changins的一个野外实验基地。3个月后，切割植物的枝条，并使休耕场过冬。在下一个生长季节，收集来自单个植物的土样，过筛，均质化，与20％高压灭菌的沙子混合，并用于填充3L盆（13.1cm深度和20.2cm直径）。然后将新的B73植物在温室中的不同盆中生长并在70天后进行表型分析（n = 11-13）。 实验结果 1 苯并恶嗪类可确定与根相关的微生物群 苯并恶嗪类可确定与根相关的微生物群。为了测试BX是否改变与根相关的微生物群，我们首先在野外种植野生型（WT）B73植物和bx1玉米突变体的近等基因系[18]。Bx1编码色氨酸合酶α同源物，其产生吲哚作为BX前体。因此，bx1突变体是BX缺陷[18]。根表面清洗显示bx1植物比WT植物的BXs少90％（图1a，补充图1a），种植植物3个月后的土样提取物含有显著较少的BXs（图1b，补充图1b），C）。在营养生长阶段结束后种植三个月，我们对田间生长的WT和bx1植物的土壤、根和根际样品进行了细菌[19]和真菌[20]核糖体标记基因谱分析（补充电影1，补充数据1-4）。我们没有观察到对α-多样性的任何影响（参考补充数据3深入分析BX分泌物对微生物多样性的影响）。无约束和受约束的纵向都表明WT和bx1植物之间细菌和真菌的群落组成显著不同（图1c，d，补充图1d，e）。多变量统计证实了这些影响的重要性（补充表1和2）。对个别运算分类单位（OTU）的仔细检查揭示了B73和bx1植物之间的实质性和区室特异性微生物群变异（补充图1f-k）。Bx1依赖性效应占总微生物群变异的约5％（补充表1），通常这是在不同品种或种质之间的多区域比较中观察到的变异水平[21]。因此，玉米根的差异性分泌物BXs与根和根际微生物群的显著变化有关。 图1 玉米根的苯并恶嗪释放与根相关微生物群的变化有关 2 苯并恶嗪类的土壤调理增加了植物防御 为了测试根际微生物群组成中BX依赖性变异是否与植物表现变化相关，我们测量了先前由WT或bx1突变植物调节的土样中生长的玉米植物的生长和食草动物防御，分别称为'BX +'和' BX-'土壤。相对于在BX-土壤中生长的植物，在BX +土壤中生长的植物较小，含有较少的叶绿素，并且积累更少的枝条生物量（图2a，补充图2a，b）。此外，在BX +土壤中生长的植物的叶子上减少了草地贪夜蛾的毛虫生长（图2b，补充图2c）。土壤类型之间的叶片损坏量没有差异（图2c），表明叶子不太可口而不是对毛虫的吸引力较小。代谢物分析显示，在BX +土壤中生长的植物叶片含有降低的糖、可水解氨基酸和总可溶性蛋白质水平，但防御信号水杨酸（SA）、茉莉酸（JA）和12-氧代水平增加。植物二烯酸（OPDA;图2d，补充图2d，e）。防御标记基因如JA响应性丝氨酸蛋白酶抑制剂（ZmSerPIN）和毒性核糖体失活蛋白2（ZmRIP2）[22,23]也被上调（图2d，补充图2f）。另一方面，防御性代谢物以及防御性标记基因如SA标记物ZmPR1和蛋白酶抑制剂ZmMPI22的浓度在土壤处理之间没有差异（图2d，补充图2f，g）。总之，这表明通过BX分泌物的土壤调节与JA响应性防御和草食动物生长抑制的表达增加以及下一代植物中的初级代谢物积累和植物生长减少相关。 图2 苯并恶嗪类土壤调节可增加植物防御并减少植物生长 3 苯并恶嗪类对生长的影响是基因型特异性的 为了证实BX途径参与观察到的土壤调节对植物表现的影响，我们在温室中用三种额外的bx突变体及其各自的野生型系W22调节土壤，并在下一代植物中确定植物和食草动物的表现[24,25]。与B73背景中的发现一致，与bx1，bx2或bx6突变体条件的土壤相比，在W22条件土壤中生长的W22植物的食草动物生长减少（图3a）。然而，在W22背景中未观察到生物量效应（图3b）。生理测试证实了这些不同的表型。与增强的食草动物抗性相关（图3a）和类似于B73植物，W22背景中的植物表现出增加的防御激素水平和防御标记基因（图3c，补充图3）。与B73相反并且与W22植物中缺乏生长效应一致（图3b），W22响应植物的叶子在可溶性蛋白质水平上没有差异，与先前的条件无关（图3c，补充图3）。因此，叶片防御的BX依赖性增加似乎与生长抑制在遗传上不相关，并且BX土壤条件的生长效应随植物遗传背景而变化。 图3 不同苯并恶嗪类突变体土壤调理对植物和食草动物的影响。 4 苯并恶嗪类作用比冬季休闲期更长 在农业背景下，土壤调节和下一代植物生长通常由休耕期分开。为了解释这种影响，我们在田间调节土壤，让它们在田间越冬，然后评估这些BX +和BX-土壤，以获得下一植被期间植物生长和防御的反馈。BX土壤调节对植物和食草动物表现的影响与休耕期无关（补充图4）。 5 分解产物MBOA足以用于土壤反馈 六甲氧基苯并恶唑啉-2-酮（MBOA）被鉴定为BX +土壤中主要的Bx1依赖性代谢物（图1b，补充图1b）。因此，我们假设这种代谢物可能足以触发观察到的植物生长和防御变化。为了验证这一假设，我们测量了3个月内单个盆栽WT植物的土壤中的总MBOA水平（补充图5a），并在相同的时间段内补充了bx1植物的土壤和匹配量的MBOA。MBOA互补恢复了随后植物生成的生长和食草动物表型（图4a，b），并且将BX响应性叶代谢标记恢复回WT水平（图4c，补充图5b-h）。总之，这些结果表明，土壤衍生的MBOA对于下一代植物增加防御和减少生长是充要的。 图4 MBOA的应用恢复了苯并恶嗪类依赖的植物-土壤反馈效应。 6 土壤微生物群的变化引发反馈效应 根系分泌物可能通过一系列因素影响下一代植物表现，包括pH、营养、土壤结构和土壤生物群的变化[26]。在调节阶段结束时（补充表3）和反应阶段（补充表4）后，元素分析和pH测量未显示BX +和BX-土壤之间存在任何显着差异。此外，将具有高有机质和营养成分的50％非灌封盆栽土壤与条件化的土壤混合，不会影响下一代植物的反馈效应（补充图6）。因此，我们评估了土壤微生物群中BX依赖性变化是否可能是观察到的反馈效应的原因。为了验证这一假设，我们通过X射线对BX +和BX-土壤进行了灭菌，并用BX +和BX-土壤的微生物提取物补充了灭菌土壤。通过25 μm过滤获得微生物提取物[27]，得到含有土壤微生物的溶液，但没有相对大型土壤动物。土壤灭菌消除了植物和食草动物性能以及BX +和BX-土壤之间代谢叶标记的差异（图5，补充图7，补充表5,6）。与BX +和BX-土壤的微生物提取物的互补完全恢复了BX依赖性对植物生长和防御的影响（图5，补充图7，补充表5,6）。 图5 土壤微生物群中苯并恶嗪类的依赖性变化对引发植物和食草动物性能的变化是充要的 7 MBOA，微生物群和反馈效应之间的关系 为了研究土壤微生物群与MBOA之间的联系，我们补充了带MBOA生理水平的bx1植物（补充图5a），然后用X射线对对照和MBOA处理的土样进行灭菌。没有随后灭菌的MBOA处理减少了植物和毛虫的生长并诱导了叶片防御，结果类似于先前的实验（图6，补充图8a-g）。当MBOA补充的土壤被灭菌时，这些效应消失（图6，补充图8a-g）。X射线辐射不会影响土壤中残留的MBOA浓度（补充图8h），这使我们能够排除土壤衍生的MBOA对植物生长和防御的直接影响。总之，这些结果表明，MBOA诱导的土壤微生物群的变化足以解释BX依赖性对植物生长和防御的影响。 图6 MBOA诱导的对植物和食草动物的影响取决于土壤微生物群。 8 苯并恶嗪类物质塑造下一代植物的微生物群 为了了解BX土壤调节是否改变响应植物的根相关微生物群，我们在BX +和BX-土壤中生长的WT植物的根和根际样品中分析了真菌和细菌群落。无约束和受约束的纵向均显示根际和根之间以及BX +和BX-土壤之间的细菌和真菌的明显分离（图7a，b，补充图9a，b）。多变量统计证实了这些影响的显著性（补充表7和8;我们参考补充数据3深入分析BX土壤调节对微生物多样性的影响）。放线菌Actinobacteria OTU和属于子囊菌Ascomycota和球囊菌门Glomeromycota的OTU的子集对根和根际样品的分离贡献最大（图7c，d）。一组变形菌Proteobacteria在BX +土壤中更丰富，而一些ChloroflexiOTU与其他门的OTU是BX-土壤的特征。真菌群落变化较大，并且表现出不太清晰的分类模式，其中任何类型的土壤调节都会发现子囊菌OTU的子集。此外，我们注意到球囊菌门GlomeromycotaOTU在BX +土壤中的含量往往较少，这表明它们受到BX的负面影响。虽然OTU水平分析证实了BX +和BX-土壤的根和根际样品之间特定细菌OTU的变异，但由于群落组成不同，真菌OTU的情况并非如此（补充图9c-h，见补充数据4））。因此，微生物群介导的BX依赖性对植物生长和防御的影响与细菌变化更密切相关，相对于响应植物根际真菌。 图7 苯并恶嗪-调节在第二代植物的根和根际塑造土壤微生物群。 讨论 众所周知，植物可以改变土壤微生物群，从而决定其后代的表现，但是这种现象背后的近端机制尚不清楚。在此，我们描述了一种机制，通过此机制，玉米植物通过改变土壤中细菌和真菌群落的组成来决定下一代的生长和防御。我们的发现支持以下机制模型（图8）：玉米植物从根部释放代谢物的混合物，包括BX，如DIMBOA，从而影响与根相关的微生物群的组成（图1）。DIMBOA的寿命相对较短，并且迅速而自发地转变为更稳定的MBOA[28]，其在土壤中积累（图1）。MBOA对土壤的调节以及其他可能的BX引发了下一代植物根系相关微生物群结构的变化（图7）。这些变化增加了叶片防御，抑制了食草动物的生长并减少了植物的生长，后者取决于植物的遗传背景（图2）。需要进一步的实验来阐明从调节阶段传递到响应阶段的BX依赖因子的确切性质。补充实验表明，反馈效应不需要较大的土壤动物[27]。相反，微生物或其代谢物可能会被传播，并可能决定下一代微生物群的组成[29]。详细的微生物组分析，包括减少土壤中遗传DNA产生的噪音的方法[30]，以及高分辨率代谢物指纹结合BX +和BX条件土壤微生物提取物的活动筛选将有助于测试这些假设。 图8 苯并恶嗪类依赖性、微生物群介导的植物表现示意模型 在BX +土壤中生长的B73植物中食草动物生长的抑制与防御性植物激素SA和JA的叶浓度增加和JA的更强表达相关，而不是SA响应的防御标记基因（图2，补充图2）。注意，玉米中的ZmPR10是JA而不是SA响应[22]。JA依赖的防御措施已经确立可以增加玉米对食草动物的抵抗力，包括草地贪夜蛾（Spodoptera frugiperda）[31]。虽然SA可以抑制许多植物中的JA信号传导[32]，但已经证明它可以在玉米中引发JA依赖的防御[33]。因此，土壤微生物群中BX依赖性变化可能增加叶片中的SA和JA信号传导，从而触发JA依赖性防御，随后促进增强对食草动物的抗性。SA水平增强，而SA标记基因未被诱导的事实表明JA对SA信号传导为负调节[34]。在一定程度上，观察到的表型让人联想到诱导的系统抗性（ISR），这是一种个体根际定殖细菌增加植物叶片中病菌和食草动物抗性的现象[35]。ISR通过促进各种植物物种（包括拟南芥，水稻和玉米）中的JA信号传导来起作用[35-37]。根瘤菌恶臭假单胞菌菌株KT2440菌株，被玉米BXs15吸引引发全身性、JA依赖性防御反应并触发针对玉米炭疽病真菌的ISR[37,38]。尽管ISR传统上与单个根际细菌与植物相互作用相关，但我们期望复杂的微生物群落能够适应相同的性状并且能够引发ISR。我们的研究代表了一个例子，其中特定的微生物群组成与改进的植物防御有关。未来的工作需要澄清微生物组引发ISR的作用和能力。这些工作将有助于更全面地了解植物微生物群如何支持寄主免疫系统[39]。 除了增强防御外，在BX +土壤中生长的B73植物枝条生长、叶片氨基酸、总可溶性蛋白质和糖类均减少。在W22背景中没有负增长效应和总蛋白消耗。该结果表明BX +调节的生长和防御效应可以在W22中解偶联，这对农业具有潜在影响。玉米通常连续几年种植在相同的土地上[40]，可能通过增强防御和食草动物抗性而受益于BX土壤调节和微生物组调节[41]。然而，取决于玉米基因型，BX土壤调节可以降低生长和产量。然而，取决于玉米基因型，BX土壤调节可以降低生长和产量。虽然通常被认为是相对自我耐受的，但众所周知，玉米可以从作物轮作中获益[40]。我们的研究表明，农民可以通过种植不显示消极的植物-土壤反馈效应的基因型来进一步提高玉米的自身耐受性。在潜在的直接化感作用和间接微生物组介导的土壤反馈效应方面，了解BX依赖性生长抑制的遗传结构是一个令人兴奋的前景[42]。 植物品种或种质的基因组因多个位点的不同等位基因而异，这种高水平的寄主遗传多样性通常解释了根和根际微生物群中组成变异的~5-6％[21]。在27个玉米自交系中也鉴定出类似水平的遗传变异（自交系的基因组在多个位点不同）[43]。引人注目的是，我们通过比较遗传上几乎相同但BX产量不同的植物，找到了相同水平的微生物群变异（补充表1）。该观察结果表明BX途径在构建玉米根和根际微生物群中起主要作用。未来的实验可以扩展这些发现，包括不同的土壤类型和不同反应作物的轮作情景，以评估观察到的微生物组响应和影响是否广泛，对于可持续的种植系统是否重要。研究BX是否以及如何与来自玉米的其他生物活性渗出物代谢物如flavonoids相互作用也是有趣的[44]，这也可能影响玉米根际微生物群。 根系分泌物为周围土壤生物群落的植物特定根和根际微生物群的基质驱动组装过程提供燃料[11]。虽然根系分泌物的这种总体功能是无可争议的，但是对复杂根系分泌物中特定化合物如何影响微生物群落结构尚不清楚。众所周知，微生物群落会对可用的营养物质和化学环境产生动态响应[45]。例如，土壤细菌群落的特定分类群以碳为底物依赖性方式大量增加，以增加常见的根系分泌物化合物，如葡萄糖，甘氨酸和柠檬酸[46]。在此，我们使用遗传方法扩展这一观点，表明除了初级代谢产物，次级代谢产物如BXs对微生物群落结构和微生物组特征具有重大影响。因此，所提出的研究代表了理解植物化学驱动的植物-微生物组相互作用的一步。 植物和土壤之间的相互作用决定了自然和农业系统中植物的共存，演替和生产力[3,26,47,48]。该研究通过从根部分泌生物活性分子改变土壤微生物群，确定植物通过改变土壤微生物群来影响下一代植物的生长和食草动物防御。这一发现通过建立分泌的植物次生代谢物的关键作用扩展了目前关于可遗传植物性状在调节植物相关微生物组中的重要性的观点[43,49-53]。此外，实验提供了土壤微生物群中分泌物依赖性变化与植物表现之间的功能联系。鉴于生物活性代谢物向根茎中的释放是植物的共同特征[10]，根系分泌物对植物表现的微生物组介导的影响可能在自然和农业生态系统中广泛存在。 评论 此研究明确了植物通过根系分泌物来改变土壤微生物群决定其后代的表现，揭示了植物决定下一代根际微生物群组成、植物表现和植物-食草动物相互作用的机制。研究详实且深入，说明了根际微生物群对植物之重要，受一代植物影响，利其后代。 想加入我们微生态学术群吗？可以长按或扫描以下二维码，审核通过后我们邀请您加入。这些微信群旨在为微生态研究者提供交流平台，而且我们会通过网络举办一系列的微生态研究技术讲座，分享一系列相关研究文献，举办一系列交流研究成果的学术活动。 了解更多菌群知识可以长按或扫描以下二维码关注“微生太”。 👇 详情点击下面👇链接进行查看 800元即可进行宏基因组测序！20天即可完成！免费提取DNA，全国包邮，部分地区还派送干冰！ 主要参考文献 21. Hacquard, S. et al. Microbiota and host nutrition across plant and animal kingdoms. Cell Host Microbe 17, 603–616 (2015). 25. Handrick, V. et al. Biosynthesis of 8-O-methylated benzoxazinoid defense compounds in maize. Plant Cell 28, 1682–1700 (2016). 29. de Agüero, M. G. et al. The maternal microbiota drives early postnatal innate immune development. Science 351, 1296–1302 (2016). 42. Venturelli, S. et al. Plants release precursors of histone deacetylase inhibitors to suppress growth of competitors. Plant Cell 27, 3175–3189 (2015). 47. Mangan, S. A. et al. Negative plant-soil feedback predicts tree-species relative abundance in a tropical forest. Nature 466, 752–755 (2010). 49. Lundberg, D. S. et al. Defining the core Arabidopsis thaliana root microbiome. Nature 488,86–90 (2012). 52. Lebeis, S. L. et al. Salicylic acid modulates colonization of the root microbiome by specific bacterial taxa. Science 349, 860–864 (2015). 63. Hartman, K., van der Heijden, M. G., Roussely-Provent, V., Walser, J. C. & Schlaeppi, K. Deciphering composition and function of the root microbiome of a legume plant. Microbiome 5, 2 (2017). |
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