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Es ist bekannt, dass Änderungen im Kohlenstoff- bzw. Stickstoffstaus der Pflanzen zu einer parallelen statt reziproken Änderung der kohlenstoff- und stickstoffhaltigen Primärmetabolite führen. Unter diesem Gesichtspunkt wurden in der vorliegenden Arbeit der Aminosäurestoffwechsel und der Sekundärstoffwechsel unter reduzierten Stickstoffbedingungen untersucht. Zur Beeinflussung des Stickstoffstoffwechsels wurden nitratmangelernährte Tabakwildtyppflanzen und Genotypen mit unterschiedlich stark reduzierter Nitratreduktase-Aktivität verwendet. Dieses experimentelle System erlaubt zusätzlich durch den Vergleich Nitrat defizienter Wildtyppflanzen mit Nitrat akkumulierenden NIA-Transformanten Prozesse zu identifizieren, die durch Nitrat gesteuert werden. Die Analysen der Primär- und Sekundärmetabolite wurde in allen Genotypen diurnal durchgeführt, um auch tageszeitlich abhängige Prozesse zu identifizieren. Die Analyse der absoluten Gehalte aller individuellen Aminosäuren enthüllte bei den meisten erstaunlich stabile diurnale Muster mit einem Anstieg während des Tages und einem Abfall in der Nacht in Wildtyppflanzen gewachsen mit ausreichend Nitrat. Dieses Ergebnis legt die Schlussfolgerung nahe, dass die Biosynthese der Aminosäuren koordiniert abläuft. In Pflanzen mit reduziertem Stickstoffstatus haben diese diurnalen Muster jedoch keinen Bestand. Die Kombination des erzeugten stickstoffbasierten Aminosäuredatensatz in Kombination mit einem bereits erzeugten Aminosäuredatensatz unter kohlenstofflimitierten Bedingungen von Matt et al. (2002) führte durch Hauptkomponentenanalyse (PCA) und Korrelationsanalyse zu dem Ergebnis, dass die Hypothese nach einer koordinierten Aminosäurebiosynthese nicht allgemeine Gültigkeit hat. Die PCA identifizierte Glutamin, Glutamat, Aspartat, Glycin, Pheny-lalanin und Threonin als Faktoren, die den Datensätzen ihre charakteristische Eigenschaft und deren Varianz verleihen. Die Korrelationsanalyse zeigte, dass die sehr guten Korrelationen der individuellen Aminosäuren untereinander in reduzierten Stickstoff- und Kohlenstoffbedingungen sich verschlechtern. Das Verhältnis einer einzelnen Aminosäure relativ zu den anderen führte zur Identifizierung einiger Aminosäuren, die individuelle Antworten auf Stickstoff- und/oder Kohlenstoffstatus zeigen, und/oder speziell auf Nitrat, Licht und/oder den E-nergiestatus der Thylakoidmembran. Glutamat beispielsweise verhält sich in den meisten Situationen stabil, Phenylalanin dagegen zeigt in jeder physiologischen Situation eine individuelle Antwort. Die Ergebnisse dieser Arbeit führen zu einer Erweiterung der Hypothese einer koordinierten Synthese der Aminosäuren dahingehend, dass diese nicht generell für alle Aminosäuren angenommen werden kann. Es gibt einige Aminosäuren deren, Anteile sich situationsbedingt anpassen. Die Reduktion des Stickstoffstatus in nitratmangelernährten Tabakwildtyppflanzen führte zu der, nach der „Carbon-Nutrient-Balance“ Hypothese erwarteten Verlagerung der kohlenstoffreichen Phenylpropanoide und des stickstoffreichen Nikotins. Die Erhöhung der Phenylpropanoidgehalte war nicht in der Nitrat akkumulierenden NIA-Transformante zu beobachten und somit konnte Nitrat als regulatorisches Element identifiziert werden. Ein Einfluss der Vorläufermetabolite konnte ausgeschlossen werden, da sowohl nitratmangelernährter Wildtyp als auch die Nitrat akkumulierende NIA-Transformante ähnliche Gehalte dieser aufwiesen. Genexpressionsanalysen über Mikroarray-Hybridisierung und quantitative RT-PCR zeigten, dass Nitrat durch noch nicht geklärte Mechanismen Einfluss auf die Expression einiger Gene nimmt, die dem Phenylpropanoidstoffwechsels zugeordnet sind. Aus der Arbeit hervorgegangene Veröffentlichungen: Christina Fritz, Natalia Palacios-Rojas, Regina Feil und Mark Stitt (2006) Regulation of Secondary Metabolism by the Carbon-Nitrogen Status in Tobacco: Nitrate Inhibits Large Sectors of Phenylpropanoid Metabolism. Plant Journal 46, 533 - 548 Christina Fritz, Petra Matt, Cathrin Müller, Regina Feil und Mark Stitt (2006) Impact of the Carbon-Nitrogen Status on the Amino Acid Profile in Tobacco Source Leaves. Plant, Cell and Environment 29 (11), 2009 - 2111
Nitrogen is an essential macronutrient for plants and nitrogen fertilizers are indispensable for modern agriculture. Unfortunately, we know too little about how plants regulate their use of soil nitrogen, to maximize fertilizers-N use by crops and pastures. This project took a dual approach, involving forward and reverse genetics, to identify N-regulators in plants, which may prove useful in the future to improve nitrogen-use efficiency in agriculture. To identify nitrogen-regulated transcription factor genes in Arabidopsis that may control N-use efficiency we developed a unique resource for qRT-PCR measurements on all Arabidpsis transcription factor genes. Using closely spaced, gene-specific primer pairs and SYBR® Green to monitor amplification of double-stranded DNA, transcript levels of 83% of all target genes could be measured in roots or shoots of young Arabidopsis wild-type plants. Only 4% of reactions produced non-specific PCR products, and 13% of TF transcripts were undetectable in these organs. Measurements of transcript abundance were quantitative over six orders of magnitude, with a detection limit equivalent to one transcript molecule in 1000 cells. Transcript levels for different TF genes ranged between 0.001-100 copies per cell. Real-time RT-PCR revealed 26 root-specific and 39 shoot-specific TF genes, most of which have not been identified as organ-specific previously. An enlarged and improved version of the TF qRT-PCR platform contains now primer pairs for 2256 Arabidopsis TF genes, representing 53 gene families and sub-families arrayed on six 384-well plates. Set-up of real-time PCR reactions is now fully robotized. One researcher is able to measure expression of all 2256 TF genes in a single biological sample in a just one working day. The Arabidopsis qRT-PCT platform was successfully used to identify 37 TF genes which transcriptionaly responded at the transcriptional level to N-deprivation or to nitrate per se. Most of these genes have not been characterized previously. Further selection of TF genes based on the responses of selected candidates to other macronutrients and abiotic stresses allowed to distinguish between TFs regulated (i) specifically by nitrogen (29 genes) (ii) regulated by general macronutrient or by salt and osmotic stress (6 genes), and (iii) responding to all major macronutrients and to abiotic stresses. Most of the N-regulated TF genes were also regulated by carbon. Further characterization of sixteen selected TF genes, revealed: (i) lack of transcriptional response to organic nitrogen, (ii) two major types of kinetics of induction by nitrate, (iii) specific responses for the majority of the genes to nitrate but not downstream products of nitrate assimilation. All sixteen TF genes were cloned into binary vectors for constitutive and ethanol inducible over expression, and the first generation of transgenic plants were obtained for almost all of them. Some of the plants constitutively over expressing TF genes under control of the 35S promoter revealed visible phenotypes in T1 generation. Homozygous T-DNA knock out lines were also obtained for many of the candidate TF genes. So far, one knock out line revealed a visible phenotype: retardation of flowering time. A forward genetic approach using an Arabidopsis ATNRT2.1 promoter : Luciferase reporter line, resulted in identification of eleven EMS mutant reporter lines affected in induction of ATNRT2.1 expression by nitrate. These lines could by divided in the following classes according to expression of other genes involved in primary nitrogen and carbon metabolism: (i) lines affected exclusively in nitrate transport, (ii) those affected in nitrate transport, acquisition, but also in glycolysis and oxidative pentose pathway, (iii) mutants affected moderately in nitrate transport, oxidative pentose pathway and glycolysis but not in primary nitrate assimilation. Thus, several different N-regulatory genes may have been mutated in this set of mutants. Map-based cloning has begun to identify the genes affected in these mutants.