高分科研 | 京都大学：年度动态转录组揭示自然环境中植物的季节适应性
编译：Mr. Left，编辑：十九、江舜尧。
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论文ID
原名：Annual transcriptome dynamics in natural environments reveals plant seasonal adaptation
译名：自然环境中的年度动态转录组揭示了植物的季节适应性
期刊：Nature Plants
IF：11.689
发表时间：2019.1
通讯作者：Hiroshi Kudoh
通讯作者单位：京都大学
DOI号：https://doi.org/10.1038/s41477-018-0338-z
实验设计
结果
1 自然栖息地转录组的季节性动态
为了揭示自然条件下的季节性转录组动态，作者选择了与拟南芥密切相近的多年生植物叶芽鼠耳芥作为研究物种。从2011年7月到2013年6月，为期两年的每周中午，从叶芽鼠耳芥的自然种群中采集叶片样品（补充图1）。叶芽鼠耳芥的多年生和常绿生长周期使得研究人员能够全年采取叶片组织。通过RNA测序（RNA-Seq），总共获得了490个叶片样品的转录组（图1a）。
首先，作者评估了每个季节表达的基因数目，以排除当表达的基因数目的季际变率很高时，以每百万的读长（rpm）归一化转录组数据会产生偏差的可能性。例如，如果在冬季表达的基因很少，则应高估rpm归一化生成的表达值。在本研究的转录组数据中，作者没有观察到数月间表达基因数量的巨大变化，也没有观察到持续两年间变化的季节性模式（补充图3a）。大多数具有管家功能的基因，例如“胞内体运输”（GO：0016197），“细胞骨架”（GO：0005200）和“蛋白酶体复合物”（GO：0000502）的表达在各个季节中均保持不变（补充图3b）。这些结果表明作者以rpm归一化的转录组数据适合用于季节性表达模式的研究。
月平均转录组的相关矩阵显示出清晰的季节性模式（图1b）。第一年夏季和冬季的转录组分别与第二年夏季和冬季的转录组最为相似（图1c）。但是，第一年春季的转录组不仅与第二年春季的转录组相似，而且与第一年和第二年秋季的转录组相似（图1c），尽管这些植物分别在春季和秋季处于生殖期和营养期。
为了研究单个基因的季节性表达，通过拟合样条曲线提取了基因表达趋势。有2879个基因两年间的平均季节性振荡幅度大于一，而是两倍（图1d）。作者将这些基因定义为季节性振荡的基因（补充图2），它们占所表达基因（2879/17205个基因）的16.7％。大多数季节性振荡的基因在夏季（6月至8月）或冬季（12月至2月）表现出最大表达量（图1e）。在夏季发现其最大表达的夏季基因的相位比冬季基因的相位分布更广泛。作者发现第一年和第二年之间的季节性振荡幅度和相位具有一致的结果（图1f，g）。夏季和冬季基因的例子分别是AhgBAM5（Ahg493370：β-淀粉酶5的同源基因）和AhgCor6.6（Ahg488447：低温响应蛋白6.6的同源基因）（图1h，i）。
为了阐明季节性表达的功能，作者分析了季节性表达的相位与基因功能之间的关联。具体而言，作者检测了具有特定功能注释的基因的富集，其表达最大值在一年的特定时期内被观察到（图1j和补充表2）。作者发现至少在一个时期内（窗口大小为30天；阶跃为10天；调整后P <0.01），有500种基因本体被显著丰富。结果表明，具有特定注释的基因在一年的特定时期内具有峰值P值。大多数重要注释都在夏季（193个注释）或冬季（285个注释）中被发现。
例如，“对热响应”注释的基因（GO：0009408，最小调整的P = 1.45×10-21）在夏季被富集，而“对冷响应”注释的基因（GO：0009409，最小调整的P = 5.44×10-6）在冬季被富集。这些结果表明，在以前的实验室实验中已经鉴定的热响应基因和低温响应基因也可以在自然环境中的相应季节中起作用。另一方面，在春季（3月至5月，有20个注释）或秋季（9月至11月，有2个注释）中发现的重要注释较少。在5月，“芥子油苷代谢过程”（GO：0019760，最小调整P = 8.04×10-5）注释被富集。芥子油苷是十字花科抵抗草食动物的主要防御化学物质。在春季，尽管在研究植物中发生了开花，但与生殖相关的注释并未被富集（补充图1g）；这是因为仅叶片而不是整个地上部分用于转录组分析。
接下来，作者分析了单株植物对周围异质微环境的响应，因此计算了通过去除季节性趋势而获得的残差的加权标准差（补充图4a）。与其他季节相比，在夏季发现更多具有高标准偏差的基因（补充图4a）。在2011年7月，6个残差标准差>40的基因在2012年夏季也具有最高的残差标准差（补充图4b）。这6个基因全部编码热激蛋白，包括HSP18.2，HSP21和HSP22。在夏季，这些基因的表达诱导在样品之间变化很大（补充图4c）。HSP18.2，HSP21和HSP22被称为热激记忆相关基因。HSP18.2，HSP21和HSP22的热激记忆取决于HSFA2转录因子。在该研究的数据集中，HSFA2也在夏季以高标准偏差被诱导（2011年7月的加权标准差= 6.736.7；补充图4c）。总的来说，在夏季，热激响应以一种非均质的方式被诱导，并且微环境的异质性以及温度的时间起伏可以通过依赖于HSFA2的温度记忆机制来放大。在AhgELIP1中也观察到这种非均质诱导，其主要季节模式在冬季达到峰值（补充图4c）。
图1 自然栖息地中转录组的季节性动态。a，本研究中的转录组数据。b，两年月平均转录组的相关模式。用精确权重计算加权的每月表达平均值。使用可变基因（n = 5,456个基因）计算加权的每月表达平均值之间的Pearson相关系数。c，逐样本相关性的季节性变化。相关性通过每个样本的中值（标准化相关性）进行集中，并针对每个采样月份显示。红线是样条函数的趋势线。峰值由箭头指示。d，季节性振荡幅度的两年平均值的全转录组分布。红色区域表示幅度大于两倍的基因。e，季节性振荡相位的两年平均值分布（最长日期）。橙色表示夏季（6月至8月），蓝色表示冬季（12月至2月）。f，两年之间的季节性振荡幅度的一致性。g，两年之间季节性波动相位（最长日期）的一致性。h，i，典型的夏季（h）和冬季（i）基因的表达。总读长数量较小的样品点以浅灰色显示。红线是样条函数线的趋势线。j，在不同的季节性振荡相位范围内（窗口大小，30天；阶跃，10天；P <0.01），具有特定注释的基因大量富集。一年（列）中重要基因本体（行）的P值热图（Fisher精确检验，两侧）。使用FDR进行了多次检验校正。
2 自然季节环境下转录组的昼夜动态
接下来，作者研究了自然季节环境中转录组的昼夜振荡，因此收集了四组样本，分别在2013年的春分，夏至，秋分和冬至每2 h进行一次，在48 h内完成。通过RNA-Seq分析了383个样品的转录组（每个季节的95-96个样品）（图1a）。为了研究每个季节中单个基因的昼夜振荡，以与季节性振荡相同的方式提取了振荡。研究人员发现，在四个季节中，有7,185个基因的平均日振荡幅度大于两倍。这些基因对应于表达基因的41.8％（7185/17205个基因），作者将其定义为昼夜振荡的基因（补充图2b）。昼夜振荡基因的一个例子是核心生物钟基因AhgCCA1（Ahg488447：CCA1的同源基因）。不同季节的AhgCCA1表达的昼夜振荡幅度不同，冬至较小，夏至较大（图2a）。大多数昼夜振荡的基因，包括核心生物钟基因，在振幅的季节性差异中显示出相同的模式（图2b，c）。这些结果与实验室实验和理论研究揭示的生物钟的振幅对温度的依赖性一致。这表明振幅的差异可归因于季节之间的温度差异。该研究的结果表明，冬季有80.5％的昼夜振荡基因（5,786/7,185个基因）的振幅小于两倍。冬季低温对昼夜振荡的强烈抑制可能会影响自然季节环境中由生物钟控制的各种生理过程。在拟南芥生物钟缺陷型突变体：prr9-11 prr7-10 prr5-10三重突变体（d975）中观察到了类似的昼夜振荡抑制作用，该突变体具有许多应激响应性基因的无节奏和组成性高表达，包括DREB1A/CBF3及其下游基因。DREB1A/CBF3及其下游基因的组成型表达赋予d975冷胁迫耐受性。由于在本研究中观察到这些基因的同源基因的无节奏和组成性高表达，因此类似的耐寒性增强在冬季可能是活跃的（图2d）。未来的研究应试图对自然环境下振幅季节性变化的生理影响进行全面的描述。
季节性和昼夜转录组两大数据集使该研究能够总结出在野外季节性振荡，昼夜振荡以及它们的关联。作者发现1792个基因同时具有季节性和昼夜振荡（季节性和昼夜震荡波基因占据表达基因的10.2%，图2e），且与季节性和昼夜振荡具有显著相关性（P = 4.72×10-130，Fisher精确检验）。这可以通过昼夜振荡振幅的温度依赖性部分解释这种关联。在1792个季节性和昼夜震荡基因中，有1069个基因的振幅在夏季和冬季之间相差一倍（两倍）以上（补充图5a）。作者推测这些基因是由昼夜振荡的振幅变化介导的季节性振荡基因。核心生物钟基因举例说明了这种模式（图2c）。
每个季节日出和日落的变化可以通过改变昼夜振荡相位导致季节性振荡。为了评估这种可能性，作者检测了在夏至和秋分之间昼夜振荡的相位变化，因为估计的相位振幅在冬至受到抑制所有不可靠。在1792个季节性和昼夜振荡基因中，有722个基因在夏至和秋分之间（＞2.4 h，周期的10%）具有昼夜振荡的相位差。这些基因的季节性振荡可能是由昼夜振荡的相位差引起的。然而，相位差对季节性振荡的影响在大多数基因中是有限的，具有较大相位差基因的振幅很小（补充图5c）。日长的变化可以影响生物钟基因昼夜振荡的波形。在秋分，AhgLHY比夏至具有更长时间的高表达（图2c）。相反，春分时的波形与夏至相似。
昼夜振荡的振幅，相位和波形都受到温度和日长的季节性变化的影响。在本研究中很难完全描述昼夜振荡和季节性环境之间复杂的相互作用，因为这种复杂性使研究人员无法特异性地分离出不是由昼夜振荡引起的季节性振荡基因，这与季节性振荡和昼夜振荡基因相反。因此，作为最保守的定义，没有昼夜振荡的季节性振荡基因被定义为狭义的季节性振荡基因（1087个基因）。当使用狭义的季节性振荡基因代替广义的季节性振荡基因（2879个基因）进行分析时，作者观察到关于季节性振荡的相似结果。例如，大多数狭义的季节性振荡基因在夏季或冬季也具有峰值。编码光系统II 5 kD蛋白的基因在夏季达到峰值（图2f）。狭义的季节性振荡基因的另一个例子是AhgOPCL1，这是OPCL1的同源基因（图2f）。OPCL1编码一个与茉莉酸生物合成过程有关的OPC-8:0 CoA连接酶1蛋白。在opcl1拟南芥突变体中，茉莉酸水平降低。这增加了茉莉酸水平季节性振荡的可能性。为了阐明狭义的季节性振荡基因以及SO和昼夜振荡基因的功能方面，作者检测了具有特定功能注释的基因的富集（补充表3和4）。作者发现，在狭义的季节性振荡基因和季节性振荡和昼夜振荡基因中，分别有116和214个基因本体被显著富集（校正后P <0.01）。涉及基本细胞过程的基因在狭义的季节性振荡基因被富集。相反，通过各种刺激诱导的基因在季节性振荡和昼夜振荡的基因中被富集。例如，带有“DNA模板转录，延伸”（GO：0006354，调整后的P = 1.07×10-32），“光合作用”（GO：0015979，调整后的P = 1.77×10-25），“核糖体”（GO：0005840，调整后的P = 2.64×10-22）的注释基因仅在狭义的季节性振荡基因中富集。“对胁迫响应”'（GO：0006950，调整后的P = 5.28×10-25），“对激素响应”（GO：0009725，调整后的P = 1.89×10-19）和“对碳水化合物响应”（GO：0009743，调整后的P = 8.58×10-12）的注释基因仅在季节性振荡和昼夜振荡的基因中富集。这些结果表明，季节性生理变化的发生与昼夜振荡的季节性变化无关。
叶芽鼠耳芥野外转录组数据库（http://sohi.ecology.kyoto-u.ac.jp/AhgRNAseq/）中提供了单个基因的季节性和昼夜表达的详细结果。在单个基因中发现的昼夜和季节性振荡的潜在生理功能需要进一步研究。
图2 自然季节环境中转录组的昼夜动态。a，四个季节中的AhgCCA1的昼夜振荡。红线是样条函数的趋势线。灰色区域表示夜晚。b，四个季节中两天平均昼夜振荡振幅分布。c，四个季节中核心生物钟基因的昼夜振荡。线是按样函数绘制的趋势线。d，AhgDREB1A/CBF3，AhgCOR15A和AhgCOR15B在四个季节中的昼夜振荡。红线是样条函数的趋势线。灰色区域表示夜晚。e，季节性和昼夜振荡的散点图和维恩图。红线和蓝线分别是季节性振荡基因和昼夜振荡基因的标准。f，典型的狭义季节性振荡基因的表达。总读长数量较小的样品点以浅灰色显示。红线是样条函数的趋势线。
3 开花途径中的季节性和昼夜振荡基因
开花是最重要和研究最为清楚的季节性调节发育事件。为了检验实验室研究揭示的季节性调节如何在不断变化的自然环境中发挥作用，作者调查了开花途径中基因的季节性和昼夜表达模式。有趣的是，在FLOR-ID上列出的开花途径基因中，未检测到季节性振荡基因和昼夜振荡基因的富集（P = 0.12和0.23，Fisher精确检验）。在265个开花途径基因中，分别有14、79和38个基因分别显示季节性，昼夜以及季节性和昼夜表达（图3a和补充表6）。具有季节性振荡的基因占开花途径基因的19.6％。因此，季节性振荡的有限数量的基因可能在自然环境中的开花时间确定方面具有重要作用。AhgFLC（Ahg940484）和AhgVIN3（Ahg495838）分别具有第一和第三大季节性波动（图3a）。有人提出，尽管季节性振荡的基因分布在各种与开花相关的途径中，例如春化，生物钟和环境温度响应，但春化途径在自然环境中的叶芽鼠耳芥的开花时间调节中起着重要作用（图3b）。该研究结果表明，两个核心生物钟基因AhgLHY和AhgTOC1分别具有第二和第五大季节性振荡（图3a）。这些基因的季节性振荡是由昼夜振荡的幅度变化引起的（图2c）。在拟南芥开花时间的光周期调节中，CO蛋白是将昼夜节律与光信号整合的枢纽。CDFs抑制CO转录，CDFs的转录由CCA1和LHY22诱导，并由PRR9，PRR7和PRR5抑制。AhgCO（Ahg488429）和AhgCDF（Ahg951020，Ahg947850，Ahg897595，Ahg934010和Ahg476091）有昼夜振荡；它们的振幅随季节变化（图3c）。除了这种转录调控外，CO蛋白的丰度还受多种翻译后调控的调控，其中一些包括GI，FKF1和ZTL。AhgGI（Ahg921302）和AhgFKF1（Ahg475919）有昼夜振荡；尽管AhgGI的表达季节振荡在中午较弱（图3b），但它们的振幅随季节变化（图2c和3c）。通过AhgCO功能的转录和翻译后调控，生物钟的季节性变化可能在开花时间调节中起作用。
图3 开花途径中的季节性和昼夜振荡基因。a，季节性振荡对昼夜振荡的图。涉及开花途径的基因以有色点表示。b，开花途径中关键基因的季节性表达模式。每个图的轴与图1h中的轴相同。在所有板块中，红色，蓝色，紫色和橙色分别代表季节性振荡，昼夜振荡，季节性振荡和昼夜振荡以及非振荡基因。c，四个季节的AhgCO和相关基因的昼夜振荡。线是按样条函数绘制的趋势线。
4 温度对季节性转录组动态的主要影响
尽管温度似乎对季节性转录组动态有相当大的影响，但仅使用野外收集的数据就很难得出季节性温度变化或日长变化是否是季节性转录组动态的主要原因，因为这两个环境信号在自然条件下彼此之间密切相关（图4a）。基因表达与温度之间的绝对相关性的分布与基因表达与日长的绝对相关性的分布相似（图4b），尽管与温度的相关性明显强于与日长相关性（P = 2.53×10-2，Wilcoxon秩和检验）。
为了区分季节性温度变化和日长变化对季节性转录组动态的影响，该研究使用温度和日长的三种组合进行了生长室实验（图1a和4c；补充表7）。在研究区域所在的温带地区，平均温度最高的一天发生在最长的一天之后约1.5个月（图1a和4a）。模拟这种情况的生长室称为“自然”室（图4c；补充图6，红线）。第二个生长室模拟了最长的一天中平均温度最高的条件，被称为“同相”室（图4c；补充图6，黄线）。最后一个生长室被称为“反相”生长室，模拟同相生长室的相反条件，也就是说，将平均温度最高的那一天设置为最短的一天（图4c；补充图6，蓝线）。在三个生长室中培养叶芽鼠耳芥的半同胞植物约11个月，每两周通过RNA-Seq进行分析（总共204个样品；补充表1）。由于很难制备这种自交不亲和物种的遗传上均一的种子，因此该研究将半同胞植物用于实验。首先，作者计算了自然室和自然环境中基因表达之间的相关性，以评估它们是否足够相似以将生长室视为自然野外环境的模型。该研究证实，自然室中的季节性表达模式与自然野外环境中的季节性转录组动态相关（补充图7）。接下来，作者计算了基因表达与温度或日长之间的相关性。作者观察到，温度的绝对相关性显著高于日长的绝对相关性（图4d；P <2.2×10-16，Wilcoxon秩和检验）。这些结果表明，季节性温度变化是控制季节性转录组动态的主要因素，相反，日长变化的影响是有限的。生长室中基因表达与温度之间的相关性高于野外研究区域中的相关性（P <2.2×10-16，Wilcoxon秩和检验）。与野外相比，这可能是由于生长室中的波动幅度较小所致。
图4 温度对转录组动态的显著作用。a，野外的气温（平均1 h）和两年的日长。b，基因表达与温度（上图）或日长（下图）之间的Pearson相关系数的绝对值。n ＝ 474个生物学独立的样品。c，生长室实验中的空气温度（上图；白天和黑夜分别为灰色和黑色）和日长（下图；自然室，反相和同相室分别为红色，蓝色和橙色）。d，在生长室实验中，基因表达与温度（上图）或日长（下图）之间的Pearson相关系数的绝对值。n ＝ 202个生物学上独立的样品。
5 适应季节温度滞后于日长
为了评估滞后于日长的季节性温度对适应性的影响，作者检测了生长室环境中的三个适应性成分特征：总花产量，开花数量时间序列和叶数时间序列。与假设一致，自然室中的植株比两个“非自然”室（即反相室和同相室）中的植株表现更好（图5）。
在自然室中，实验期间每株植物的总花产量显著高于反相室和同相室，分别为275.7、177.8和206.6朵/株（图5a）。为了揭示花朵产生过程中时间差异的详细信息，作者分析了开花数量的时间序列数据。与自然室中开放的花朵相比，反相和同相室中的花朵在11个时间点上均显著减少（图5b；调整后的P <0.01，Bonferroni校正）。在反相室中，在开花期的中后期，开放花的数量减少。相反，在同相室中，开花的数量在开花期的早期减少。因此，日长既影响生殖器官生产的时间，也影响生殖器官的数量。
该研究还比较了三个生长室中营养器官的产量。移植后第84天及以后，自然室中的叶数倾向于大于其他两个室中的叶数（图5c）。相对于反相室，在五个时间点的叶片数量差异显著；而对于同相室，在六个时间点的叶片数量差异显著（图5c；调整后的P <0.01，Bonferroni校正）。这些结果表明，与自然室相比，反相室和同相室的适应性降低了。适应性的降低表明叶芽鼠耳芥已适应了温度落后于日长的季节性环境。这种适应是通过对生殖器官和营养器官的发育调节进行环境响应而形成的。
图5 对季节温度的适应滞后于日长。a，三个生长室中的总花产量（n，a和i分别代表自然，反相和同相）。具有生物学独立性的样品分别为n = 41、40和41。统计学检验通过t检验（双向）进行。对于箱线图，中线，框线限制，晶须和点分别代表中位数，上，下四分位数，1.5倍四分位数范围和离群值。b，c，在三个生长室中的实验中开花数（b）和叶数（c）（自然，反相和同相室分别为n = 41、40和41）。星号表示自然室中的值显著高于反相室或同相室中的时间点（P <0.01（1.2×10-7至9.0×10-3），t检验，双向，Bonferroni校正）。中线表示平均值，误差线表示标准偏差。
6 移相干扰的转录组对温度的反应
作者分析了温度和日长之间的季节性信号差异如何影响转录组动态。首先，将自然野外条件下的基因表达与季节性温度变化之间的关联作为交互信息进行量化，这表示在测量另一个变量时有关一个变量的信息量。较高的交互信息值意味着基因精确地响应温度。在228个基因中发现交互信息> 0.2（图6a，红色区域）。在经过Bonferroni校正的经验零分布，调整后的P <0.01下，预计会发现交互信息> 0.2。作者将具有交互信息> 0.2的228个基因定义为野外温度相关基因（FTA基因）（补充表8），且发现FTA基因中有255个基因本体被显著富集（校正后的P <0.01，补充表9）。例如，“光合作用”（GO：0015979，调整后的P = 8.59×10−31），“对冷响应”（GO：0009409，调整后的P = 7.18×10-13）和“昼夜节律”（GO：0007623，调整后的P ＝ 5.54×10-3）注释的基因被富集。接着，作者分析了自然，反相和同相室内的基因表达与温度之间的交互信息。自然室中FTA基因的交互信息显著高于反相室和同相室中的FTA基因（图6b）。因此，这显示出室中温度周期与光周期之间的不一致，而不是温度决定了基因表达与温度之间的交互信息。
此外，该结果表明，日长的季节性信号被用于调节基因表达对季节性温度变化的响应。在反相室和同相室中，适应性的降低可能是日长信息调整的温度响应与实际温度变化之间不一致的结果。有趣的是，作者发现在某些基因中，反相室和同相室中的交互信息都减少了（图6c）。例如，编码针对叶绿体的低温调节蛋白的基因（AhgCOR15A，Ahg902253；AhgCOR15B，Ahg483346）和编码昼夜节律成分的基因（AhgTOC1和AhgGI）在反相室和同相室中显示的互信息要比在自然室中小（图6c和补充表8）。因此，这些基因是用于分析由日长和季节温度之间的不一致引起的适应性降低的分子机制的良好候选者。
图6 季节温度和日长干扰的转录组对温度的响应信息不一致。a，野外温度和基因表达之间交互信息（MI）在全转录组内的分布（红线）。MI的经验零分布（黑线）。MI ≥ 0.2的基因被定义为与野外温度相关的基因（FTA基因，红色区域）。预期在经Bonferroni校正的经验零分布，在调整后的P <0.01下，观察到MI > 0.2。b，生长室中温度与基因表达之间的MI。通过t检验（双向，n = 198个FTA基因）进行统计学检验。n，a和i分别代表自然，反相和同相生长室。对于箱线图，中线，框线限制，晶须和点分别代表中位数，上，下四分位数，1.5倍四分位数范围和离群值。c，与自然室相比，反相室和同相室中MI的差异。FTA基因以橙色和红色点表示。
讨论
在这项研究中，在自然界中揭示了季节性转录组动态。尽管实验室研究已经报道了各种环境响应的分子系统，但是何时以及哪些系统在自然环境中活跃并不明显。本研究的转录组数据表明，在自然环境中，几千个表达的叶芽鼠耳芥基因具有季节性振荡，其振幅大于两倍（图1d和补充图2b）。值得注意的是，这种在整个全转录组内的季节性振荡与在对人类白细胞和脂肪组织的大规模转录组研究中发现的弱的季节性振荡形成鲜明对比。季节性振荡幅度的这种差异可以用植物的叶片温度变化大于恒温动物的体温变化来解释。在较早的野外植物转录组研究中，已提出温度对野外转录组动态的影响，以缩短生长期。在本研究中，通过结合自然环境和生长室的转录组数据，阐明了年温度变化，而非日长变化是定义植物中基因表达的季节性波动的主要影响因素。
转录后调控和表观遗传调控对各种生物学过程都有重要影响。最近的一项研究表明，白天和晚上之间翻译速率的差异会影响不同日长的蛋白质丰度。这表明季节性蛋白质水平动态可能与本研究中观察到的季节性转录组动态不同。在自然环境中进行的季节性蛋白质组学和表观基因组学研究将揭示该调控的全基因组季节性动态。此外，使用季节性蛋白质组学，转录组学和表观基因组学数据进行的组合分析将揭示在每个水平上调节植物季节性响应的相对重要性。
近年来，植物中组织特异性的昼夜节律受到关注。维管结构和表皮细胞中的生物钟调节不同的生理过程。在这项研究中，作者使用整片叶子进行转录组分析。出于这个原因，该研究的季节性转录组数据没有足够的分辨率来讨论这种在季节性条件下组织特异性的昼夜节律振荡的行为以及组织特异性的季节性振荡的存在。组织水平的季节性转录组研究可能会揭示进一步的季节性动态，这些动态已在使用整叶的全分析中被稀释了。
温带地区季节性气候的显著特征是日温度落后于日长变化。尽管很难准确预测短期，日常温度波动，但对于预测长期，季节性温度趋势的可能性更大。响应于这种可预测的环境模式进而形成适应是可能的。日长变化是另一个可预测的环境变量，并且与温度的季节性趋势相关，因此这两个因素中的任何一个都可以可靠地用于预测另一个。有趣的是，叶芽鼠耳芥似乎将日长作为调整对季节性温度趋势响应的信号，因为作者发现其在自然界中的适时地对这两种可预测环境模式的组合进行了适应（图5）。尽管基本不清楚这种适应的分子基础的细节，但在分析温度和基因表达之间的交互信息时会发现重要的线索。本研究的分析表明，低温响应，光合作用和昼夜节律在这种适应中起作用。实验室研究表明这三个系统相互影响，但要揭示这些系统及其相互作用如何影响适应性，则需要进一步的野外研究和补充性的实验室研究。希望此研究成为整合自然环境中的生态研究和实验室中的分子研究的起点。这种整合将提供对自然环境中基因功能和适应性的全面理解。
评论
此研究通过野外取样检测和实验室生长箱实验进行转录组学分析，研究发现拟南芥近亲植物叶芽鼠耳芥的几千基因具有季节性振荡，且振幅大于2倍，此外发现年度温度变化而非日长变化是影响植物中基因表达季节性振荡的主要因素。该研究观察到叶芽鼠耳芥在自然界中的适时地对这两种可预测环境模式的组合进行了适应，将日长作为调整对季节性温度趋势的响应的信号，而低温响应，光合作用以及昼夜节律在这种适应中起作用。正如作者所言，本研究将野外生态学研究和实验室分子生物学研究相结合，可谓是起点，这对于理解植物对复杂自然环境的适应性至关重要。
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