مختلف پودوں کے دفاعی نظریات پودوں کے خصوصی تحول کے نمونوں کی وضاحت کے لیے اہم نظریاتی رہنمائی فراہم کرتے ہیں، لیکن ان کی کلیدی پیشین گوئیوں کو جانچنا باقی ہے۔ یہاں، ہم نے انفرادی پودوں سے لے کر آبادیوں اور قریب سے متعلقہ پرجاتیوں تک تمباکو کے کم ہونے والے تناؤ کے میٹابولوم کو منظم طریقے سے دریافت کرنے کے لیے غیر جانبدارانہ ٹینڈم ماس سپیکٹرو میٹری (MS/MS) تجزیہ کا استعمال کیا، اور معلومات میں کمپاؤنڈ سپیکٹرا کی بنیاد پر بڑے پیمانے پر سپیکٹرو میٹرک فیچر تھیوریز پر کارروائی کی۔ بہترین دفاع (OD) اور موونگ ٹارگٹ (MT) نظریات کی کلیدی پیشین گوئیوں کو جانچنے کے لیے فریم ورک۔ پلانٹ میٹابولومکس کا معلوماتی جزو OD تھیوری سے مطابقت رکھتا ہے، لیکن جڑی بوٹیوں کی وجہ سے میٹابولومکس ڈائنامکس پر MT تھیوری کی مرکزی پیشین گوئی سے متصادم ہے۔ مائیکرو سے لے کر میکرو ارتقائی پیمانے تک، جیسمونیٹ سگنل کو OD کے اہم عامل کے طور پر شناخت کیا گیا، جبکہ ایتھیلین سگنل نے MS/MS مالیکیولر نیٹ ورک کے ذریعے بیان کردہ جڑی بوٹیوں سے متعلق مخصوص ردعمل کی ٹھیک ٹیوننگ فراہم کی۔
متنوع ڈھانچے کے ساتھ خصوصی میٹابولائٹس ماحول کے ساتھ پودوں کی موافقت میں اہم حصہ دار ہیں، خاص طور پر دشمنوں کے دفاع میں (1)۔ پودوں میں پائے جانے والے خصوصی میٹابولزم کے حیرت انگیز تنوع نے ماحولیاتی افعال کے اس کے بہت سے پہلوؤں پر کئی دہائیوں کی گہرائی سے تحقیق کی حوصلہ افزائی کی ہے، اور پودوں کے دفاعی نظریات کی ایک طویل فہرست بنائی ہے، جو پودوں اور کیڑوں کے تعامل کی ارتقائی اور ماحولیاتی ترقی ہیں۔ تجرباتی تحقیق اہم رہنمائی فراہم کرتی ہے (2)۔ تاہم، ان پودوں کے دفاعی نظریات نے فرضی کٹوتی استدلال کے معیاری راستے کی پیروی نہیں کی، جس میں کلیدی پیشین گوئیاں تجزیہ کی ایک ہی سطح پر تھیں (3) اور نظریاتی ترقی کے اگلے دور کو آگے بڑھانے کے لیے تجرباتی طور پر تجربہ کیا گیا تھا (4)۔ تکنیکی حدود ڈیٹا اکٹھا کرنے کو مخصوص میٹابولک زمروں تک محدود کرتی ہیں اور خصوصی میٹابولائٹس کے جامع تجزیے کو خارج کرتی ہیں، اس طرح بین زمرہ کے موازنہ کو روکتی ہیں جو نظریاتی ترقی کے لیے ضروری ہیں (5)۔ مختلف پودوں کے گروپوں کے درمیان میٹابولک اسپیس کے پروسیسنگ ورک فلو کا موازنہ کرنے کے لیے جامع میٹابولومکس ڈیٹا اور ایک مشترکہ کرنسی کی کمی فیلڈ کی سائنسی پختگی میں رکاوٹ ہے۔
ٹینڈم ماس اسپیکٹومیٹری (MS/MS) میٹابولومکس کے میدان میں ہونے والی تازہ ترین پیشرفت ایک دیئے گئے نظام کلیڈ کے اندر اور ان کے درمیان میٹابولک تبدیلیوں کو جامع طور پر نمایاں کر سکتی ہے، اور ان پیچیدہ مرکبات کے درمیان ساختی مماثلت کا حساب لگانے کے لیے کمپیوٹیشنل طریقوں کے ساتھ مل کر کی جا سکتی ہے۔ کیمسٹری کا پیشگی علم (5)۔ تجزیہ اور کمپیوٹنگ میں جدید ٹیکنالوجیز کا امتزاج میٹابولک تنوع کے ماحولیاتی اور ارتقائی نظریات کے ذریعے کی گئی بہت سی پیشین گوئیوں کی طویل مدتی جانچ کے لیے ایک ضروری فریم ورک فراہم کرتا ہے۔ شینن (6) نے 1948 میں اپنے بنیادی مضمون میں پہلی بار انفارمیشن تھیوری متعارف کرائی، جس نے معلومات کے ریاضیاتی تجزیہ کی بنیاد رکھی، جو اس کے اصل اطلاق کے علاوہ بہت سے شعبوں میں استعمال ہوتا رہا ہے۔ جینومکس میں، انفارمیشن تھیوری کا کامیابی سے تسلسل قدامت پسند معلومات کی مقدار درست کرنے کے لیے کیا گیا ہے (7)۔ ٹرانسکرپٹومکس ریسرچ میں، انفارمیشن تھیوری ٹرانسکرپٹوم (8) میں مجموعی تبدیلیوں کا تجزیہ کرتی ہے۔ پچھلی تحقیق میں، ہم نے پودوں میں بافتوں کی سطح کی میٹابولک مہارت کو بیان کرنے کے لیے میٹابولومکس پر انفارمیشن تھیوری کے شماریاتی فریم ورک کا اطلاق کیا (9)۔ یہاں، ہم MS/MS پر مبنی ورک فلو کو انفارمیشن تھیوری کے شماریاتی فریم ورک کے ساتھ جوڑتے ہیں، جس کی خصوصیت مشترکہ کرنسی میں میٹابولک تنوع سے ہوتی ہے، تاکہ جڑی بوٹیوں کے ذریعے پیدا ہونے والے میٹابولوم کے پلانٹ ڈیفنس تھیوری کی اہم پیشین گوئیوں کا موازنہ کیا جا سکے۔
پودوں کے دفاع کے نظریاتی فریم ورک عام طور پر باہمی طور پر شامل ہوتے ہیں اور انہیں دو زمروں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: وہ جو دفاعی افعال کی بنیاد پر پودوں کے مخصوص میٹابولائٹس کی تقسیم کی وضاحت کرنے کی کوشش کرتے ہیں، جیسے کہ بہترین دفاع (OD) (10)، حرکت پذیر ہدف (MT) (11)) اور ظاہری شکل (12) تھیوری، جب کہ دیگر پودوں کی نشوونما کے طریقہ کار میں تبدیلیوں کے طریقہ کار پر اثر انداز ہوتے ہیں۔ خصوصی میٹابولائٹس کا جمع، جیسے کاربن: غذائیت کے توازن کا مفروضہ (13)، شرح نمو (14)، اور ترقی اور تفریق کے توازن کا مفروضہ (15)۔ نظریات کے دو سیٹ تجزیہ کی مختلف سطحوں پر ہیں (4)۔ تاہم، فنکشنل سطح پر دفاعی افعال کو شامل کرنے والے دو نظریات پودوں کی تشکیل اور ناقابل تسخیر دفاع کے بارے میں گفتگو پر حاوی ہوتے ہیں: OD تھیوری، جو یہ فرض کرتی ہے کہ پودے صرف ضرورت کے وقت اپنے مہنگے کیمیائی دفاع میں سرمایہ کاری کرتے ہیں، مثال کے طور پر، جب ان کو کھایا جاتا ہے جب کوئی گھاس کا جانور حملہ کرتا ہے، اس لیے، مستقبل کے حملے کے امکان کے مطابق، کمپاؤنڈ ایک دفاعی فعل (10) کے ساتھ ہوتا ہے۔ MT مفروضہ تجویز کرتا ہے کہ دشاتمک میٹابولائٹ کی تبدیلی کا کوئی محور نہیں ہے، لیکن میٹابولائٹ تصادفی طور پر تبدیل ہوتا ہے، اس طرح یہ امکان پیدا ہوتا ہے کہ جڑی بوٹیوں پر حملہ کرنے والے میٹابولک "حرکت کے ہدف" میں رکاوٹ پیدا ہو۔ دوسرے لفظوں میں، یہ دونوں نظریات میٹابولک ریموڈلنگ کے بارے میں متضاد پیش گوئیاں کرتے ہیں جو سبزی خوروں کے حملے کے بعد ہوتا ہے: دفاعی فعل (OD) اور غیر ہدایت شدہ میٹابولک تبدیلیوں (MT) (11) کے ساتھ میٹابولائٹس کے یک طرفہ جمع ہونے کے درمیان تعلق۔
OD اور MT مفروضوں میں نہ صرف میٹابولوم میں حوصلہ افزائی کی گئی تبدیلیاں شامل ہیں، بلکہ ان میٹابولائٹس کے جمع ہونے کے ماحولیاتی اور ارتقائی نتائج بھی شامل ہیں، جیسے کہ ایک مخصوص ماحولیاتی ماحول میں ان میٹابولک تبدیلیوں کے انکولی اخراجات اور فوائد (16)۔ اگرچہ دونوں مفروضے خصوصی میٹابولائٹس کے دفاعی فعل کو تسلیم کرتے ہیں، جو کہ مہنگا بھی ہو سکتا ہے یا نہیں، اہم پیشین گوئی جو OD اور MT مفروضوں میں فرق کرتی ہے، حوصلہ افزائی شدہ میٹابولک تبدیلیوں کی سمت میں مضمر ہے۔ OD تھیوری کی پیشین گوئی نے اب تک سب سے زیادہ تجرباتی توجہ حاصل کی ہے۔ ان ٹیسٹوں میں گرین ہاؤسز اور قدرتی حالات میں مخصوص مرکبات کے مختلف ٹشوز کے بالواسطہ یا بالواسطہ دفاعی افعال کا مطالعہ شامل ہے، نیز پودوں کی نشوونما کے مرحلے میں تبدیلیاں (17-19)۔ تاہم، اب تک، کسی بھی جاندار کے میٹابولک تنوع کے عالمی جامع تجزیے کے لیے ورک فلو اور شماریاتی فریم ورک کی کمی کی وجہ سے، دونوں نظریات (یعنی میٹابولک تبدیلیوں کی سمت) کے درمیان بنیادی فرق کی پیش گوئی کی جانچ کرنا باقی ہے۔ یہاں، ہم اس طرح کا تجزیہ فراہم کرتے ہیں۔
پودوں کے مخصوص میٹابولائٹس کی سب سے اہم خصوصیات میں سے ایک ان کا انتہائی ساختی تنوع ہے جو کہ واحد پودوں سے لے کر آبادیوں سے ملتے جلتے پرجاتیوں تک ہے (20)۔ خصوصی میٹابولائٹس میں بہت سی مقداری تبدیلیاں آبادی کے پیمانے پر دیکھی جا سکتی ہیں، جب کہ مضبوط معیار کے فرق کو عام طور پر پرجاتیوں کی سطح پر برقرار رکھا جاتا ہے (20)۔ لہذا، پودوں کا میٹابولک تنوع فنکشنل تنوع کا بنیادی پہلو ہے، جو مختلف طاقوں کے ساتھ موافقت کی عکاسی کرتا ہے، خاص طور پر وہ طاق جن میں خصوصی کیڑوں اور عام سبزی خوروں کے ذریعے حملے کے مختلف امکانات ہوتے ہیں (21)۔ چونکہ Fraenkel کے (22) پلانٹ کے مخصوص میٹابولائٹس کے وجود کی وجوہات پر ایک اہم مضمون ہے، مختلف کیڑوں کے ساتھ تعاملات کو اہم انتخابی دباؤ کے طور پر سمجھا جاتا ہے، اور خیال کیا جاتا ہے کہ ان تعاملات کو ارتقاء کے دوران پودوں کی شکل دی گئی ہے۔ میٹابولک راستہ (23)۔ خصوصی میٹابولائٹس کے تنوع میں مختلف نسلوں کے فرق بھی جڑی بوٹیوں والی حکمت عملیوں کے خلاف جزوی اور ناقابل عمل پودوں کے دفاع سے وابستہ جسمانی توازن کی عکاسی کر سکتے ہیں، کیونکہ دونوں انواع اکثر ایک دوسرے کے ساتھ منفی طور پر منسلک ہوتے ہیں (24)۔ اگرچہ ہر وقت ایک اچھا دفاع برقرار رکھنا فائدہ مند ہو سکتا ہے، دفاع سے منسلک بروقت میٹابولک تبدیلیاں پودوں کو دیگر جسمانی سرمایہ کاری کے لیے قیمتی وسائل مختص کرنے کی اجازت دینے میں واضح فوائد فراہم کرتی ہیں (19، 24)، اور سمبیوسس کی ضرورت سے بچنا۔ کولیٹرل نقصان (25)۔ اس کے علاوہ، کیڑے مکوڑوں کی وجہ سے خصوصی میٹابولائٹس کی یہ تنظیم نو آبادی میں تباہ کن تقسیم کا باعث بن سکتی ہے (26)، اور جیسمونک ایسڈ (JA) سگنل میں نمایاں قدرتی تبدیلیوں کی براہ راست پڑھنے کی عکاسی کر سکتی ہے، جسے آبادی میں برقرار رکھا جا سکتا ہے۔ اعلی اور کم JA سگنل سبزی خوروں کے خلاف دفاع اور مخصوص پرجاتیوں (27) کے ساتھ مقابلہ کے درمیان تجارتی تعلقات ہیں۔ اس کے علاوہ، خصوصی میٹابولائٹ بائیو سنتھیٹک راستے ارتقاء کے دوران تیزی سے نقصان اور تبدیلی سے گزریں گے، جس کے نتیجے میں قریب سے متعلقہ پرجاتیوں (28) کے درمیان پیچیدہ میٹابولک تقسیم ہوگی۔ جڑی بوٹیوں کے نمونوں (29) کو تبدیل کرنے کے جواب میں یہ پولیمورفزم تیزی سے قائم کیے جاسکتے ہیں، جس کا مطلب ہے کہ جڑی بوٹیوں کی برادریوں کا اتار چڑھاؤ میٹابولک ہیٹروجنیٹی کو چلانے کا ایک اہم عنصر ہے۔
یہاں، ہم نے خاص طور پر درج ذیل مسائل کو حل کیا۔ (I) سبزی خور کیڑے پودوں کے میٹابولوم کو کس طرح دوبارہ تشکیل دیتے ہیں؟ (Ii) میٹابولک پلاسٹکٹی کے اہم معلوماتی اجزا کون سے ہیں جن کو طویل مدتی دفاعی نظریہ کی پیشین گوئیوں کو جانچنے کے لیے مقدار کا تعین کیا جا سکتا ہے؟ (Iii) کیا پودے کے میٹابولوم کو حملہ آور کے لیے منفرد طریقے سے دوبارہ پروگرام کرنا ہے، اگر ایسا ہے تو، مخصوص میٹابولک ردعمل کو تیار کرنے میں پلانٹ کا ہارمون کیا کردار ادا کرتا ہے، اور کون سے میٹابولائٹس انواع کے دفاع کی مخصوصیت میں حصہ ڈالتے ہیں؟ (Iv) چونکہ بہت سے دفاعی نظریات کے ذریعہ کی گئی پیشین گوئیوں کو حیاتیاتی ٹشوز کی تمام سطحوں پر بڑھایا جا سکتا ہے، اس لیے ہم نے پوچھا کہ میٹابولک ردعمل انٹرنسپیز کے مقابلے کے اندرونی موازنہ سے کتنا مطابقت رکھتا ہے؟ اس مقصد کے لیے، ہم نے تمباکو نیکوٹین کے پتوں کے میٹابولوم کا منظم طریقے سے مطالعہ کیا ہے، جو کہ بھرپور خصوصی میٹابولزم کے ساتھ ایک ماحولیاتی ماڈل پلانٹ ہے، اور دو مقامی سبزی خوروں Lepidoptera Datura (Ms) (بہت جارحانہ، بنیادی طور پر کھایا جاتا ہے) Solanaceae (Lepidoptera Datura) کے لاروا کے خلاف موثر ہے۔ کیڑے ایک قسم کی "جینس" ہیں، جس میں Solanaceae کے میزبان پودوں اور دیگر نسلوں کے میزبان اور خاندانوں کے پودے کی خوراک ہے۔ ہم نے MS/MS میٹابولومکس سپیکٹرم کو پارس کیا اور OD اور MT تھیوریوں کا موازنہ کرنے کے لیے معلوماتی تھیوری شماریاتی وضاحت کنندگان کو نکالا۔ کلیدی میٹابولائٹس کی شناخت کو ظاہر کرنے کے لیے مخصوص نقشے بنائیں۔ تجزیے کو N. nasi کی مقامی آبادی اور قریب سے متعلقہ تمباکو کی انواع تک بڑھایا گیا تھا تاکہ پودوں کے ہارمون سگنلنگ اور OD انڈکشن کے درمیان ہم آہنگی کا مزید تجزیہ کیا جا سکے۔
جڑی بوٹیوں والے تمباکو کے پتوں کے میٹابولوم کی پلاسٹکٹی اور ساخت کے بارے میں ایک مجموعی نقشہ حاصل کرنے کے لیے، ہم نے پودوں کے نچوڑ (9) سے ہائی ریزولوشن ڈیٹا آزاد MS/MS سپیکٹرا کو جامع طور پر اکٹھا کرنے اور اسے ختم کرنے کے لیے پہلے سے تیار کردہ تجزیہ اور کیلکولیشن ورک فلو کا استعمال کیا۔ یہ غیر متفاوت طریقہ (جسے MS/MS کہا جاتا ہے) غیر فالتو کمپاؤنڈ سپیکٹرا بنا سکتا ہے، جسے پھر یہاں بیان کردہ تمام مرکب سطح کے تجزیوں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ غیر منقولہ پلانٹ میٹابولائٹس مختلف قسم کے ہوتے ہیں، جو سینکڑوں سے ہزاروں میٹابولائٹس پر مشتمل ہوتے ہیں (تقریباً 500-1000-s/MS/MS یہاں)۔ یہاں، ہم انفارمیشن تھیوری کے فریم ورک میں میٹابولک پلاسٹکٹی پر غور کرتے ہیں، اور میٹابولک فریکوئنسی ڈسٹری بیوشن کی شینن اینٹروپی کی بنیاد پر میٹابولوم کے تنوع اور پیشہ ورانہ مہارت کی مقدار درست کرتے ہیں۔ پہلے سے نافذ کردہ فارمولہ (8) کا استعمال کرتے ہوئے، ہم نے اشارے کے ایک سیٹ کا حساب لگایا جو میٹابولوم تنوع (Hj اشارے)، میٹابولک پروفائل اسپیشلائزیشن (δj اشارے) اور ایک میٹابولائٹ کی میٹابولک مخصوصیت (Si indicator) کی مقدار درست کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، ہم نے جڑی بوٹیوں (شکل 1A) (30) کی میٹابولوم انڈوسیبلٹی کو مقدار درست کرنے کے لیے رشتہ دار فاصلاتی پلاسٹکٹی انڈیکس (RDPI) کا اطلاق کیا۔ اس شماریاتی فریم ورک کے اندر، ہم MS/MS سپیکٹرم کو بنیادی معلوماتی اکائی کے طور پر دیکھتے ہیں، اور MS/MS کی نسبتہ کثرت کو فریکوئنسی ڈسٹری بیوشن میپ میں پروسیس کرتے ہیں، اور پھر اس سے میٹابولوم تنوع کا اندازہ لگانے کے لیے شینن اینٹروپی کا استعمال کرتے ہیں۔ میٹابولوم اسپیشلائزیشن کو ایک واحد MS/MS سپیکٹرم کی اوسط مخصوصیت سے ماپا جاتا ہے۔ لہذا، جڑی بوٹیوں کی شمولیت کے بعد کچھ MS/MS کلاسوں کی کثرت میں اضافہ سپیکٹرل inducibility، RDPI اور تخصص میں تبدیل ہو جاتا ہے، یعنی δj انڈیکس میں اضافہ، کیونکہ زیادہ مخصوص میٹابولائٹس تیار ہوتے ہیں اور ایک اعلی Si انڈیکس تیار ہوتا ہے۔ Hj ڈائیورسٹی انڈیکس کا کم ہونا اس بات کی عکاسی کرتا ہے کہ یا تو پیدا ہونے والے MS/MS کی تعداد کم ہو جاتی ہے، یا پروفائل فریکوئنسی کی تقسیم کم یکساں سمت میں تبدیل ہوتی ہے، جبکہ اس کی مجموعی غیر یقینی صورتحال کو کم کرتی ہے۔ Si انڈیکس کیلکولیشن کے ذریعے، اس بات کو اجاگر کرنا ممکن ہے کہ کون سے MS/MS کچھ جڑی بوٹیوں سے متاثر ہوتے ہیں، اس کے برعکس، کون سے MS/MS انڈکشن کا جواب نہیں دیتے، جو کہ MT اور OD کی پیشن گوئی میں فرق کرنے کا کلیدی اشارہ ہے۔
(A) جڑی بوٹیوں والے (H1 سے Hx) MS/MS ڈیٹا-انڈیکیبلٹی (RDPI)، تنوع (Hj انڈیکس)، تخصص (δj انڈیکس) اور میٹابولائٹ کی خصوصیت (Si index) کے لیے استعمال ہونے والے شماریاتی وضاحتی۔ تخصص کی ڈگری (δj) میں اضافہ اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ اوسطا، زیادہ سبزی خور مخصوص میٹابولائٹس پیدا ہوں گے، جب کہ تنوع میں کمی (Hj) میٹابولائٹس کی پیداوار میں کمی یا تقسیم کے نقشے میں میٹابولائٹس کی غیر مساوی تقسیم کی نشاندہی کرتی ہے۔ Si قدر اس بات کا تعین کرتی ہے کہ آیا میٹابولائٹ کسی مخصوص حالت (یہاں، سبزی خور) کے لیے مخصوص ہے یا اس کے برعکس اسی سطح پر برقرار ہے۔ (B) انفارمیشن تھیوری محور کا استعمال کرتے ہوئے دفاعی تھیوری کی پیشن گوئی کا تصوراتی خاکہ۔ OD تھیوری نے پیش گوئی کی ہے کہ جڑی بوٹیوں کا حملہ دفاعی میٹابولائٹس میں اضافہ کرے گا، اس طرح δj میں اضافہ ہوگا۔ ایک ہی وقت میں، Hj کم ہو جاتا ہے کیونکہ پروفائل کو میٹابولک معلومات کی کم غیر یقینی صورتحال کی طرف دوبارہ منظم کیا جاتا ہے۔ MT تھیوری نے پیش گوئی کی ہے کہ جڑی بوٹیوں کا حملہ میٹابولوم میں غیر دشاتمک تبدیلیوں کا سبب بنے گا، اس طرح Hj میں اضافہ میٹابولک معلومات کی غیر یقینی صورتحال کے اشارے کے طور پر ہوتا ہے اور Si کی بے ترتیب تقسیم کا سبب بنتا ہے۔ ہم نے ایک مخلوط ماڈل بھی تجویز کیا، بہترین MT، جس میں اعلی دفاعی اقدار کے ساتھ کچھ میٹابولائٹس کو خاص طور پر بڑھایا جائے گا (ہائی سی ویلیو)، جبکہ دیگر بے ترتیب ردعمل ظاہر کرتے ہیں (کم سی قدر)۔
انفارمیشن تھیوری ڈسکرپٹرز کا استعمال کرتے ہوئے، ہم یہ پیشین گوئی کرنے کے لیے OD تھیوری کی تشریح کرتے ہیں کہ جڑی بوٹیوں سے متاثر خصوصی میٹابولائٹ تبدیلیاں غیر متاثر کن ریاست میں (i) میٹابولک مخصوصیت (Si انڈیکس) میں اضافہ کا باعث بنیں گی میٹا بوونومک سپیسٹیٹی (δj انڈیکس) میں اضافہ) کچھ خاص میٹابولائٹ گروپس (ڈیفنس ویلیو میں کمی) انڈیکس) میٹابولک فریکوئنسی کی تقسیم میں لیپٹین کے جسم کی زیادہ تقسیم کی وجہ سے۔ ایک میٹابولائٹ کی سطح پر، ایک ترتیب شدہ Si کی تقسیم کی توقع کی جاتی ہے، جہاں میٹابولائٹ اپنی دفاعی قدر (شکل 1B) کے مطابق Si قدر میں اضافہ کرے گا۔ اس لائن کے ساتھ، ہم یہ پیشین گوئی کرنے کے لیے MT تھیوری کی وضاحت کرتے ہیں کہ جوش (i) میٹابولائٹس میں غیر سمتی تبدیلیوں کا باعث بنے گا جس کے نتیجے میں δj انڈیکس میں کمی واقع ہوگی، اور (ii) میٹابولک غیر یقینی صورتحال میں اضافے کی وجہ سے Hj انڈیکس میں اضافہ ہوگا۔ یا بے ترتیب پن، جسے شینن اینٹروپی کے ذریعہ عمومی تنوع کی شکل میں مقدار میں طے کیا جاسکتا ہے۔ جہاں تک میٹابولک کمپوزیشن کا تعلق ہے، MT تھیوری Si کی بے ترتیب تقسیم کی پیشین گوئی کرے گی۔ اس بات کو مدنظر رکھتے ہوئے کہ بعض میٹابولائٹس مخصوص حالات میں مخصوص حالات میں ہوتے ہیں، اور دیگر حالات مخصوص حالات کے تحت نہیں ہوتے ہیں، اور ان کی دفاعی قدر ماحول پر منحصر ہوتی ہے، ہم نے ایک مخلوط دفاعی ماڈل بھی تجویز کیا، جس میں δj اور Hj کو تمام سمتوں میں Si میں اضافے کے ساتھ دو حصوں میں تقسیم کیا گیا ہے، صرف مخصوص میٹابولائٹ گروپس، جن کی دفاعی قدریں زیادہ ہیں، خاص طور پر سی آئی بی میں اضافہ کریں گے، جب کہ دیگر کی تقسیم میں اضافہ ہوگا۔
انفارمیشن تھیوری ڈسکرپٹر کے محور پر دوبارہ متعین دفاعی نظریہ کی پیشن گوئی کو جانچنے کے لیے، ہم نے نیپینتھیس پیلنس (شکل 2A) کے پتوں پر ماہر (ایم ایس) یا جنرلسٹ (Sl) جڑی بوٹیوں کے لاروا کو اٹھایا۔ MS/MS تجزیہ کا استعمال کرتے ہوئے، ہم نے 599 غیر فالتو MS/MS سپیکٹرا (ڈیٹا فائل S1) کو کیٹرپلر کو کھانا کھلانے کے بعد جمع کیے گئے پتوں کے ٹشو کے میتھانول کے نچوڑ سے حاصل کیا۔ MS/MS کنفیگریشن فائلوں میں معلوماتی مواد کی دوبارہ ترتیب کو دیکھنے کے لیے RDPI، Hj، اور δj اشاریہ جات کا استعمال دلچسپ نمونوں کو ظاہر کرتا ہے (شکل 2B)۔ مجموعی رجحان یہ ہے کہ، جیسا کہ انفارمیشن ڈسکرپٹر نے بیان کیا ہے، جیسے جیسے کیٹرپلر پتے کھاتے رہتے ہیں، تمام میٹابولک تنظیم نو کی ڈگری وقت کے ساتھ بڑھ جاتی ہے: سبزی خور کے کھانے کے 72 گھنٹے بعد، RDPI نمایاں طور پر بڑھ جاتا ہے۔ غیر نقصان شدہ کنٹرول کے مقابلے میں، Hj کو نمایاں طور پر کم کیا گیا تھا، جو کہ میٹابولک پروفائل کی تخصص کی بڑھتی ہوئی ڈگری کی وجہ سے تھا، جس کی مقدار δj انڈیکس کے ذریعہ طے کی گئی تھی۔ یہ ظاہری رجحان OD تھیوری کی پیشین گوئیوں سے مطابقت رکھتا ہے، لیکن MT تھیوری کی بنیادی پیشین گوئیوں سے مطابقت نہیں رکھتا، جس کا خیال ہے کہ میٹابولائٹ کی سطحوں میں بے ترتیب (غیر سمتی) تبدیلیوں کو دفاعی چھلاورن کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے (شکل 1B)۔ اگرچہ ان دو جڑی بوٹیوں کی زبانی رطوبت (OS) ایلیسٹر مواد اور کھانا کھلانے کا رویہ مختلف ہے، لیکن ان کی براہ راست خوراک کے نتیجے میں 24 گھنٹے اور 72 گھنٹے کی کٹائی کے دوران Hj اور δj کی سمتوں میں یکساں تبدیلیاں آئیں۔ صرف فرق RDPI کے 72 گھنٹے میں ہوا۔ اس کے مقابلے میں محترمہ کو کھانا کھلانے کی وجہ سے، Sl فیڈنگ کی وجہ سے مجموعی میٹابولزم زیادہ تھا۔
(A) تجرباتی ڈیزائن: عام سور (S1) یا ماہر (Ms) جڑی بوٹیوں کو گھڑے کے پودوں کے صاف شدہ پتوں کے ساتھ کھلایا جاتا ہے، جب کہ مصنوعی جڑی بوٹیوں کے لیے، Ms (W + OSMs) کا OS معیاری پتوں کی پوزیشنوں کے زخم کو سنبھالنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ S1 (W + OSSl) لاروا یا پانی (W + W)۔ کنٹرول (C) ایک غیر نقصان شدہ پتی ہے۔ (B) Inducibility (RDPI کنٹرول چارٹ کے مقابلے میں)، تنوع (Hj انڈیکس) اور تخصص (δj انڈیکس) انڈیکس کا حساب خصوصی میٹابولائٹ میپ (599 MS/MS؛ ڈیٹا فائل S1) کے لیے کیا گیا ہے۔ ستارے براہ راست جڑی بوٹیوں کو کھانا کھلانے اور کنٹرول گروپ کے درمیان اہم فرق کی نشاندہی کرتے ہیں (جوڑی والے ٹی ٹیسٹ کے ساتھ طالب علم کا ٹی ٹیسٹ، *P <0.05 اور ***P <0.001)۔ ns، اہم نہیں. (C) مصنوعی جڑی بوٹیوں کے علاج کے بعد مین (بلیو باکس، امینو ایسڈ، آرگینک ایسڈ اور شوگر؛ ڈیٹا فائل S2) اور خصوصی میٹابولائٹ سپیکٹرم (ریڈ باکس 443 MS/MS؛ ڈیٹا فائل S1) کا ٹائم ریزولوشن انڈیکس۔ کلر بینڈ سے مراد 95% اعتماد کا وقفہ ہے۔ نجمہ علاج اور کنٹرول کے درمیان اہم فرق کی نشاندہی کرتا ہے [متغیر کا چوکور تجزیہ (ANOVA)، اس کے بعد بعد میں متعدد موازنہوں کے لیے Tukey کا ایمانداری سے اہم فرق (HSD)، *P<0.05، **P<0.01 اور ***P <0.001]۔ (D) سکیٹر پلاٹوں اور خصوصی میٹابولائٹ پروفائلز کی تخصص (مختلف علاج کے ساتھ بار بار نمونے)۔
یہ جاننے کے لیے کہ آیا میٹابولوم کی سطح پر جڑی بوٹیوں کی حوصلہ افزائی کی دوبارہ تشکیل انفرادی میٹابولائٹس کی سطح میں ہونے والی تبدیلیوں سے ظاہر ہوتی ہے، ہم نے سب سے پہلے ان میٹابولائٹس پر توجہ مرکوز کی جن کا مطالعہ پہلے نیپینتھیس پیلنز کے پتوں میں کیا گیا تھا۔ فینولک امائڈس ہائیڈروکسیننامائڈ پولیمین کنجوگیٹس ہیں جو کیڑوں کے جڑی بوٹیوں کے عمل کے دوران جمع ہوتے ہیں اور کیڑوں کی کارکردگی کو کم کرنے کے لیے جانا جاتا ہے (32)۔ ہم نے متعلقہ MS/MS کے پیش رو کو تلاش کیا اور ان کے مجموعی حرکیاتی منحنی خطوط (شکل S1) کی منصوبہ بندی کی۔ حیرت کی بات نہیں، فینول ڈیریویٹوز جو جڑی بوٹیوں کے خلاف دفاع میں براہ راست ملوث نہیں ہیں، جیسے کہ کلوروجینک ایسڈ (سی جی اے) اور روٹین، جڑی بوٹیوں کے کھانے کے بعد ان کو ریگولیٹ کیا جاتا ہے۔ اس کے برعکس، سبزی خور فینول امائڈس کو انتہائی طاقتور بنا سکتے ہیں۔ دو جڑی بوٹیوں کو مسلسل کھانا کھلانے کے نتیجے میں فینولامائڈز کے تقریباً ایک جیسے ہیجان انگیز سپیکٹرم کا نتیجہ نکلا، اور یہ نمونہ خاص طور پر فینولامائڈز کے ڈی نوو ترکیب کے لیے واضح تھا۔ 17-hydroxygeranyl nonanediol diterpene glycosides (17-HGL-DTGs) پاتھ وے کی تلاش کرتے وقت بھی یہی رجحان دیکھا جائے گا، جو مؤثر اینٹی جڑی بوٹیوں کے افعال (33) کے ساتھ بڑی تعداد میں ایسائیکلک ڈائٹرپینز تیار کرتا ہے، جن میں سے Ms Feeding with Sl expression similar profile (a) ٹرگر ہوا۔
جڑی بوٹیوں کے کھانے کے براہ راست تجربات کا ممکنہ نقصان سبزی خوروں کے پتوں کے استعمال کی شرح اور خوراک کے وقت میں فرق ہے، جس کی وجہ سے زخموں اور جڑی بوٹیوں کی وجہ سے جڑی بوٹیوں کے مخصوص اثرات کو ختم کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔ حوصلہ افزائی پتی کے میٹابولک ردعمل کی جڑی بوٹیوں کی انواع کی خصوصیت کو بہتر طریقے سے حل کرنے کے لیے، ہم نے تازہ جمع شدہ OS (OSM اور OSS1) کو مستقل پتوں کی پوزیشنوں کے معیاری پنکچر W پر فوری طور پر لاگو کر کے Ms اور Sl لاروا کی خوراک کی نقل تیار کی۔ اس طریقہ کار کو W + OS ٹریٹمنٹ کہا جاتا ہے، اور یہ جڑی بوٹیوں کی طرف سے حاصل کردہ ردعمل کے آغاز کو درست طریقے سے ٹائمنگ کرکے انڈکشن کو معیاری بناتا ہے بغیر ٹشو کے نقصان کی شرح یا مقدار میں فرق کے الجھاؤ والے اثرات پیدا کیے (شکل 2A) (34)۔ MS/MS تجزیہ اور کیلکولیشن پائپ لائن کا استعمال کرتے ہوئے، ہم نے 443 MS/MS سپیکٹرا (ڈیٹا فائل S1) کو بازیافت کیا، جو پہلے براہ راست فیڈ تجربات سے جمع کیے گئے سپیکٹرا کے ساتھ اوورلیپ ہوا۔ اس MS/MS ڈیٹا سیٹ کے انفارمیشن تھیوری کے تجزیے سے پتہ چلتا ہے کہ جڑی بوٹیوں کی تقلید کرتے ہوئے پتوں کے مخصوص میٹابولوم کی دوبارہ پروگرامنگ نے OS کے لیے مخصوص حوصلہ افزائی (شکل 2C) کو ظاہر کیا۔ خاص طور پر، OSS1 علاج کے مقابلے میں، OSM نے 4 گھنٹے میں میٹابولوم اسپیشلائزیشن میں اضافہ کیا۔ یہ بات قابل غور ہے کہ براہ راست جڑی بوٹیوں کو کھانا کھلانے والے تجرباتی ڈیٹا سیٹ کے مقابلے میں، میٹابولک کائینیٹکس نے Hj اور δj کو کوآرڈینیٹ کے طور پر استعمال کرتے ہوئے دو جہتی جگہ میں تصور کیا ہے اور وقت کے ساتھ مصنوعی جڑی بوٹیوں کے علاج کے جواب میں میٹابولوم تخصص کی سمتیت میں مسلسل اضافہ ہوتا ہے (شکل 2D)۔ ایک ہی وقت میں، ہم نے امینو ایسڈ، نامیاتی تیزاب اور شکر (ڈیٹا فائل S2) کے مواد کی مقدار درست کی تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ آیا میٹابولوم کی مہارت میں یہ ہدفی اضافہ مصنوعی جڑی بوٹیوں کے جواب میں مرکزی کاربن میٹابولزم کی تشکیل نو کی وجہ سے ہے (شکل S2)۔ اس پیٹرن کی بہتر وضاحت کرنے کے لیے، ہم نے پہلے زیر بحث فینولامائڈ اور 17-HGL-DTG راستوں کے میٹابولک جمع حرکیات کی مزید نگرانی کی۔ جڑی بوٹیوں کی OS کے لیے مخصوص انڈکشن فینولامائیڈ میٹابولزم (فگر S3) کے اندر ایک تفریق دوبارہ ترتیب دینے کے پیٹرن میں تبدیل ہو جاتی ہے۔ کومارین اور کیفیوئل موئٹیز پر مشتمل فینولک امائڈز ترجیحی طور پر OSS1 کے ذریعہ حوصلہ افزائی کرتے ہیں، جبکہ OSMs فیرویل کنجوگیٹس کی ایک مخصوص شمولیت کو متحرک کرتے ہیں۔ 17-HGL-DTG پاتھ وے کے لیے، ڈاون اسٹریم میلونیلیشن اور ڈائیمالونیلیشن پروڈکٹس کے ذریعے تفریق OS انڈکشن کا پتہ چلا (شکل S3)۔
اگلا، ہم نے ٹائم کورس مائیکرو رے ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے OS کی حوصلہ افزائی ٹرانسکرپٹوم پلاسٹکٹی کا مطالعہ کیا، جو جڑی بوٹیوں میں روزیٹ پلانٹ کے پتوں کے علاج کے لیے OSMs کے استعمال کی نقل کرتا ہے۔ نمونے لینے والے کائینیٹکس بنیادی طور پر اس میٹابولومکس اسٹڈی میں استعمال ہونے والے حرکیات کے ساتھ اوورلیپ ہوتے ہیں (35)۔ میٹابولوم ری کنفیگریشن کے مقابلے میں جس میں میٹابولک پلاسٹکٹی خاص طور پر وقت کے ساتھ بڑھ جاتی ہے، ہم محترمہ کی طرف سے پتے میں عارضی ٹرانسکرپٹ پھٹنے کا مشاہدہ کرتے ہیں، جہاں ٹرانسکرپٹوم انڈیکیبلٹی (RDPI) اور اسپیشلائزیشن (δj) 1 پر ہیں، گھنٹوں میں نمایاں اضافہ ہوا، اور تنوع (Hj) اس وقت کے نقطہ نظر میں، BMP1 کے نمایاں طور پر کم ہونے کی وجہ سے نرمی کا اظہار کیا گیا۔ ٹرانسکروم اسپیشلائزیشن (شکل S4)۔ میٹابولک جین فیملیز (جیسے P450، glycosyltransferase، اور BAHD acyltransferase) پرائمری میٹابولزم سے اخذ کردہ ساختی اکائیوں سے خصوصی میٹابولائٹس کو جمع کرنے کے عمل میں حصہ لیتے ہیں، مذکورہ بالا ابتدائی ہائی اسپیشلائزیشن ماڈل کے بعد۔ ایک کیس اسٹڈی کے طور پر، فینیلالینین پاتھ وے کا تجزیہ کیا گیا۔ تجزیہ نے اس بات کی تصدیق کی کہ فینولامائڈ میٹابولزم میں بنیادی جین غیر متوجہ پودوں کے مقابلے میں سبزی خوروں میں انتہائی OS کی حوصلہ افزائی کرتے ہیں، اور ان کے اظہار کے نمونوں میں قریب سے منسلک ہوتے ہیں۔ اس راستے کے اوپری حصے میں نقل کا عنصر MYB8 اور ساختی جین PAL1, PAL2, C4H اور 4CL نے نقل کی ابتدائی شروعات کو ظاہر کیا۔ Acyltransferases جو فینولامائڈ کی حتمی اسمبلی میں کردار ادا کرتے ہیں، جیسے AT1، DH29، اور CV86، ایک طویل اپ گریجولیشن پیٹرن (شکل S4) کی نمائش کرتے ہیں۔ مندرجہ بالا مشاہدات اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ ٹرانسکرپٹوم اسپیشلائزیشن کی ابتدائی شروعات اور میٹابولومکس اسپیشلائزیشن کا بعد میں اضافہ ایک جوڑا موڈ ہے، جو ہم وقت ساز ریگولیٹری سسٹم کی وجہ سے ہوسکتا ہے جو ایک طاقتور دفاعی ردعمل کا آغاز کرتا ہے۔
پودوں کے ہارمون سگنلنگ میں ری کنفیگریشن ایک ریگولیٹری پرت کے طور پر کام کرتی ہے جو پودوں کی فزیالوجی کو دوبارہ پروگرام کرنے کے لیے جڑی بوٹیوں کی معلومات کو مربوط کرتی ہے۔ جڑی بوٹیوں کے تخروپن کے بعد، ہم نے کلیدی پودوں کے ہارمون کیٹیگریز کی مجموعی حرکیات کی پیمائش کی اور ان کے درمیان عارضی شریک اظہار کو تصور کیا [پیئرسن کوریلیشن کوفیشینٹ (PCC)> 0.4] (شکل 3A)۔ جیسا کہ توقع کی گئی ہے، بائیو سنتھیسس سے متعلق پودوں کے ہارمونز پلانٹ ہارمون کو-اظہار کے نیٹ ورک کے اندر جڑے ہوئے ہیں۔ اس کے علاوہ، میٹابولک مخصوصیت (Si index) کو اس نیٹ ورک میں نقشہ بنایا گیا ہے تاکہ مختلف علاجوں کے ذریعے پودوں کے ہارمونز کو نمایاں کیا جا سکے۔ جڑی بوٹیوں کے مخصوص ردعمل کے دو اہم شعبے بنائے گئے ہیں: ایک JA کلسٹر میں ہے، جہاں JA (اس کی حیاتیاتی طور پر فعال شکل JA-Ile) اور دیگر JA مشتق سب سے زیادہ Si سکور دکھاتے ہیں۔ دوسرا ایتھیلین (ET) ہے۔ Gibberellin نے جڑی بوٹیوں کی مخصوصیت میں صرف ایک اعتدال پسند اضافہ دکھایا، جبکہ پودوں کے دیگر ہارمونز، جیسے سائٹوکِنن، آکسین، اور ابسیسِک ایسڈ، میں جڑی بوٹیوں کے لیے کم شامل کرنے کی خصوصیت تھی۔ اکیلے W + W استعمال کرنے کے مقابلے میں، OS ایپلیکیشن (W + OS) کے ذریعے JA مشتق کی چوٹی کی قدر کو بڑھانا بنیادی طور پر JAs کے مضبوط مخصوص اشارے میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔ غیر متوقع طور پر، OSM اور OSS1 مختلف ایلیسٹر مواد کے ساتھ JA اور JA-Ile کے یکساں جمع ہونے کے لیے جانا جاتا ہے۔ OSS1 کے برعکس، OSM خاص طور پر اور مضبوطی سے OSMs کی طرف سے حوصلہ افزائی کرتا ہے، جبکہ OSS1 بنیادی زخموں کے ردعمل کو بڑھا نہیں دیتا ہے (شکل 3B)۔
(A) جڑی بوٹیوں سے متاثرہ پلانٹ ہارمون جمع کرنے کینیٹکس سمولیشن کے پی سی سی کیلکولیشن پر مبنی شریک اظہار کے نیٹ ورک کا تجزیہ۔ نوڈ ایک پلانٹ ہارمون کی نمائندگی کرتا ہے، اور نوڈ کا سائز علاج کے درمیان پودوں کے ہارمون کے لیے مخصوص Si انڈیکس کی نمائندگی کرتا ہے۔ (B) پتوں میں JA, JA-Ile اور ET کا جمع ہونا مختلف علاجوں کی وجہ سے مختلف رنگوں سے ظاہر ہوتا ہے: خوبانی، W + OSM؛ نیلا، W + OSSl؛ سیاہ، W + W؛ گرے، سی (کنٹرول) ستارے علاج اور کنٹرول کے درمیان اہم فرق کی نشاندہی کرتے ہیں (دو طرفہ ANOVA جس کے بعد Tukey HSD پوسٹ ہاک ایک سے زیادہ موازنہ، *** P <0.001)۔ JA بایو سنتھیسز میں (C)697 MS/MS (ڈیٹا فائل S1) کا انفارمیشن تھیوری تجزیہ اور ETR1 میں خراب پرسیپشن اسپیکٹرم (irAOC اور irCOI1) اور (D)585 MS/MS (ڈیٹا فائل S1) خراب ET سگنل کے ساتھ دو نقلی جڑی بوٹیوں کے علاج اور پلانٹ کنٹرول پلانٹ (EVP) کنٹرول۔ ستارے W+OS کے علاج اور بغیر نقصان کے کنٹرول کے درمیان اہم فرق کی نشاندہی کرتے ہیں (دو طرفہ ANOVA جس کے بعد Tukey HSD پوسٹ ہاک ایک سے زیادہ موازنہ، *P <0.05، **P <0.01 اور ***P <0.001)۔ (E) تخصص کی بکھری مخالفت کے بکھرے ہوئے گراف۔ رنگ مختلف جینیاتی طور پر تبدیل شدہ تناؤ کی نمائندگی کرتے ہیں۔ علامتیں علاج کے مختلف طریقوں کی نمائندگی کرتی ہیں: مثلث، W + OSS1؛ مستطیل، W + OSM؛ دائرہ سی
اس کے بعد، ہم JA اور ET بائیو سنتھیسس (irAOC اور irACO) اور پرسیپشن (irCOI1 اور sETR1) کے کلیدی مراحل میں جینیاتی طور پر تبدیل شدہ نیپینتھیس (irCOI1 اور sETR1) کے جینیاتی طور پر تبدیل شدہ تناؤ کا استعمال کرتے ہیں تاکہ اس کے رشتہ دار ریپروگرام پر ان دو پودوں کے ہارمونز کے میٹابولزم کا تجزیہ کریں۔ پچھلے تجربات سے ہم آہنگ، ہم نے خالی کیریئر (EV) پودوں (شکل 3، C سے D) میں جڑی بوٹیوں کے OS کی شمولیت اور OSM کی وجہ سے Hj انڈیکس میں مجموعی طور پر کمی کی تصدیق کی، جبکہ δj انڈیکس میں اضافہ ہوا۔ جواب OSS1 کی طرف سے شروع کردہ ردعمل سے زیادہ واضح ہے۔ کوآرڈینیٹ کے طور پر Hj اور δj کا استعمال کرتے ہوئے ایک دو لائن والا گراف مخصوص ڈی ریگولیشن کو ظاہر کرتا ہے (شکل 3E)۔ سب سے واضح رجحان یہ ہے کہ JA سگنل کی کمی والے تناؤ میں، سبزی خوروں کی وجہ سے میٹابولوم تنوع اور تخصصی تبدیلیاں تقریباً مکمل طور پر ختم ہو جاتی ہیں (شکل 3C)۔ اس کے برعکس، SETR1 پودوں میں خاموش ET پرسیپشن، اگرچہ جڑی بوٹیوں والے میٹابولزم میں ہونے والی تبدیلیوں پر مجموعی اثر JA سگنلنگ کے مقابلے میں بہت کم ہے، OSM اور OSS1 excitations کے درمیان Hj اور δj انڈیکس میں فرق کو کم کرتا ہے (شکل 3D اور Figure S5)۔ . اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ JA سگنل کی نقل و حمل کے بنیادی کام کے علاوہ، ET سگنل کی نقل و حمل بھی جڑی بوٹیوں کے پرجاتیوں کے مخصوص میٹابولک ردعمل کو ٹھیک کرنے کا کام کرتی ہے۔ اس فائن ٹیوننگ فنکشن سے ہم آہنگ، sETR1 پلانٹس میں مجموعی میٹابولوم inducibility میں کوئی تبدیلی نہیں ہوئی۔ دوسری طرف، SETR1 پودوں کے مقابلے میں، IRACO پودوں نے جڑی بوٹیوں کی وجہ سے میٹابولک تبدیلیوں کے اسی طرح کے مجموعی طول و عرض کی حوصلہ افزائی کی، لیکن OSM اور OSS1 چیلنجوں کے درمیان نمایاں طور پر مختلف Hj اور δj اسکور دکھائے (شکل S5)۔
مخصوص میٹابولائٹس کی شناخت کرنے کے لیے جو جڑی بوٹیوں کے پرجاتیوں کے مخصوص ردعمل میں اہم شراکت رکھتے ہیں اور ET سگنلز کے ذریعے ان کی پیداوار کو ٹھیک بناتے ہیں، ہم نے پہلے سے تیار کردہ ساختی MS/MS طریقہ استعمال کیا۔ یہ طریقہ MS/MS ٹکڑوں [نارملائزڈ ڈاٹ پروڈکٹ (NDP)] اور غیر جانبدار نقصان (NL) کی بنیاد پر مماثلت کے اسکور سے میٹابولک فیملی کا دوبارہ اندازہ لگانے کے لیے بائی کلسٹرنگ طریقہ پر انحصار کرتا ہے۔ ET ٹرانسجینک لائنوں کے تجزیہ کے ذریعے بنائے گئے MS/MS ڈیٹا سیٹ نے 585 MS/MS (ڈیٹا فائل S1) تیار کیا، جسے سات اہم MS/MS ماڈیولز (M) (Figure 4A) میں کلسٹر کر کے حل کیا گیا۔ ان میں سے کچھ ماڈیول پہلے کی خصوصیات والے خصوصی میٹابولائٹس سے بھرے ہوئے ہیں: مثال کے طور پر، M1, M2, M3, M4 اور M7 مختلف فینول ڈیریویٹوز (M1)، flavonoid glycosides (M2)، acyl شکر (M3 اور M4)، اور 17-HGL-DTG (M7) سے بھرپور ہیں۔ اس کے علاوہ، ہر ماڈیول میں ایک واحد میٹابولائٹ کی میٹابولک مخصوص معلومات (Si index) کا حساب لگایا جاتا ہے، اور اس کی Si کی تقسیم کو بدیہی طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔ مختصراً، MS/MS سپیکٹرا جو اعلی جڑی بوٹیوں اور جینی ٹائپ کی خصوصیت کو ظاہر کرتا ہے اعلی Si اقدار کی خصوصیت رکھتا ہے، اور کرٹوسس کے اعداد و شمار دائیں دم کونے پر کھال کی تقسیم کی نشاندہی کرتے ہیں۔ M1 میں ایسی ہی ایک دبلی پتلی کولائیڈ ڈسٹری بیوشن کا پتہ چلا، جس میں فینول امائڈ نے سب سے زیادہ سی فریکشن (شکل 4B) دکھایا۔ M7 میں پہلے ذکر کردہ جڑی بوٹیوں والی inducible 17-HGL-DTG نے ایک اعتدال پسند Si سکور دکھایا، جو دو OS اقسام کے درمیان درمیانے درجے کے فرق کو ظاہر کرتا ہے۔ اس کے برعکس، زیادہ تر جزوی طور پر تیار کردہ خصوصی میٹابولائٹس، جیسے روٹین، سی جی اے، اور ایسیل شکر، سب سے کم سی سکور میں شامل ہیں۔ خصوصی میٹابولائٹس کے درمیان ساختی پیچیدگی اور سی کی تقسیم کو بہتر طریقے سے دریافت کرنے کے لیے، ہر ماڈیول (شکل 4B) کے لیے ایک مالیکیولر نیٹ ورک بنایا گیا تھا۔ OD تھیوری کی ایک اہم پیشین گوئی (تصویر 1B میں خلاصہ کیا گیا ہے) یہ ہے کہ جڑی بوٹیوں کے بعد خصوصی میٹابولائٹس کی تنظیم نو سے اعلی دفاعی قدر کے ساتھ میٹابولائٹس میں یک طرفہ تبدیلیاں آئیں، خاص طور پر ان کی خصوصیت کو بڑھا کر (بے ترتیب تقسیم کے برعکس) موڈ) دفاعی میٹابولائٹ کی پیش گوئی MT تھیوری کے ذریعے کی گئی ہے۔ M1 میں جمع ہونے والے زیادہ تر فینول مشتقات کا تعلق کیڑوں کی کارکردگی میں کمی سے ہے (32)۔ جب 24 گھنٹے میں حوصلہ افزائی شدہ پتیوں اور EV کنٹرول پلانٹس کے اجزاء کے پتوں کے درمیان M1 میٹابولائٹس میں Si اقدار کا موازنہ کرتے ہوئے، ہم نے مشاہدہ کیا کہ جڑی بوٹیوں کے کیڑوں کے بعد بہت سے میٹابولائٹس کی میٹابولک خصوصیت میں نمایاں اضافہ کا رجحان ہے (شکل 4C)۔ سی ویلیو میں مخصوص اضافے کا پتہ صرف دفاعی فینولامائڈز میں پایا گیا تھا، لیکن اس ماڈیول میں موجود دیگر فینول اور نامعلوم میٹابولائٹس میں سی کی قدر میں کوئی اضافہ نہیں پایا گیا۔ یہ ایک خصوصی ماڈل ہے، جو OD تھیوری سے متعلق ہے۔ جڑی بوٹیوں کی وجہ سے میٹابولک تبدیلیوں کی اہم پیش گوئیاں مستقل ہیں۔ یہ جانچنے کے لیے کہ آیا فینولامائڈ اسپیکٹرم کی یہ خاصیت OS- مخصوص ET کے ذریعے حاصل کی گئی تھی، ہم نے میٹابولائٹ Si انڈیکس کو پلاٹ کیا اور EV اور sETR1 جین ٹائپس (شکل 4D) میں OSM اور OSS1 کے درمیان امتیازی اظہار کی قدر پیدا کی۔ sETR1 میں، OSM اور OSS1 کے درمیان فینامائڈ کی حوصلہ افزائی کا فرق بہت کم ہو گیا تھا۔ JA- ریگولیٹڈ میٹابولک اسپیشلائزیشن (فگر S6) سے متعلق اہم MS/MS ماڈیولز کا اندازہ لگانے کے لیے ناکافی JA کے ساتھ تناؤ میں جمع کیے گئے MS/MS ڈیٹا پر بھی بائی کلسٹرنگ کا طریقہ لاگو کیا گیا تھا۔
(A) مشترکہ ٹکڑے (NDP مماثلت) اور مشترکہ غیر جانبدار نقصان (NL مماثلت) کی بنیاد پر 585 MS/MS کے کلسٹرنگ نتائج کے نتیجے میں ماڈیول (M) معلوم کمپاؤنڈ فیملی کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے، یا نامعلوم یا ناقص میٹابولائز میٹابولائٹ مرکب کے ذریعہ۔ ہر ماڈیول کے آگے، میٹابولائٹ (MS/MS) مخصوص (Si) تقسیم دکھائی گئی ہے۔ (B) ماڈیولر مالیکیولر نیٹ ورک: نوڈس MS/MS اور کناروں، NDP (سرخ) اور NL (نیلے) MS/MS اسکورز (کٹ آف،> 0.6) کی نمائندگی کرتے ہیں۔ ماڈیول (بائیں) کی بنیاد پر درجہ بندی شدہ میٹابولائٹ اسپیسٹیٹی انڈیکس (Si) رنگین اور مالیکیولر نیٹ ورک (دائیں) پر نقشہ بنایا گیا ہے۔ (C) EV پلانٹ کا ماڈیول M1 24 گھنٹے میں تشکیلاتی (کنٹرول) اور حوصلہ افزائی حالت میں (نقلی جڑی بوٹیوں والا): مالیکیولر نیٹ ورک ڈایاگرام (Si ویلیو نوڈ کا سائز ہے، دفاعی فینولامائڈ کو نیلے رنگ میں نمایاں کیا گیا ہے)۔ (D) خراب EV اور ET پرسیپشن کے ساتھ سپیکٹرم لائن sETR1 کا M1 مالیکیولر نیٹ ورک ڈایاگرام: گرین سرکل نوڈ کے ذریعے نمائندگی کرنے والا فینولک کمپاؤنڈ، اور نوڈ سائز کے طور پر W + OSM اور W + OSS1 علاج کے درمیان اہم فرق (P قدر)۔ CP، N-caffeoyl-tyrosine؛ CS، N-caffeoyl-spermidine؛ ایف پی، این فیرولک ایسڈ ایسٹر یورک ایسڈ؛ FS، N-ferulyl-spermidine؛ CoP, N', N “-Coumarolyl-tyrosine; DCS, N', N”-dicaffeoyl-spermidine; CFS, N', N”-caffeoyl، feruloyl-spermidine؛ Lycium barbarum in wolfberry Son؛ Nick. O-AS، O-acyl شوگر۔
ہم نے تجزیے کو ایک ہی تناؤ والے نیپینتھیس جین ٹائپ سے قدرتی آبادیوں تک بڑھایا، جہاں جڑی بوٹیوں والی JA کی سطحوں اور مخصوص میٹابولائٹ کی سطحوں میں مضبوط انٹراسپیفک تبدیلیاں پہلے قدرتی آبادیوں میں بیان کی جا چکی ہیں (26)۔ اس ڈیٹا سیٹ کو 43 جراثیموں کا احاطہ کرنے کے لیے استعمال کریں۔ یہ جراثیم N. pallens کے پودوں کی 123 انواع پر مشتمل ہیں۔ یہ پودے یوٹاہ، نیواڈا، ایریزونا اور کیلیفورنیا کے مختلف آبائی رہائش گاہوں میں جمع کیے گئے بیجوں سے لیے گئے تھے (شکل S7)، ہم نے میٹابولوم تنوع (جسے آبادی کی سطح کہا جاتا ہے) β تنوع اور OSM کی وجہ سے تخصیص کا حساب لگایا۔ پچھلے مطالعات سے ہم آہنگ، ہم نے Hj اور δj محور کے ساتھ ساتھ میٹابولک تبدیلیوں کی ایک وسیع رینج کا مشاہدہ کیا، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ جراثیموں میں سبزی خوروں کے لیے ان کے میٹابولک ردعمل کی پلاسٹکٹی میں نمایاں فرق ہوتا ہے (شکل S7)۔ یہ تنظیم جڑی بوٹیوں کی وجہ سے JAs کی تبدیلیوں کی متحرک رینج کے بارے میں پچھلے مشاہدات کی یاد دلا رہی ہے، اور اس نے ایک آبادی میں بہت زیادہ قدر برقرار رکھی ہے (26، 36)۔ Hj اور δj کے درمیان مجموعی سطح کے ارتباط کو جانچنے کے لیے JA اور JA-Ile کا استعمال کرتے ہوئے، ہم نے پایا کہ JA اور میٹابولوم β تنوع اور تخصصی انڈیکس (شکل S7) کے درمیان ایک اہم مثبت تعلق ہے۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ آبادی کی سطح پر پائے جانے والے JAs انڈکشن میں جڑی بوٹیوں کی حوصلہ افزائی کی وجہ سے کیڑوں کے سبزی خوروں سے انتخاب کی وجہ سے اہم میٹابولک پولیمورفزم ہو سکتا ہے۔
پچھلے مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ تمباکو کی قسمیں قسم اور حوصلہ افزائی اور تشکیلاتی میٹابولک دفاع پر رشتہ دار انحصار میں بہت مختلف ہیں۔ یہ خیال کیا جاتا ہے کہ جڑی بوٹیوں سے بچنے والے سگنل کی نقل و حمل اور دفاعی صلاحیتوں میں یہ تبدیلیاں کیڑوں کی آبادی کے دباؤ، پودوں کی زندگی کا چکر، اور دفاعی پیداواری لاگت کے ذریعے اس جگہ پر کنٹرول کی جاتی ہیں جہاں ایک مخصوص نسل اگتی ہے۔ ہم نے شمالی امریکہ اور جنوبی امریکہ میں رہنے والی چھ نکوٹیانا پرجاتیوں کے سبزی خوروں کے ذریعہ لیف میٹابولوم کو دوبارہ تشکیل دینے کی مستقل مزاجی کا مطالعہ کیا۔ یہ پرجاتیوں کا گہرا تعلق نیپینتھیس شمالی امریکہ سے ہے، یعنی نکولس بوکیفلو۔ لا، N. nicotinis، Nicotiana n. کشیدہ گھاس، نکوٹیانا ٹیباکم، لکیری تمباکو، تمباکو (نیکوٹیانا سپیگازینی) اور تمباکو کی پتی تمباکو (نیکوٹیانا اوبٹسیفولیا) (شکل 5A) (37)۔ ان میں سے چھ انواع، بشمول اچھی خاصیت والی انواع N. برائے مہربانی، پیٹونیا کلیڈ کے سالانہ پودے ہیں، اور obtusifolia N. بہن کلیڈ Trigonophyllae (38) کے بارہماسی ہیں۔ اس کے بعد، W+W, W+OSM اور W+ OSS1 انڈکشن ان سات پرجاتیوں پر انجام دیا گیا تاکہ کیڑوں کے کھانے کی نوع کی سطح کی میٹابولک تنظیم نو کا مطالعہ کیا جا سکے۔
(A) ایک بوٹسٹریپ فائیلوجنیٹک درخت زیادہ سے زیادہ امکان پر مبنی [جوہری گلوٹامین ترکیب کے لیے (38)] اور سات قریب سے متعلقہ نیکوٹیانا پرجاتیوں (مختلف رنگوں) کی جغرافیائی تقسیم (37)۔ (B) سات نکوٹیانا پرجاتیوں (939 MS/MS؛ ڈیٹا فائل S1) کے میٹابولک پروفائلز کے لیے خصوصی تنوع کا ایک سکیٹر پلاٹ۔ پرجاتیوں کی سطح پر، میٹابولوم تنوع تخصیص کی ڈگری کے ساتھ منفی طور پر منسلک ہوتا ہے۔ میٹابولک تنوع اور تخصص اور JA جمع کے درمیان پرجاتی سطح کے ارتباط کا تجزیہ تصویر 2. S9 میں دکھایا گیا ہے۔ رنگ، مختلف اقسام؛ مثلث، W + OSS1؛ مستطیل، W + OSM؛ (C) Nicotiana JA اور JA-Ile کی حرکیات کو OS excitation amplitude (دو طرفہ ANOVA اور Tukey HSD پوسٹ ایک سے زیادہ موازنہ، * P <0.05، ** P <0.01 اور * ** W + OS اور W + W، P <0.1 کے موازنہ کے لیے) کے مطابق درجہ بندی کی گئی ہے۔ (D) تنوع کا باکس پلاٹ اور (E) سبزی خور اور میتھائل JA (MeJA) کی تقلید کے بعد ہر نوع کی تخصص۔ ستارہ W + OS اور W + W یا lanolin plus W (Lan + W) یا Lan plus MeJA (Lan + MeJa) اور Lan کنٹرول (متغیر کا دو طرفہ تجزیہ، جس کے بعد Tukey کا HSD post hoc ایک سے زیادہ موازنہ، *P<0.05, **P<0.01***P<0.01) کے درمیان نمایاں فرق کی نشاندہی کرتا ہے۔
دوہری کلسٹر طریقہ استعمال کرتے ہوئے، ہم نے 939 MS/MS (ڈیٹا فائل S1) کے 9 ماڈیولز کی نشاندہی کی۔ مختلف علاجوں کے ذریعے تشکیل شدہ MS/MS کی ساخت مختلف ماڈیولز کے درمیان پرجاتیوں کے درمیان بہت مختلف ہوتی ہے (شکل S8)۔ Hj (جسے یہاں پرجاتی سطح γ-diversity کہا جاتا ہے) اور δj کو دیکھنے سے پتہ چلتا ہے کہ مختلف انواع میٹابولک اسپیس میں بہت مختلف گروہوں میں جمع ہوتی ہیں، جہاں پرجاتیوں کی سطح کی تقسیم عام طور پر جوش سے زیادہ نمایاں ہوتی ہے۔ N. linear اور N. obliquus کے استثناء کے ساتھ، وہ انڈکشن اثرات کی ایک وسیع متحرک رینج کی نمائش کرتے ہیں (شکل 5B)۔ اس کے برعکس، N. purpurea اور N. obtusifolia جیسی پرجاتیوں میں علاج کے لیے میٹابولک ردعمل کم واضح ہوتا ہے، لیکن میٹابولوم زیادہ متنوع ہوتا ہے۔ حوصلہ افزائی شدہ میٹابولک ردعمل کی پرجاتیوں کی مخصوص تقسیم کے نتیجے میں تخصص اور گاما تنوع (PCC = -0.46، P = 4.9×10-8) کے درمیان ایک اہم منفی تعلق پیدا ہوا۔ JAs کی سطحوں میں OS کی حوصلہ افزائی کی جانے والی تبدیلیاں میٹابولوم اسپیشلائزیشن کے ساتھ مثبت طور پر منسلک ہوتی ہیں، اور ہر ایک پرجاتی (شکل 5B اور شکل S9) کی طرف سے ظاہر کردہ میٹابولک گاما تنوع کے ساتھ منفی طور پر منسلک ہوتی ہیں۔ یہ بات قابل غور ہے کہ شکل 5C میں بول چال میں "سگنل رسپانس" پرجاتیوں کو کہا جاتا ہے، جیسے نیپینتھس نیماٹوڈس، نیپینتھس نیپینتھس، نیپینتھیس ایکیوٹ، اور نیپینتھیس کم، 30 منٹ پر اہم علامات کا سبب بنتے ہیں۔ حالیہ OS کے لیے مخصوص JA اور JA-Ile پھیلنا، جب کہ دوسرے بیکٹیریا جنہیں "سگنل غیر جوابی" کہا جاتا ہے، جیسے Nepenthes mills، Nepenthes powdery اور N. obtusifolia صرف JA-Ile Edge انڈکشن کو بغیر کسی OS کی مخصوصیت کے دکھاتے ہیں (شکل 5C)۔ میٹابولک سطح پر، جیسا کہ اوپر ذکر کیا گیا ہے، کم نیپینتھیس کے لیے، سگنل کے جواب دینے والے مادوں نے OS کی مخصوصیت کو ظاہر کیا اور Hj کو کم کرتے ہوئے δj میں نمایاں اضافہ کیا۔ یہ OS مخصوص پرائمنگ اثر سگنل غیر رد عمل والے پرجاتیوں (شکل 5، D اور E) کے طور پر درجہ بند پرجاتیوں میں نہیں پایا گیا تھا۔ OS-مخصوص میٹابولائٹس کو سگنل ریسپانسیو پرجاتیوں کے درمیان زیادہ کثرت سے شیئر کیا جاتا ہے، اور یہ سگنل کلسٹرز کمزور سگنل ردعمل والی پرجاتیوں کے ساتھ کلسٹر ہوتے ہیں، جبکہ کمزور سگنل ردعمل والی انواع کم باہم انحصار ظاہر کرتی ہیں (شکل S8)۔ یہ نتیجہ اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ JAs کی OS-مخصوص شمولیت اور OS-specific reconfiguration of downstream metabolome کو پرجاتیوں کی سطح پر جوڑا گیا ہے۔
اس کے بعد، ہم نے پودوں کے علاج کے لیے میتھائل JA (MeJA) پر مشتمل لینولین پیسٹ کا استعمال کیا تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ آیا یہ جوڑنے کے طریقے exogenous JA کے ذریعے لگائے گئے JA کی دستیابی سے محدود ہیں، جو پودوں کے cytoplasm میں ہوں گے۔ ریپڈ ڈیسٹریفیکیشن JA ہے۔ ہم نے JA (شکل 5، D اور E) کی مسلسل فراہمی کی وجہ سے سگنل-ریسپانسیو پرجاتیوں سے سگنل-غیر جوابی پرجاتیوں میں بتدریج تبدیلی کا وہی رجحان پایا۔ مختصراً، MeJA کے علاج نے لکیری نیماٹوڈس، N. obliquus، N. aquaticus، N. pallens، اور N. mikimotoi کے میٹابولوم کو مضبوطی سے دوبارہ پروگرام کیا، جس کے نتیجے میں δj میں نمایاں اضافہ اور Hj میں کمی واقع ہوئی۔ N. purpurea نے صرف δj میں اضافہ دکھایا، لیکن Hj میں نہیں۔ N. obtusifolia، جو پہلے JAs کی انتہائی نچلی سطح کو جمع کرنے کے لیے دکھایا گیا ہے، میٹابولوم ری کنفیگریشن کے معاملے میں MeJA کے علاج کے لیے بھی ناقص جواب دیتا ہے۔ ان نتائج سے ظاہر ہوتا ہے کہ JA کی پیداوار یا سگنل کی نقل و حمل جسمانی طور پر سگنل غیر جوابی پرجاتیوں میں محدود ہے۔ اس مفروضے کو جانچنے کے لیے، ہم نے W+W, W+OSMs اور W+OSS1 ٹرانسکرپٹوم (39) کے ذریعے چار انواع (N. pallens, N. mills, N. pink اور N. microphylla) کا مطالعہ کیا۔ میٹابولوم کو دوبارہ تشکیل دینے کے پیٹرن کے مطابق، پرجاتیوں کو ٹرانسکرپٹوم اسپیس میں اچھی طرح سے الگ کیا گیا ہے، جن میں سے N. attenuated نے سب سے زیادہ OS کی حوصلہ افزائی کی RDPI ظاہر کی، جبکہ N. gracilis سب سے کم تھی (شکل 6A)۔ تاہم، یہ پایا گیا کہ N. oblonga کی طرف سے حوصلہ افزائی ٹرانسکرپٹوم تنوع چار پرجاتیوں میں سب سے کم تھا، اس کے برعکس N. oblonga کے سب سے زیادہ میٹابونومک تنوع جو پہلے سات انواع میں دکھایا گیا تھا۔ پچھلے مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ ابتدائی دفاعی اشاروں سے متعلق جینوں کا ایک مجموعہ، بشمول JA سگنل، نکوٹیانا پرجاتیوں (39) میں جڑی بوٹیوں سے متعلق ایلیسیٹرز کے ذریعہ ابتدائی دفاعی ردعمل کی خصوصیت کی وضاحت کرتا ہے۔ ان چار پرجاتیوں کے درمیان JA سگنلنگ راستوں کا موازنہ کرنے سے ایک دلچسپ نمونہ سامنے آیا (شکل 6B)۔ اس راستے میں زیادہ تر جینز، جیسے AOC، OPR3، ACX اور COI1، نے ان چار پرجاتیوں میں نسبتاً اعلی درجے کی شمولیت کو ظاہر کیا۔ تاہم، ایک کلیدی جین، JAR4، JA کو JA-Ile کی جمع شدہ نقلوں کی حیاتیاتی طور پر فعال شکل میں تبدیل کرتا ہے، اور اس کی نقل کی سطح بہت کم ہے، خاص طور پر N. ملوں، Nepenthes pieris اور N. microphylla میں۔ اس کے علاوہ، N. bifidum میں صرف ایک اور جین AOS کی نقل کا پتہ نہیں چلا۔ جین کے اظہار میں یہ تبدیلیاں سگنل اینرجک پرجاتیوں میں کم JA کی پیداوار اور N. gracilis کی شمولیت سے پیدا ہونے والی انتہائی فینوٹائپس کے لیے ذمہ دار ہو سکتی ہیں۔
(A) جڑی بوٹیوں کی شمولیت کے 30 منٹ بعد تمباکو کی چار قریب سے متعلقہ پرجاتیوں کے ابتدائی نقلی ردعمل کے دوبارہ پروگرامنگ کا انفارمیشن تھیوری تجزیہ۔ RDPI کا حساب جڑی بوٹیوں کے OS کے ذریعے حاصل کردہ پتوں کا زخم کے کنٹرول کے ساتھ موازنہ کرکے کیا جاتا ہے۔ رنگ مختلف پرجاتیوں کی نشاندہی کرتے ہیں، اور علامتیں علاج کے مختلف طریقوں کی نشاندہی کرتی ہیں۔ (B) چار پرجاتیوں کے درمیان JA سگنلنگ پاتھ ویز میں جین کے اظہار کا تجزیہ۔ آسان JA کا راستہ باکس پلاٹ کے آگے دکھایا گیا ہے۔ مختلف رنگ مختلف پروسیسنگ طریقوں کی نشاندہی کرتے ہیں۔ ستارہ اشارہ کرتا ہے کہ W + OS علاج اور W + W کنٹرول کے درمیان ایک اہم فرق ہے (جوڑے کے فرق کے لیے طالب علم کے ٹی ٹیسٹ کے لیے، *P<0.05، **P<0.01 اور ***P<0.001)۔ OPDA، 12-oxophytodienoic acid؛ OPC-8: 0,3-oxo-2(2′(Z)-pentenyl)-cyclopentane-1-octanoic acid۔
آخری حصے میں، ہم نے مطالعہ کیا کہ کیڑے کی انواع کے لیے مخصوص پودوں کی مختلف انواع کے میٹابولوم کی دوبارہ تشکیل کس طرح سبزی خوروں کے خلاف مزاحم ہو سکتی ہے۔ پچھلی تحقیق میں نکوٹیانا جینس پر زور دیا گیا تھا۔ Ms اور لاروا کے خلاف ان کی مزاحمت بہت مختلف ہے (40)۔ یہاں، ہم نے اس ماڈل اور ان کی میٹابولک پلاسٹکٹی کے درمیان تعلق کا مطالعہ کیا۔ مندرجہ بالا چار تمباکو کی انواع کا استعمال کرتے ہوئے، اور جڑی بوٹیوں سے پیدا ہونے والے میٹابولوم کے تنوع اور تخصیص اور Ms اور Sl کے لیے پودوں کی مزاحمت کے درمیان ارتباط کی جانچ کرتے ہوئے، ہم نے پایا کہ جرنلسٹ Sl کے لیے مزاحمت، تنوع اور تخصص سب مثبت طور پر منسلک ہیں، جب کہ کمزوری اور تخصیص کے درمیان تعلق، تخصیص اور تخصیص کے درمیان تعلق ہے۔ اہم نہیں ہے (شکل S10)۔ S1 ریزسٹنس کے حوالے سے، دونوں ہی کشیدہ N. chinensis اور N. gracilis، جو پہلے JA سگنل کی نقل و حمل کی سطح اور میٹابولوم پلاسٹکٹی دونوں کو ظاہر کرتے ہوئے دکھائے گئے تھے، نے جڑی بوٹیوں کی شمولیت کے لیے بہت مختلف ردعمل ظاہر کیے تھے، اور انھوں نے بھی اسی طرح کی اعلی مزاحمت کا مظاہرہ کیا۔ سیکس
پچھلے ساٹھ سالوں میں، پلانٹ ڈیفنس تھیوری نے ایک نظریاتی فریم ورک فراہم کیا ہے، جس کی بنیاد پر محققین نے پودوں کی مخصوص میٹابولائٹس کے ارتقاء اور افعال کی کافی تعداد کی پیش گوئی کی ہے۔ ان میں سے زیادہ تر نظریات مضبوط انفرنس کے عام طریقہ کار پر عمل نہیں کرتے ہیں (41)۔ وہ تجزیہ کی اسی سطح پر کلیدی پیشین گوئیاں (3) تجویز کرتے ہیں۔ جب کلیدی پیشین گوئیوں کی جانچ مخصوص تھیوریوں کا تجزیہ کرنے کی اجازت دیتی ہے، تو اس سے میدان آگے بڑھ رہا ہے۔ حمایت کریں، لیکن دوسروں کو مسترد کریں (42)۔ اس کے بجائے، نیا نظریہ تجزیہ کی مختلف سطحوں پر پیشین گوئیاں کرتا ہے اور وضاحتی غور و فکر کی ایک نئی پرت کا اضافہ کرتا ہے (42)۔ تاہم، فنکشنل سطح پر تجویز کردہ دو نظریات، MT اور OD، کو جڑی بوٹیوں کی وجہ سے ہونے والی خصوصی میٹابولک تبدیلیوں کی اہم پیشین گوئی کے طور پر آسانی سے سمجھایا جا سکتا ہے: OD تھیوری کا خیال ہے کہ خصوصی میٹابولک "اسپیس" میں تبدیلیاں انتہائی سمتاتی ہیں۔ MT تھیوری کا خیال ہے کہ یہ تبدیلیاں غیر سمتی ہوں گی اور تصادفی طور پر میٹابولک اسپیس میں واقع ہوں گی، اور ان میں اعلی دفاعی قدر میٹابولائٹس ہوتی ہیں۔ OD اور MT پیشین گوئیوں کے پچھلے امتحانات کو ترجیحی "دفاعی" مرکبات کے ایک تنگ سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے جانچا گیا ہے۔ یہ میٹابولائٹ سینٹرک ٹیسٹ جڑی بوٹیوں کے دوران میٹابولوم کی تشکیل نو کی حد اور رفتار کا تجزیہ کرنے کی صلاحیت کو روکتے ہیں، اور ایک مستقل شماریاتی فریم ورک کے اندر جانچ کی اجازت نہیں دیتے ہیں تاکہ کلیدی پیشین گوئیوں کی ضرورت ہو جس کو پلانٹ میٹابولوم میں مجموعی طور پر مقدار میں تبدیلیوں کے طور پر سمجھا جا سکتا ہے۔ یہاں، ہم نے کمپیوٹیشنل MS پر مبنی میٹابولومکس میں جدید ٹیکنالوجی کا استعمال کیا اور عالمی میٹابولومکس کی سطح پر مجوزہ دونوں کے درمیان فرق کو جانچنے کے لیے انفارمیشن تھیوری ڈسکرپٹرز کی عمومی کرنسی میں deconvolution MS تجزیہ کیا۔ اس نظریہ کی کلیدی پیش گوئی۔ انفارمیشن تھیوری کو بہت سے شعبوں میں لاگو کیا گیا ہے، خاص طور پر حیاتیاتی تنوع اور غذائیت کے بہاؤ کی تحقیق کے تناظر میں (43)۔ تاہم، جہاں تک ہم جانتے ہیں، یہ پہلی ایپلی کیشن ہے جو پودوں کی میٹابولک معلومات کی جگہ کو بیان کرنے اور ماحولیاتی اشارے کے جواب میں عارضی میٹابولک تبدیلیوں سے متعلق ماحولیاتی مسائل کو حل کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ خاص طور پر، اس طریقہ کار کی صلاحیت پودوں کی پرجاتیوں کے اندر اور ان کے درمیان نمونوں کا موازنہ کرنے کی صلاحیت میں مضمر ہے کہ کس طرح جڑی بوٹیوں نے ارتقاء کی مختلف سطحوں پر مختلف پرجاتیوں سے بین انواع کے میکرو ارتقائی نمونوں میں ارتقاء کیا ہے۔ میٹابولزم۔
پرنسپل کمپوننٹ اینالیسس (PCA) ملٹی ویریٹ ڈیٹا سیٹ کو جہتی کمی کی جگہ میں تبدیل کرتا ہے تاکہ ڈیٹا کے مرکزی رجحان کی وضاحت کی جا سکے، اس لیے اسے عام طور پر ڈیٹا سیٹ کو پارس کرنے کے لیے ایک تحقیقی تکنیک کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے، جیسے کہ deconvolution metabolome۔ تاہم، جہتی کمی سے ڈیٹا سیٹ میں موجود معلوماتی مواد کا کچھ حصہ ضائع ہو جائے گا، اور PCA ان خصوصیات کے بارے میں مقداری معلومات فراہم نہیں کر سکتا جو خاص طور پر ماحولیاتی نظریہ سے متعلق ہوں، جیسے کہ: جڑی بوٹیوں نے کس طرح خصوصی شعبوں میں تنوع کو دوبارہ ترتیب دیا ہے (مثال کے طور پر، امیری، تقسیم) اور کثرت) میٹابولائٹس؟ کون سے میٹابولائٹس دیئے گئے جڑی بوٹیوں کی حوصلہ افزائی حالت کے پیش گو ہیں؟ مخصوصیت، تنوع اور عدم استحکام کے نقطہ نظر سے، پتے کے مخصوص میٹابولائٹ پروفائل کا معلوماتی مواد گل جاتا ہے، اور یہ پایا جاتا ہے کہ جڑی بوٹیوں کا کھانا مخصوص میٹابولزم کو متحرک کر سکتا ہے۔ غیر متوقع طور پر، ہم نے مشاہدہ کیا کہ، جیسا کہ انفارمیشن تھیوری انڈیکیٹرز میں بیان کیا گیا ہے، نتیجے میں میٹابولک صورت حال دو جڑی بوٹیوں (رات کو کھلانے والے جرنلسٹ Sl) اور Solanaceae ماہر محترمہ کے حملوں کے بعد بہت زیادہ اوورلیپ ہوتی ہے۔ OS (31) میں فیٹی ایسڈ امینو ایسڈ کنجوگیٹ (FAC) انیشی ایٹر۔ معیاری پنکچر کے زخموں کے علاج کے لیے جڑی بوٹیوں کے OS کا استعمال کرتے ہوئے، مصنوعی جڑی بوٹیوں کے علاج نے بھی ایسا ہی رجحان ظاہر کیا۔ جڑی بوٹیوں کے حملوں پر پودوں کے ردعمل کی نقل کرنے کے لیے یہ معیاری طریقہ کار سبزی خوروں کے کھانے کے رویے میں تبدیلیوں کی وجہ سے پیدا ہونے والے الجھنے والے عوامل کو ختم کرتا ہے، جو مختلف اوقات میں نقصان کی مختلف ڈگریوں کا باعث بنتے ہیں (34)۔ FAC، جو OSM کی بنیادی وجہ کے طور پر جانا جاتا ہے، OSS1 میں JAS اور دیگر پودوں کے ہارمون ردعمل کو کم کر دیتا ہے، جبکہ OSS1 سینکڑوں گنا کم کرتا ہے (31)۔ تاہم، OSS1 نے OSM کے مقابلے میں JA جمع کرنے کی اسی طرح کی سطح کا سبب بنا۔ اس سے پہلے یہ ظاہر کیا جا چکا ہے کہ کم نیپینتھیس میں JA کا ردعمل OSM کے لیے بہت حساس ہے، جہاں FAC اپنی سرگرمی کو برقرار رکھ سکتا ہے یہاں تک کہ اگر 1:1000 کو پانی سے گھٹا دیا جائے (44)۔ لہذا، OSM کے مقابلے میں، اگرچہ OSS1 میں FAC بہت کم ہے، لیکن یہ کافی JA پھیلنے کے لیے کافی ہے۔ پچھلے مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ پورن نما پروٹین (45) اور اولیگوساکرائڈز (46) کو OSS1 میں پودوں کے دفاعی ردعمل کو متحرک کرنے کے لیے مالیکیولر سراگ کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ تاہم، یہ ابھی تک واضح نہیں ہے کہ آیا OSS1 میں موجود یہ ایلیسٹرز موجودہ مطالعے میں مشاہدہ کیے گئے JA کے جمع ہونے کے لیے ذمہ دار ہیں۔
اگرچہ مختلف جڑی بوٹیوں یا exogenous JA یا SA (salicylic acid) (47) کے استعمال کی وجہ سے ہونے والے تفریق میٹابولک فنگر پرنٹس کو بیان کرنے والے کچھ مطالعات ہیں، لیکن کسی نے بھی پودوں کے گھاس کے نیٹ ورک میں جڑی بوٹیوں کی پرجاتیوں کی مخصوص ہنگامہ آرائی کو پریشان نہیں کیا ہے اور اس کے مخصوص پر اثرات میٹابولزم کا مجموعی اثر ہے۔ ذاتی معلومات. اس تجزیے نے مزید تصدیق کی کہ JAs کے علاوہ دیگر پودوں کے ہارمونز کے ساتھ اندرونی ہارمون نیٹ ورک کا تعلق جڑی بوٹیوں کی وجہ سے میٹابولک تنظیم نو کی خصوصیت کو تشکیل دیتا ہے۔ خاص طور پر، ہم نے پتہ چلا کہ OSM کی وجہ سے ہونے والا ET OSS1 کی وجہ سے نمایاں طور پر زیادہ تھا۔ یہ موڈ OSM میں مزید FAC مواد کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے، جو ET برسٹ (48) کو متحرک کرنے کے لیے ایک ضروری اور کافی شرط ہے۔ پودوں اور جڑی بوٹیوں کے درمیان تعامل کے تناظر میں، پودوں کی مخصوص میٹابولائٹ حرکیات پر ET کا سگنلنگ فنکشن اب بھی چھٹپٹ ہے اور صرف ایک کمپاؤنڈ گروپ کو نشانہ بناتا ہے۔ اس کے علاوہ، زیادہ تر مطالعات میں ET کے ضابطے کا مطالعہ کرنے کے لیے ET یا اس کے پیشرو یا مختلف inhibitors کا استعمال کیا گیا ہے، جن میں سے یہ خارجی کیمیائی استعمال بہت سے غیر مخصوص ضمنی اثرات پیدا کرے گا۔ ہمارے علم کے مطابق، یہ مطالعہ ET کے استعمال میں ET کے کردار کے پہلے بڑے پیمانے پر منظم امتحان کی نمائندگی کرتا ہے تاکہ پودوں کی میٹابولوم کی حرکیات کو مربوط کرنے کے لیے خراب ٹرانسجینک پودوں کو تیار کیا جا سکے۔ جڑی بوٹیوں سے متعلق مخصوص ET انڈکشن بالآخر میٹابولوم ردعمل کو ماڈیول کر سکتا ہے۔ سب سے اہم ET بائیو سنتھیسس (ACO) اور پرسیپشن (ETR1) جینز کا ٹرانسجینک ہیرا پھیری ہے جس نے فینولائڈز کے جڑی بوٹیوں سے متعلق مخصوص ڈی نوو جمع ہونے کا انکشاف کیا۔ یہ پہلے دکھایا گیا ہے کہ ET JA-حوصلہ افزائی نیکوٹین کے جمع ہونے کو پوٹریسائن N-methyltransferase (49) کو منظم کرکے ٹھیک کر سکتا ہے۔ تاہم، میکانکی نقطہ نظر سے، یہ واضح نہیں ہے کہ ET فینامائڈ کی شمولیت کو کیسے ٹھیک کرتا ہے۔ ET کے سگنل کی نقل و حمل کے فنکشن کے علاوہ، پولی امینوفینول امائڈس میں سرمایہ کاری کو منظم کرنے کے لیے میٹابولک فلوکس کو S-adenosyl-1-methionine میں بھی بند کیا جا سکتا ہے۔ S-adenosyl-1-methionine ET اور پولیمین بائیو سنتھیٹک پاتھ وے کا کامن انٹرمیڈیٹ ہے۔ وہ طریقہ کار جس کے ذریعے ET سگنل فینولامائڈ کی سطح کو منظم کرتا ہے اس کے لیے مزید مطالعہ کی ضرورت ہے۔
ایک طویل عرصے سے، نامعلوم ساخت کے خصوصی میٹابولائٹس کی بڑی تعداد کی وجہ سے، مخصوص میٹابولک زمروں پر شدید توجہ حیاتیاتی تعاملات کے بعد میٹابولک تنوع کی وقتی تبدیلیوں کا سختی سے جائزہ لینے سے قاصر رہی ہے۔ فی الحال، انفارمیشن تھیوری کے تجزیے کی بنیاد پر، غیر جانبدارانہ میٹابولائٹس پر مبنی MS/MS سپیکٹرم کے حصول کا بنیادی نتیجہ یہ ہے کہ جڑی بوٹیوں کو کھانے والے یا ان کی نقل کرتے ہوئے پتوں کے میٹابولوم کے مجموعی میٹابولک تنوع کو کم کرتے ہوئے اپنی مہارت کی ڈگری کو بڑھاتے رہتے ہیں۔ سبزی خوروں کی وجہ سے میٹابولوم کی خصوصیت میں یہ عارضی اضافہ ٹرانسکرپٹوم کی خصوصیت میں ہم آہنگی کے اضافے سے وابستہ ہے۔ وہ خصوصیت جو اس بڑے میٹابولوم اسپیشلائزیشن میں سب سے زیادہ حصہ ڈالتی ہے (زیادہ سی قدر رکھنے والا) وہ خصوصی میٹابولائٹ ہے جس میں پہلے کی خصوصیات والی سبزی خور فعل ہے۔ یہ ماڈل OD تھیوری کی پیشین گوئی سے مطابقت رکھتا ہے، لیکن میٹابولوم ری پروگرامنگ کی بے ترتیب پن سے متعلق MT کی پیشین گوئی مطابقت نہیں رکھتی۔ تاہم، یہ اعداد و شمار مخلوط ماڈل (بہترین MT؛ شکل 1B) کی پیشین گوئی کے ساتھ بھی مطابقت رکھتا ہے، کیونکہ نامعلوم دفاعی افعال کے ساتھ دیگر غیر مخصوص میٹابولائٹس اب بھی بے ترتیب سی تقسیم کی پیروی کر سکتے ہیں۔
ایک قابل ذکر نمونہ جو اس تحقیق کے ذریعے مزید پکڑا گیا ہے وہ یہ ہے کہ مائیکرو ایوولوشن لیول (سنگل پلانٹ اور تمباکو کی آبادی) سے لے کر ایک بڑے ارتقائی پیمانے تک (تمباکو کی انواع سے قریبی تعلق) تک، ارتقائی تنظیم کی مختلف سطحیں "بہترین دفاع" میں ہیں، جڑی بوٹیوں کی صلاحیتوں میں نمایاں فرق ہیں۔ مور وغیرہ۔ (20) اور کیسلر اور کالسکے (1) نے آزادانہ طور پر حیاتیاتی تنوع کی تین عملی سطحوں کو تبدیل کرنے کی تجویز پیش کی جو اصل میں Whittaker (50) کے ذریعہ ممتاز اور کیمیائی تنوع کی عارضی تبدیلیوں میں تبدیل کی گئی تھی۔ ان مصنفین نے نہ تو خلاصہ کیا بڑے پیمانے پر میٹابولوم ڈیٹا اکٹھا کرنے کے طریقہ کار بھی اس بات کا خاکہ نہیں بناتے ہیں کہ ان ڈیٹا سے میٹابولک تنوع کا حساب کیسے لیا جائے۔ اس مطالعے میں، وائٹیکر کی فنکشنل درجہ بندی میں معمولی ایڈجسٹمنٹ α-میٹابولک تنوع کو ایک دیئے گئے پودے میں MS/MS سپیکٹرا کے تنوع کے طور پر، اور β-میٹابولک تنوع کو آبادی کے ایک گروپ کے بنیادی انٹراسپیسیفک میٹابولزم کے طور پر، اور γ-میٹابولک تنوع کو اسی طرح کی ایکسپاسیسیٹیز کی توسیع کا درجہ دیا جائے گا۔
JA سگنل جڑی بوٹیوں کے میٹابولک ردعمل کی ایک وسیع رینج کے لیے ضروری ہے۔ تاہم، میٹابولوم تنوع میں JA بائیو سنتھیسز کے انٹراسپیسیفک ریگولیشن کی شراکت کی سخت مقداری جانچ کا فقدان ہے، اور آیا JA سگنل ایک اعلی میکرو ارتقائی پیمانے پر تناؤ سے متاثرہ میٹابولک تنوع کے لیے ایک عام سائٹ ہے یا نہیں، یہ اب بھی مضمر ہے۔ ہم نے مشاہدہ کیا کہ Nepenthes herbivorous کی جڑی بوٹیوں کی نوعیت میٹابولوم اسپیشلائزیشن کو آمادہ کرتی ہے اور نیکوٹیانا پرجاتیوں کی آبادی کے اندر اور قریب سے متعلقہ نکوٹیانا پرجاتیوں کے درمیان میٹابولوم کی تخصیص کا تغیر منظم طریقے سے JA سگنلنگ کے ساتھ مثبت طور پر منسلک ہے۔ اس کے علاوہ، جب JA سگنل خراب ہو جاتا ہے، تو ایک ہی جینی ٹائپ سبزی خور کے ذریعے پیدا ہونے والی میٹابولک خصوصیت کو منسوخ کر دیا جائے گا (شکل 3، C اور E)۔ چونکہ قدرتی طور پر کم ہونے والی نیپینتھیس آبادی کی میٹابولک سپیکٹرم تبدیلیاں زیادہ تر مقداری ہوتی ہیں، اس لیے اس تجزیے میں میٹابولک β تنوع اور مخصوصیت میں تبدیلیاں بڑی حد تک میٹابولائٹ سے بھرپور مرکب زمروں کے مضبوط جوش کی وجہ سے ہو سکتی ہیں۔ یہ کمپاؤنڈ کلاسز میٹابولوم پروفائل کے ایک حصے پر حاوی ہوتے ہیں اور JA سگنلز کے ساتھ مثبت ارتباط کا باعث بنتے ہیں۔
چونکہ تمباکو کی پرجاتیوں کے بایو کیمیکل میکانزم کا اس سے گہرا تعلق بہت مختلف ہے، اس لیے میٹابولائٹس کو خاص طور پر معیار کے پہلو میں پہچانا جاتا ہے، اس لیے یہ زیادہ تجزیاتی ہے۔ کیپچر شدہ میٹابولک پروفائل کی انفارمیشن تھیوری کی پروسیسنگ سے پتہ چلتا ہے کہ جڑی بوٹیوں کی شمولیت میٹابولک گاما تنوع اور تخصص کے مابین تجارت کو بڑھا دیتی ہے۔ JA سگنل اس تجارت میں مرکزی کردار ادا کرتا ہے۔ میٹابولوم اسپیشلائزیشن میں اضافہ مرکزی OD پیشین گوئی کے مطابق ہے اور JA سگنل کے ساتھ مثبت طور پر منسلک ہے، جبکہ JA سگنل منفی طور پر میٹابولک گیما تنوع کے ساتھ منسلک ہے۔ یہ ماڈل بتاتے ہیں کہ پودوں کی OD صلاحیت بنیادی طور پر JA کی پلاسٹکٹی سے طے ہوتی ہے، خواہ مائیکرو ارتقائی پیمانے پر ہو یا بڑے ارتقائی پیمانے پر۔ Exogenous JA ایپلیکیشن کے تجربات جو JA بائیو سنتھیسز کے نقائص کو روکتے ہیں مزید یہ انکشاف کرتے ہیں کہ تمباکو کی انواع کو سگنل ریسپانسیو اور سگنل نان ریسپانسیو اسپیسز میں پہچانا جا سکتا ہے، بالکل اسی طرح جیسے ان کے JA کے موڈ اور میٹابولوم پلاسٹکٹی سبزی خوروں کی وجہ سے ہوتی ہے۔ سگنل کی غیر جوابی نسلیں اینڈوجینس JA پیدا کرنے میں ناکامی کی وجہ سے جواب نہیں دے سکتیں اور اس وجہ سے وہ جسمانی حدود کے تابع ہیں۔ یہ JA سگنلنگ پاتھ وے (N. crescens میں AOS اور JAR4) میں کچھ کلیدی جینوں میں تبدیلی کی وجہ سے ہو سکتا ہے۔ یہ نتیجہ اس بات پر روشنی ڈالتا ہے کہ یہ انٹر اسپیسز میکرووولوشنری پیٹرن بنیادی طور پر اندرونی ہارمون کے ادراک اور ردعمل میں تبدیلیوں سے کارفرما ہوسکتے ہیں۔
پودوں اور جڑی بوٹیوں کے درمیان تعامل کے علاوہ، میٹابولک تنوع کی تلاش کا تعلق ماحول میں حیاتیاتی موافقت اور پیچیدہ فینوٹائپک خصلتوں کے ارتقاء کی تحقیق میں تمام اہم نظریاتی پیش رفت سے ہے۔ جدید MS آلات کے ذریعے حاصل کردہ ڈیٹا کی مقدار میں اضافے کے ساتھ، میٹابولک تنوع پر مفروضے کی جانچ اب انفرادی/زمرہ میٹابولائٹ کے فرق کو عبور کر سکتی ہے اور غیر متوقع نمونوں کو ظاہر کرنے کے لیے عالمی تجزیہ کر سکتی ہے۔ بڑے پیمانے پر تجزیے کے عمل میں، ایک اہم استعارہ معنی خیز نقشوں کا تصور ہے جو ڈیٹا کو دریافت کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ لہذا، غیرجانبدار MS/MS میٹابولومکس اور انفارمیشن تھیوری کے موجودہ امتزاج کا ایک اہم نتیجہ یہ ہے کہ یہ ایک سادہ میٹرک فراہم کرتا ہے جسے مختلف ٹیکونومک پیمانوں پر میٹابولک تنوع کو براؤز کرنے کے لیے نقشے بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ اس طریقہ کار کی بنیادی ضرورت ہے۔ مائیکرو/میکرو ارتقاء اور کمیونٹی ایکولوجی کا مطالعہ۔
میکرو ارتقائی سطح پر، Ehrlich اور Raven (51) کے پودوں اور حشرات کے شریک ارتقاء کے نظریے کا بنیادی مقصد یہ پیشین گوئی کرنا ہے کہ انٹرنسپیز میٹابولک تنوع کا تغیر پودوں کے نسبوں کے تنوع کا سبب ہے۔ تاہم، اس بنیادی کام کی اشاعت کے پچاس سالوں میں، اس مفروضے کو شاذ و نادر ہی آزمایا گیا ہے (52)۔ یہ زیادہ تر لمبی دوری کے پودوں کے نسبوں میں موازنہ میٹابولک خصوصیات کی فائیلوجنیٹک خصوصیات کی وجہ سے ہے۔ ندرت کو ہدف کے تجزیہ کے طریقوں کو اینکر کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ موجودہ MS/MS ورک فلو انفارمیشن تھیوری کے ذریعے پروسیس کیا جاتا ہے نامعلوم میٹابولائٹس کی MS/MS ساختی مماثلت (بغیر پیشگی میٹابولائٹ سلیکشن کے) اور ان MS/MSs کو MS/MS کے سیٹ میں تبدیل کرتا ہے، اس طرح پیشہ ورانہ میٹابولزم میں ان میکرو ارتقائی ماڈلز کا موازنہ درجہ بندی کے پیمانے میں کیا جاتا ہے۔ سادہ شماریاتی اشارے۔ یہ عمل فائیلوجنیٹک تجزیہ کی طرح ہے، جو پیشگی پیش گوئی کے بغیر تنوع یا کردار کے ارتقاء کی شرح کو درست کرنے کے لیے ترتیب کی سیدھ کا استعمال کر سکتا ہے۔
بائیو کیمیکل سطح پر، فرن اور جونز (53) کی اسکریننگ مفروضے سے پتہ چلتا ہے کہ میٹابولک تنوع کو مختلف سطحوں پر برقرار رکھا جاتا ہے تاکہ پہلے سے غیر متعلقہ یا متبادل میٹابولائٹس کی حیاتیاتی سرگرمیوں کو بروئے کار لانے کے لیے خام مال فراہم کیا جا سکے۔ انفارمیشن تھیوری کے طریقے ایک فریم ورک فراہم کرتے ہیں جس میں میٹابولائٹ اسپیشلائزیشن کے دوران ہونے والی یہ میٹابولائٹ مخصوص ارتقائی تبدیلیوں کو مجوزہ ارتقائی اسکریننگ کے عمل کے ایک حصے کے طور پر مقدار کا تعین کیا جا سکتا ہے: حیاتیاتی طور پر فعال موافقت کم خصوصیت سے اعلی خصوصیت تک کسی دیے گئے ماحول کے روکے ہوئے میٹابولائٹس۔
مجموعی طور پر، سالماتی حیاتیات کے ابتدائی دنوں میں، پودوں کے دفاع کے اہم نظریات تیار کیے گئے تھے، اور تخصیصی مفروضے پر مبنی طریقوں کو وسیع پیمانے پر سائنسی ترقی کا واحد ذریعہ سمجھا جاتا ہے۔ یہ زیادہ تر پورے میٹابولوم کی پیمائش کی تکنیکی حدود کی وجہ سے ہے۔ اگرچہ مفروضے سے چلنے والے طریقے خاص طور پر دوسرے کارآمد میکانزم کو منتخب کرنے میں کارآمد ہوتے ہیں، لیکن بائیو کیمیکل نیٹ ورکس کے بارے میں ہماری سمجھ کو آگے بڑھانے کی ان کی صلاحیت اس وقت موجود کمپیوٹیشنل طریقوں سے زیادہ محدود ہے جو اس وقت جدید ڈیٹا پر مبنی سائنس میں دستیاب ہیں۔ لہذا، نظریات جن کی پیشن گوئی نہیں کی جا سکتی وہ دستیاب اعداد و شمار کے دائرہ کار سے بہت باہر ہیں، لہذا تحقیق کے میدان میں پیش رفت کے فرضی فارمولے/ٹیسٹ سائیکل کو ختم نہیں کیا جا سکتا (4)۔ ہم پیش گوئی کرتے ہیں کہ یہاں متعارف کرائے گئے میٹابولومکس کا کمپیوٹیشنل ورک فلو میٹابولک تنوع کے حالیہ (کیسے) اور حتمی (کیوں) مسائل میں دلچسپی کو دوبارہ جگا سکتا ہے، اور نظریاتی طور پر گائیڈڈ ڈیٹا سائنس کے ایک نئے دور میں حصہ ڈال سکتا ہے۔ اس دور نے ان اہم نظریات کا دوبارہ جائزہ لیا جنہوں نے پچھلی نسلوں کو متاثر کیا۔
جڑی بوٹیوں کی براہ راست خوراک ایک دوسرے انسٹار لاروا یا Sl لاروا کو ایک ہی پیلے رنگ کے گھڑے کے پودے کے پتوں پر اٹھا کر کی جاتی ہے، جس میں ہر پودے کی 10 نقلیں ہوتی ہیں۔ کیڑے کے لاروا کو کلیمپ کے ساتھ بند کیا گیا تھا، اور باقی پتیوں کے ٹشوز کو انفیکشن اور فوری طور پر منجمد ہونے کے 24 اور 72 گھنٹے بعد جمع کیا گیا تھا، اور میٹابولائٹس کو نکالا گیا تھا۔
جڑی بوٹیوں کے علاج کو انتہائی مطابقت پذیر طریقے سے نقل کریں۔ طریقہ یہ ہے کہ کپڑے کی مالا کے بڑھنے کے مرحلے کے دوران پودے کے تین مکمل پھیلے ہوئے پتوں کے درمیانی حصے پر کانٹوں کی تین قطاروں کو پنکچر کرنے کے لیے فیبرک پیٹرن کے پہیوں کا استعمال کریں، اور فوری طور پر 1:5 پتلی مس لگائیں یا پنکچر کے زخم میں S1 OS ڈالنے کے لیے دستانے والی انگلیاں استعمال کریں۔ جیسا کہ اوپر بیان کیا گیا ہے ایک پتی کی کٹائی اور عمل کریں۔ پرائمری میٹابولائٹس اور پلانٹ ہارمونز (54) نکالنے کے لیے پہلے بیان کردہ طریقہ استعمال کریں۔
خارجی JA ایپلی کیشنز کے لیے، ہر ایک پرجاتی کے چھ گلاب کے کھلتے پودوں میں سے ہر ایک کے تین پتیوں کا علاج 20μl لینولین پیسٹ سے کیا جاتا ہے جس میں 150μg MeJA (Lan + MeJA)، اور 20μl lanolin پلس زخم کا علاج (Lan + W) ہوتا ہے، یا 20μl a lano control کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ علاج کے 72 گھنٹے بعد پتوں کو کاٹا گیا، مائع نائٹروجن میں اسنیپ فریز کیا گیا، اور استعمال ہونے تک -80 ° C پر محفوظ کیا گیا۔
ہمارے ریسرچ گروپ میں چار JA اور ET ٹرانسجینک لائنوں، یعنی IRAOC (36)، irCOI1 (55)، IRACO اور sETR1 (48) کی نشاندہی کی گئی ہے۔ irAOC نے JA اور JA-Ile کی سطحوں میں سختی سے کمی ظاہر کی، جبکہ IRCOI1 JAs کے لیے حساس نہیں تھا۔ EV کے مقابلے میں، JA-Ile کے جمع ہونے میں اضافہ ہوا۔ اسی طرح، IRACO ET کی پیداوار کو کم کرے گا، اور EV کے مقابلے میں، SETR1، جو ET کے لیے غیر حساس ہے، ET کی پیداوار میں اضافہ کرے گا۔
ایک فوٹواکوسٹک لیزر سپیکٹرومیٹر (Sensor Sense ETD-300 ریئل ٹائم ET سینسر) ET پیمائش کو غیر حملہ آور طریقے سے انجام دینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ علاج کے فوراً بعد، آدھے پتوں کو کاٹ کر 4 ملی لیٹر کی مہر بند شیشے کی شیشی میں منتقل کر دیا گیا، اور ہیڈ اسپیس کو 5 گھنٹے کے اندر جمع ہونے دیا گیا۔ پیمائش کے دوران، ہر شیشی کو 8 منٹ کے لیے 2 لیٹر/گھنٹہ خالص ہوا کی ندی سے بہایا گیا، جو پہلے سینسر سینس کی طرف سے CO2 اور پانی کو ہٹانے کے لیے فراہم کردہ کیٹیلسٹ سے گزری تھی۔
مائیکرو رے ڈیٹا اصل میں (35) میں شائع کیا گیا تھا اور نیشنل سینٹر فار بائیو ٹیکنالوجی انفارمیشن (NCBI) جین ایکسپریشن کمپری ہینسو ڈیٹا بیس (الحاق نمبر GSE30287) میں محفوظ کیا گیا تھا۔ اس مطالعے کے لیے W+OSMs کے علاج اور غیر نقصان شدہ کنٹرول کی وجہ سے پتیوں سے متعلق ڈیٹا نکالا گیا تھا۔ خام شدت لاگ 2 ہے۔ شماریاتی تجزیہ سے پہلے، بیس لائن کو R سافٹ ویئر پیکج کا استعمال کرتے ہوئے اس کے 75ویں پرسنٹائل میں تبدیل کیا گیا اور معمول بنایا گیا۔
نکوٹیانا پرجاتیوں کا اصل RNA سیکوینسنگ (RNA-seq) ڈیٹا NCBI شارٹ ریڈنگ آرکائیوز (SRA) سے حاصل کیا گیا تھا، پروجیکٹ نمبر PRJNA301787 ہے، جس کی اطلاع Zhou et al نے دی تھی۔ (39) اور آگے بڑھیں جیسا کہ (56) میں بیان کیا گیا ہے۔ اس تحقیق میں تجزیہ کے لیے W+W, W+ OSM اور W+ OSS1 کے ذریعے پروسیس کیے گئے خام ڈیٹا کو اس مطالعہ میں تجزیہ کے لیے منتخب کیا گیا تھا، اور اس پر عمل کیا گیا تھا: سب سے پہلے، خام RNA-seq ریڈنگز کو FASTQ فارمیٹ میں تبدیل کیا گیا تھا۔ HISAT2 FASTQ کو SAM میں تبدیل کرتا ہے، اور SAMtools SAM فائلوں کو ترتیب شدہ BAM فائلوں میں تبدیل کرتا ہے۔ StringTie کو جین کے اظہار کا حساب لگانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، اور اس کے اظہار کا طریقہ یہ ہے کہ فی ملین ترتیب شدہ نقل کے ٹکڑے فی ہزار بیس کے ٹکڑے ہوتے ہیں۔
تجزیے میں استعمال ہونے والا ایککلیم کرومیٹوگرافک کالم (150 ملی میٹر x 2.1 ملی میٹر؛ پارٹیکل سائز 2.2μm) اور 4 ملی میٹر x 4 ملی میٹر گارڈ کالم ایک ہی مواد پر مشتمل ہے۔ درج ذیل بائنری گریڈینٹ Dionex UltiMate 3000 Ultra High Performance Liquid Chromatography (UHPLC) سسٹم میں استعمال کیا جاتا ہے: 0 سے 0.5 منٹ، isocratic 90% A [deionized water, 0.1% (v/v) acetonitrile اور 0.05% formic acid اور 0.05% formic acid %0 ceri, 0.05% فارمک ایسڈ؛ 0.5 سے 23.5 منٹ، تدریجی مرحلہ بالترتیب 10% A اور 90% B ہے۔ 23.5 سے 25 منٹ، isocratic 10% A اور 90% B۔ بہاؤ کی شرح 400μl/منٹ ہے۔ تمام MS کے تجزیوں کے لیے، کالم ایلیونٹ کو ایک کواڈروپول اور ٹائم آف فلائٹ (qTOF) تجزیہ کار میں لگائیں جو الیکٹرو سپرے سورس سے لیس ہے جو مثبت آئنائزیشن موڈ میں کام کرتا ہے (کیپلیری وولٹیج، 4500 V؛ کیپلیری آؤٹ لیٹ 130 V؛ خشک کرنے والا درجہ حرارت 200 ° C/1 منٹ خشک ہونا)۔
MS/MS ٹکڑے کا تجزیہ کریں (جسے بعد میں MS/MS کہا جاتا ہے) جو کہ مجموعی طور پر قابل شناخت میٹابولک پروفائل کے بارے میں ساختی معلومات حاصل کرنے کے لیے ڈیٹا سے غیر متعلقہ یا الگ نہیں کیا جا سکتا۔ اندھا دھند MS/MS طریقہ کار کا تصور اس حقیقت پر انحصار کرتا ہے کہ کواڈروپول میں بڑے پیمانے پر تنہائی کی کھڑکی ہوتی ہے [لہذا، تمام ماس ٹو چارج ریشو (m/z) سگنلز کو ٹکڑے سمجھیں]۔ اس وجہ سے، چونکہ امپیکٹ II کا آلہ CE جھکاؤ پیدا کرنے سے قاصر تھا، کئی آزاد تجزیے بڑھے ہوئے تصادم کی حوصلہ افزائی سے متعلق تصادم کی توانائی (CE) اقدار کا استعمال کرتے ہوئے کیے گئے۔ مختصراً، پہلے سنگل ماس اسپیکٹومیٹری موڈ (ان سورس فریگمنٹیشن سے پیدا ہونے والے کم فریگمنٹیشن حالات) کا استعمال کرتے ہوئے UHPLC-electrospray ionization/qTOF-MS کے ذریعے نمونے کا تجزیہ کریں، m/z 50 سے 1500 تک 5 Hz کی تکرار فریکوئنسی پر اسکیننگ کریں۔ MS/MS تجزیہ کے لیے تصادم گیس کے طور پر نائٹروجن کا استعمال کریں، اور مندرجہ ذیل چار مختلف تصادم سے متاثرہ انحطاط وولٹیجز پر خود مختار پیمائش کریں: 20، 30، 40، اور 50 eV۔ پیمائش کے پورے عمل کے دوران، کواڈروپول میں بڑے پیمانے پر الگ تھلگ ونڈو ہے، m/z 50 سے 1500 تک۔ جب فرنٹ باڈی m/z اور تنہائی کی چوڑائی کا تجربہ 200 پر سیٹ کیا جاتا ہے، تو بڑے پیمانے پر رینج آلہ کے آپریٹنگ سافٹ ویئر اور 0 Da کے ذریعے خود بخود فعال ہو جاتی ہے۔ سنگل ماس موڈ کی طرح بڑے پیمانے پر ٹکڑوں کے لیے اسکین کریں۔ بڑے پیمانے پر کیلیبریشن کے لیے سوڈیم فارمیٹ (50 ملی لیٹر آئسوپروپینول، 200 μl فارمک ایسڈ اور 1 ملی لیٹر 1M NaOH آبی محلول) استعمال کریں۔ بروکر کے اعلی درستگی کیلیبریشن الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، ڈیٹا فائل کو ایک مقررہ مدت میں اوسط سپیکٹرم چلانے کے بعد کیلیبریٹ کیا جاتا ہے۔ خام ڈیٹا فائلوں کو نیٹ سی ڈی ایف فارمیٹ میں تبدیل کرنے کے لیے ڈیٹا اینالیسس v4.0 سافٹ ویئر (بروک ڈالٹن، بریمن، جرمنی) کا ایکسپورٹ فنکشن استعمال کریں۔ MS/MS ڈیٹا سیٹ کو ایکشن نمبر کے ساتھ اوپن میٹابولومکس ڈیٹا بیس MetaboLights (www.ebi.ac.uk) میں محفوظ کیا گیا ہے۔ MTBLS1471۔
MS/MS اسمبلی کو MS1 اور MS/MS کوالٹی سگنلز کے درمیان کم اور زیادہ تصادم کی توانائی اور نئے نافذ کردہ قوانین کے درمیان ارتباطی تجزیہ کے ذریعے محسوس کیا جا سکتا ہے۔ R اسکرپٹ کا استعمال پروڈکٹ کے پیشرو کی تقسیم کے ارتباطی تجزیہ کو محسوس کرنے کے لیے کیا جاتا ہے، اور C# اسکرپٹ (https://github.com/MPI-DL/indiscriminant-MS-MS-assembly-pipeline) قواعد کو نافذ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
صرف چند نمونوں میں کچھ m/z خصوصیات کا پتہ لگانے کی وجہ سے پس منظر کے شور اور غلط ارتباط کی وجہ سے ہونے والی غلط مثبت غلطیوں کو کم کرنے کے لیے، ہم R پیکج XCMS کے "فلڈ چوٹی" فنکشن کا استعمال کرتے ہیں (پس منظر میں شور کی اصلاح کے لیے) "NA" (نا شناخت شدہ چوٹی) کی شدت کو تبدیل کرنے کے لیے استعمال کیا جانا چاہیے۔ جب فل پیک فنکشن استعمال کیا جاتا ہے، ڈیٹا سیٹ میں اب بھی بہت سی "0″ شدت کی قدریں موجود ہیں جو ارتباط کے حساب کتاب کو متاثر کریں گی۔ پھر، ہم ڈیٹا پروسیسنگ کے نتائج کا موازنہ کرتے ہیں جب فلڈ پیک فنکشن استعمال کیا جاتا ہے اور جب فلڈ چوٹی فنکشن استعمال نہیں ہوتا ہے، اور اوسط درست کی گئی تخمینہ شدہ قدر کی بنیاد پر بیک گراؤنڈ شور کی قدر کا حساب لگاتے ہیں، اور پھر ہم ان بیک گراؤنڈ کی قدر کو تبدیل کرتے ہیں۔ صرف ان خصوصیات پر غور کیا گیا جن کی شدت پس منظر کی قدر سے تین گنا زیادہ تھی اور انہیں "حقیقی چوٹیوں" کے طور پر سمجھا جاتا ہے۔ پی سی سی کیلکولیشنز کے لیے، صرف نمونہ پیشگی (MS1) کے m/z سگنلز اور کم از کم آٹھ حقیقی چوٹیوں والے فریگمنٹ ڈیٹا سیٹ پر غور کیا جاتا ہے۔
اگر پورے نمونے میں پیشگی معیار کی خصوصیت کی شدت اسی معیار کی خصوصیت کی کم شدت کے ساتھ نمایاں طور پر منسلک ہے جو کم یا زیادہ تصادم توانائی کا شکار ہے، اور اس خصوصیت کو CAMERA کے ذریعہ ایک آاسوٹوپ چوٹی کے طور پر لیبل نہیں کیا گیا ہے، اس کی مزید وضاحت کی جا سکتی ہے۔ پھر، 3 سیکنڈ کے اندر تمام ممکنہ پیشگی مصنوعات کے جوڑوں کا حساب لگا کر (چوٹی برقرار رکھنے کے لیے تخمینہ برقرار رکھنے کے وقت کی کھڑکی)، ارتباط کا تجزیہ کیا جاتا ہے۔ صرف اس صورت میں جب m/z قدر پیشگی قدر سے کم ہو اور MS/MS فریگمنٹیشن ڈیٹا سیٹ میں نمونہ کے اسی مقام پر پیش آئے جس سے یہ اخذ کیا گیا ہے، کیا اسے ایک ٹکڑا سمجھا جاتا ہے۔
ان دو آسان اصولوں کی بنیاد پر، ہم متعین ٹکڑوں کو خارج کر دیتے ہیں جن کی m/z قدریں m/z شناخت شدہ پیشگی سے زیادہ ہوتی ہیں، اور نمونے کی پوزیشن کی بنیاد پر جہاں پیشگی ظاہر ہوتا ہے اور مخصوص ٹکڑے۔ یہ بھی ممکن ہے کہ MS1 موڈ میں پیدا ہونے والے بہت سے ان سورس فریگمنٹس سے تیار کردہ کوالٹی فیچرز کو امیدوار کے پیشرو کے طور پر منتخب کیا جائے، اس طرح بے کار MS/MS مرکبات پیدا ہوتے ہیں۔ اس ڈیٹا کی فالتو پن کو کم کرنے کے لیے، اگر سپیکٹرا کی NDP مماثلت 0.6 سے زیادہ ہے، اور وہ CAMERA کے ذریعے تشریح کردہ کرومیٹوگرام "pcgroup" سے تعلق رکھتے ہیں، تو ہم انہیں ضم کر دیں گے۔ آخر میں، ہم تمام امیدواروں کی چوٹیوں میں مختلف تصادم کی توانائیوں پر یکساں m/z قدر کے ساتھ سب سے زیادہ شدت کی چوٹی کو منتخب کر کے پیشرو اور ٹکڑوں سے وابستہ تمام چاروں CE نتائج کو حتمی deconvoluted جامع سپیکٹرم میں ضم کر دیتے ہیں۔ اس کے بعد کے پروسیسنگ کے اقدامات جامع اسپیکٹرم کے تصور پر مبنی ہیں اور ٹکڑے ٹکڑے ہونے کے امکان کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے درکار مختلف CE حالات کو مدنظر رکھتے ہیں، کیونکہ کچھ ٹکڑے صرف ایک مخصوص تصادم کی توانائی کے تحت ہی معلوم کیے جا سکتے ہیں۔
RDPI (30) میٹابولک پروفائل کی inducibility کا حساب لگانے کے لئے استعمال کیا گیا تھا۔ میٹابولک سپیکٹرم ڈائیورسٹی (Hj انڈیکس) MS/MS پیشگیوں کی کثرت سے ماخوذ ہے MS/MS فریکوئنسی ڈسٹری بیوشن کی شینن اینٹروپی کا استعمال کرتے ہوئے درج ذیل مساوات کا استعمال کرتے ہوئے جو Martínez et al. (8)۔ Hj = −∑i = 1mPijlog2(Pij) جہاں Pij j-th نمونے میں i-th MS/MS کی نسبتہ تعدد سے مطابقت رکھتا ہے (j = 1, 2, …, m) (i = 1, 2, …, m) t)۔
میٹابولک مخصوصیت (Si انڈیکس) کو نمونوں کے درمیان تعدد کے سلسلے میں دیئے گئے MS/MS کی اظہار شناخت کے طور پر بیان کیا جاتا ہے۔ MS/MS مخصوصیت کا حساب Si = 1t (∑j = 1tPijPilog2PijPi) کے طور پر کیا جاتا ہے۔
ہر j نمونے کے میٹابولوم کے لیے مخصوص δj انڈیکس اور MS/MS مخصوصیت کی اوسط δj = ∑i = 1mPijSi کی پیمائش کرنے کے لیے درج ذیل فارمولے کا استعمال کریں۔
MS/MS سپیکٹرا جوڑوں میں منسلک ہیں، اور مماثلت کا حساب دو سکور کی بنیاد پر کیا جاتا ہے۔ سب سے پہلے، معیاری NDP کا استعمال کرتے ہوئے (جسے کوزائن ارتباط کا طریقہ بھی کہا جاتا ہے)، اسپیکٹرا NDP = (∑iS1 اور S2WS1، iWS2، i) 2∑iWS1، i2∑iWS2، i2 کے درمیان طبقہ کی مماثلت کو سکور کرنے کے لیے درج ذیل مساوات کا استعمال کریں، جہاں S1 اور S2 اسی طرح، اور i2 ​​کے لیے، اور ساتھ ساتھ اسپیکٹرا کے لیے اور WS2، i چوٹی کی شدت کی بنیاد پر وزن کی نمائندگی کرتا ہے کہ دو سپیکٹرا کے درمیان i-th مشترکہ چوٹی کا فرق 0.01 Da سے کم ہے۔ وزن کا حساب اس طرح کیا جاتا ہے: W = [چوٹی کی شدت] m [معیار] n، m = 0.5، n = 2، جیسا کہ MassBank نے تجویز کیا ہے۔
اسکورنگ کا دوسرا طریقہ لاگو کیا گیا، جس میں MS/MS کے درمیان مشترکہ NL کا تجزیہ کرنا شامل تھا۔ اس مقصد کے لیے، ہم نے 52 NL فہرستوں کا استعمال کیا جو MS کے ٹکڑے کرنے کے عمل کے دوران کثرت سے سامنے آتے ہیں، اور زیادہ مخصوص NL (ڈیٹا فائل S1) جو پہلے کمزور نیپینتھیس پرجاتیوں کے ثانوی میٹابولائٹس کے MS/MS سپیکٹرم کے لیے بیان کیے گئے ہیں (9, 26)۔ ہر MS/MS کے لیے 1 اور 0 کا ایک بائنری ویکٹر بنائیں، بالترتیب کچھ NL کے موجودہ اور غیر موجود کے مطابق۔ Euclidean فاصلے کی مماثلت کی بنیاد پر، NL مماثلت کا سکور بائنری NL ویکٹر کے ہر جوڑے کے لیے شمار کیا جاتا ہے۔
ڈوئل کلسٹرنگ کو انجام دینے کے لیے، ہم نے R پیکیج DiffCoEx کا استعمال کیا، جو وزنی جین کو-اظہار تجزیہ (WGCNA) کی توسیع پر مبنی ہے۔ MS/MS سپیکٹرا کے NDP اور NL اسکورنگ میٹرکس کا استعمال کرتے ہوئے، ہم نے تقابلی ارتباط میٹرکس کا حساب لگانے کے لیے DiffCoEx کا استعمال کیا۔ بائنری کلسٹرنگ "cutreeDynamic" پیرامیٹر کو طریقہ = "hybrid"، cutHeight = 0.9999، deepSplit = T، اور minClusterSize = 10 پر سیٹ کرکے انجام دیا جاتا ہے۔ DiffCoEx کا R سورس کوڈ Tesson et al کے ذریعہ اضافی فائل 1 سے ڈاؤن لوڈ کیا گیا تھا۔ (57); مطلوبہ R WGCNA سافٹ ویئر پیکج https://horvath.genetics.ucla.edu/html/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA پر پایا جا سکتا ہے۔
MS/MS مالیکیولر نیٹ ورک کا تجزیہ کرنے کے لیے، ہم نے NDP اور NL مماثلت کی قسموں کی بنیاد پر پیئرڈ سپیکٹرل کنیکٹیویٹی کا حساب لگایا، اور CyFilescape yFiles لے آؤٹ الگورتھم ایکسٹینشن ایپلیکیشن میں نامیاتی لے آؤٹ کا استعمال کرتے ہوئے نیٹ ورک ٹوپولوجی کو دیکھنے کے لیے Cytoscape سافٹ ویئر کا استعمال کیا۔
ڈیٹا پر شماریاتی تجزیہ کرنے کے لیے R ورژن 3.0.1 استعمال کریں۔ تغیرات کے دو طرفہ تجزیے (ANOVA) کا استعمال کرتے ہوئے شماریاتی اہمیت کا اندازہ لگایا گیا، اس کے بعد Tukey کا ایمانداری سے اہم فرق (HSD) پوسٹ ہاک ٹیسٹ۔ جڑی بوٹیوں کے علاج اور کنٹرول کے درمیان فرق کا تجزیہ کرنے کے لیے، ایک ہی تغیر کے ساتھ نمونوں کے دو گروہوں کی دو دم والی تقسیم کا طالب علم کے ٹی ٹیسٹ کا استعمال کرتے ہوئے تجزیہ کیا گیا۔
اس مضمون کے ضمنی مواد کے لیے، براہ کرم دیکھیں http://advances.sciencemag.org/cgi/content/full/6/24/eaaz0381/DC1
یہ تخلیقی العام انتساب-غیر تجارتی لائسنس کی شرائط کے تحت تقسیم کیا گیا ایک کھلا رسائی مضمون ہے، جو کسی بھی میڈیم میں استعمال، تقسیم اور تولید کی اجازت دیتا ہے، جب تک کہ حتمی استعمال تجارتی فائدے کے لیے نہ ہو اور بنیاد یہ ہے کہ اصل کام درست ہے۔ حوالہ۔
نوٹ: ہم آپ سے صرف اپنا ای میل ایڈریس فراہم کرنے کو کہتے ہیں تاکہ آپ جس شخص کو صفحہ پر تجویز کرتے ہیں اسے معلوم ہو کہ آپ چاہتے ہیں کہ وہ ای میل دیکھیں اور یہ سپیم نہیں ہے۔ ہم کسی بھی ای میل ایڈریس پر قبضہ نہیں کریں گے۔
یہ سوال یہ جانچنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے کہ آیا آپ وزیٹر ہیں اور خودکار سپیم جمع کرانے سے روکتے ہیں۔
انفارمیشن تھیوری خصوصی میٹابولوم کے موازنہ اور ٹیسٹ ڈیفنس تھیوریز کی پیشین گوئی کے لیے ایک عالمگیر کرنسی فراہم کرتی ہے۔
انفارمیشن تھیوری خصوصی میٹابولوم کے موازنہ اور ٹیسٹ ڈیفنس تھیوریز کی پیشین گوئی کے لیے ایک عالمگیر کرنسی فراہم کرتی ہے۔
©2021 امریکن ایسوسی ایشن فار دی ایڈوانسمنٹ آف سائنس۔ تمام حقوق محفوظ ہیں۔ AAAS HINARI، AGORA، OARE، CHORUS، CLOCKSS، CrossRef اور COUNTER کا پارٹنر ہے۔ سائنس ایڈوانسز ISSN 2375-2548۔