TY - THES A1 - Schaarschmidt, Stephanie T1 - Evaluation and application of omics approaches to characterize molecular responses to abiotic stresses in plants T1 - Evaluierung und Anwendung von Omics-Methoden zur Charakterisierung von abiotischem Stress in Pflanzen auf molekularer Ebene N2 - Aufgrund des globalen Klimawandels ist die Gewährleistung der Ernährungssicherheit für eine wachsende Weltbevölkerung eine große Herausforderung. Insbesondere abiotische Stressoren wirken sich negativ auf Ernteerträge aus. Um klimaangepasste Nutzpflanzen zu entwickeln, ist ein umfassendes Verständnis molekularer Veränderungen in der Reaktion auf unterschiedlich starke Umweltbelastungen erforderlich. Hochdurchsatz- oder "Omics"-Technologien können dazu beitragen, Schlüsselregulatoren und Wege abiotischer Stressreaktionen zu identifizieren. Zusätzlich zur Gewinnung von Omics-Daten müssen auch Programme und statistische Analysen entwickelt und evaluiert werden, um zuverlässige biologische Ergebnisse zu erhalten. Ich habe diese Problemstellung in drei verschiedenen Studien behandelt und dafür zwei Omics-Technologien benutzt. In der ersten Studie wurden Transkript-Daten von den beiden polymorphen Arabidopsis thaliana Akzessionen Col-0 und N14 verwendet, um sieben Programme hinsichtlich ihrer Fähigkeit zur Positionierung und Quantifizierung von Illumina RNA Sequenz-Fragmenten („Reads“) zu evaluieren. Zwischen 92% und 99% der Reads konnten an die Referenzsequenz positioniert werden und die ermittelten Verteilungen waren hoch korreliert für alle Programme. Bei der Durchführung einer differentiellen Genexpressionsanalyse zwischen Pflanzen, die bei 20 °C oder 4 °C (Kälteakklimatisierung) exponiert wurden, ergab sich eine große paarweise Überlappung zwischen den Programmen. In der zweiten Studie habe ich die Transkriptome von zehn verschiedenen Oryza sativa (Reis) Kultivaren sequenziert. Dafür wurde die PacBio Isoform Sequenzierungstechnologie benutzt. Die de novo Referenztranskriptome hatten zwischen 38.900 bis 54.500 hoch qualitative Isoformen pro Sorte. Die Isoformen wurden kollabiert, um die Sequenzredundanz zu verringern und danach evaluiert z.B. hinsichtlich des Vollständigkeitsgrades (BUSCO), der Transkriptlänge und der Anzahl einzigartiger Transkripte pro Genloci. Für die hitze- und trockenheitstolerante Sorte N22 wurden ca. 650 einzigartige und neue Transkripte identifiziert, von denen 56 signifikant unterschiedlich in sich entwickelnden Samen unter kombiniertem Trocken- und Hitzestress exprimiert wurden. In der letzten Studie habe ich die Veränderungen in Metabolitprofilen von acht Reissorten gemessen und analysiert, die dem Stress hoher Nachttemperaturen (HNT) ausgesetzt waren und während der Trocken- und Regenzeit im Feld auf den Philippinen angebaut wurden. Es wurden jahreszeitlich bedingte Veränderungen im Metabolitspiegel sowie für agronomische Parameter identifiziert und mögliche Stoffwechselwege, die einen Ertragsrückgang unter HNT-Bedingungen verursachen, vorgeschlagen. Zusammenfassend konnte ich zeigen, dass der Vergleich der RNA-seq Programme den Pflanzenwissenschaftler*innen helfen kann, sich für das richtige Werkzeug für ihre Daten zu entscheiden. Die de novo Transkriptom-Rekonstruktion von Reissorten ohne Genomsequenz bietet einen gezielten, kosteneffizienten Ansatz zur Identifizierung neuer Gene, die durch verschiedene Stressbedingungen reguliert werden unabhängig vom Organismus. Mit dem Metabolomik-Ansatz für HNT-Stress in Reis habe ich stress- und jahreszeitenspezifische Metabolite identifiziert, die in Zukunft als molekulare Marker für die Verbesserung von Nutzpflanzen verwendet werden könnten. N2 - Due to global climate change providing food security for an increasing world population is a big challenge. Especially abiotic stressors have a strong negative effect on crop yield. To develop climate-adapted crops a comprehensive understanding of molecular alterations in the response of varying levels of environmental stresses is required. High throughput or ‘omics’ technologies can help to identify key-regulators and pathways of abiotic stress responses. In addition to obtain omics data also tools and statistical analyses need to be designed and evaluated to get reliable biological results. To address these issues, I have conducted three different studies covering two omics technologies. In the first study, I used transcriptomic data from the two polymorphic Arabidopsis thaliana accessions, namely Col-0 and N14, to evaluate seven computational tools for their ability to map and quantify Illumina single-end reads. Between 92% and 99% of the reads were mapped against the reference sequence. The raw count distributions obtained from the different tools were highly correlated. Performing a differential gene expression analysis between plants exposed to 20 °C or 4°C (cold acclimation), a large pairwise overlap between the mappers was obtained. In the second study, I obtained transcript data from ten different Oryza sativa (rice) cultivars by PacBio Isoform sequencing that can capture full-length transcripts. De novo reference transcriptomes were reconstructed resulting in 38,900 to 54,500 high-quality isoforms per cultivar. Isoforms were collapsed to reduce sequence redundancy and evaluated, e.g. for protein completeness level (BUSCO), transcript length, and number of unique transcripts per gene loci. For the heat and drought tolerant aus cultivar N22, I identified around 650 unique and novel transcripts of which 56 were significantly differentially expressed in developing seeds during combined drought and heat stress. In the last study, I measured and analyzed the changes in metabolite profiles of eight rice cultivars exposed to high night temperature (HNT) stress and grown during the dry and wet season on the field in the Philippines. Season-specific changes in metabolite levels, as well as for agronomic parameters, were identified and metabolic pathways causing a yield decline at HNT conditions suggested. In conclusion, the comparison of mapper performances can help plant scientists to decide on the right tool for their data. The de novo reconstruction of rice cultivars without a genome sequence provides a targeted, cost-efficient approach to identify novel genes responding to stress conditions for any organism. With the metabolomics approach for HNT stress in rice, I identified stress and season-specific metabolites which might be used as molecular markers for crop improvement in the future. KW - Arabidopsis thaliana KW - Oryza sativa KW - RNA-seq KW - PacBio IsoSeq KW - metabolomics KW - high night temperature KW - combined heat and drought stress KW - natural genetic variation KW - differential gene expression KW - Arabidopsis thaliana KW - Oryza sativa KW - PacBio IsoSeq KW - RNA-seq KW - kombinierter Hitze- und Trockenstress KW - erhöhte Nachttemperaturen KW - Differenzielle Genexpression KW - Metabolomik KW - natürliche genetische Variation Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-509630 ER -