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Nouveaux outils pour étudier l'activité de l'ARN chez les plantes

Des chercheurs développent des biosenseurs à ribozyme partitionné pour suivre l'ARN dans des plantes vivantes.

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L'ARN est super important pour la croissance et le fonctionnement des plantes. Il fait le lien entre l'ADN et la fabrication des protéines, et il aide aussi à contrôler l'activation et la désactivation des gènes. Pour comprendre comment les plantes réagissent à leur environnement et comment elles se développent, les scientifiques ont besoin de moyens pour voir ce que l'ARN fait à l'intérieur des cellules végétales.

Beaucoup de méthodes actuelles pour étudier l'ARN sont assez compliquées. Elles nécessitent souvent de décomposer des échantillons de plantes, ce qui peut être galère et long. De nouveaux outils, notamment des Biosenseurs, peuvent mesurer l'ARN sans abîmer les plantes. Ces biosenseurs aident aussi les scientifiques à voir comment les plantes réagissent au stress et évoluent en grandissant.

Technologies actuelles et leurs limites

Traditionnellement, on utilise des méthodes comme la PCR quantitative, l'hybridation in situ et le séquençage de transcriptome pour mesurer les niveaux d'ARN. Bien que ça fonctionne, ces méthodes peuvent être destructrices. Elles demandent souvent des procédures complexes et prennent beaucoup de temps, ce qui rend difficile de capter les changements rapides dans l'activité de l'ARN.

Les avancées récentes en biosenseurs offrent une nouvelle approche. Ces outils peuvent mesurer ce qui se passe dans les cellules sans détruire l'échantillon. Par exemple, les scientifiques ont commencé à utiliser des technologies de marquage de l'ARN avec des molécules spéciales appelées aptamères pour créer des biosenseurs capables de détecter l'activité des gènes. Cependant, beaucoup de ces outils modifient l'ARN mesuré, ce qui complique l'étude de son comportement naturel.

Nouvelles approches avec des ribozymes séparés

Une nouvelle méthode utilise des ribozymes séparés, des molécules d'ARN spéciales qui peuvent couper d'autres ARN pour les remettre en fonction. Quand ces ribozymes rencontrent leur ARN cible, ils se rejoignent et déclenchent la production de protéines. Cette méthode a montré du potentiel dans les cellules animales et microbiennes, mais elle n'avait pas encore été testée sur des plantes jusqu'à présent.

L'objectif est de voir si ces ribozymes séparés peuvent fonctionner dans les plantes pour détecter l'activité de l'ARN. En utilisant une plante appelée Nicotiana benthamiana, les chercheurs ont découvert que le ribozyme séparé pouvait couper l'ARN efficacement. Ils ont utilisé une protéine fluorescente verte (GFP) comme marqueur, qui brille sous une lumière spécifique pour indiquer si le processus a fonctionné.

Tester la méthode sur des plantes

Pour voir si le système de ribozyme séparé pouvait fonctionner dans les plantes, les chercheurs ont créé des échantillons de plantes qui incluaient le ribozyme séparé lié au marqueur GFP. Ils ont soumis les plantes à des conditions spécifiques pour tester comment bien le ribozyme pouvait détecter l'ARN. En ajustant la conception du ribozyme et des GRNAS (de petits ARN qui guident le ribozyme vers sa cible), ils ont pu vérifier si ces ajustements amélioraient la détection de l'ARN dans les cellules végétales.

Dans les expériences, les plantes avec une certaine structure dans leur ARN ont montré un signal GFP fort, ce qui signifie que le ribozyme fonctionnait bien. Cependant, si des changements étaient apportés, le signal n’était pas toujours aussi fort. Cela a montré que, bien que la méthode soit prometteuse, elle nécessite encore des ajustements pour fonctionner parfaitement avec différents types d'ARN.

Convertir les signaux d'ARN en protéines

Une fois le système de ribozyme séparé validé, les chercheurs ont voulu le lier à différentes protéines en utilisant des gRNAs. Ils ont cherché à transformer les ARN cibles en différentes protéines qui pourraient briller de différentes couleurs, ce qui les rendrait faciles à étudier. Les chercheurs ont fabriqué plusieurs constructions pour voir à quel point ils pouvaient utiliser le système de ribozymes pour produire différentes sorties.

Dans les premiers tests, ils ont utilisé une protéine fluorescente rouge (RFP) pour voir si le système la détectait correctement. Après avoir placé les constructions dans les plantes, ils ont pu voir un fort signal vert du rapporteur sfGFP lorsque l'ARN cible était présent. Cela suggérait que le biosenseur pouvait détecter avec succès l'ARN désiré et indiquer qu'il fonctionnait.

Élargir les capacités de détection

Après avoir confirmé que le système de ribozyme séparé pouvait détecter l'ARN, les chercheurs ont poussé plus loin pour voir s'il pouvait distinguer différents types d'ARN. Ils ont ciblé un gène d'Arabidopsis thaliana, une espèce de plante couramment utilisée en recherche. Ils ont découvert que le système pouvait détecter cet ARN spécifique en utilisant la construction liée aux gRNAs qui ciblaient le gène, produisant un fort signal GFP.

Ils ont également testé le système sur un virus qui infecte les plantes, le virus du tabac. Ils ont créé des constructions spécifiquement conçues pour détecter l'ARN du virus. Les résultats ont indiqué que le système était efficace pour identifier les ARN des gènes de plantes et des virus.

Vers des applications in vivo

Après avoir démontré la capacité à détecter plusieurs types d'ARN dans les plantes, l'étape suivante était d'implémenter ce système pour l'imagerie en temps réel dans des plantes vivantes. C'est crucial car cela permettrait aux scientifiques d'observer l'expression des gènes et comment les plantes réagissent à divers stimuli sans avoir à prélever des échantillons.

Pour cela, les chercheurs ont conçu une nouvelle construction qui liait le ribozyme à une autre protéine fluorescente qui pouvait être vue avec moins d'équipement technique. Ils l'ont testé dans N. benthamiana et ont découvert qu'avec des ajustements au ribozyme et à la nouvelle combinaison de protéines, ils pouvaient visualiser efficacement l'activité de l'ARN dans les tissus vivants.

Perspectives futures et applications

Le succès de ce système de biosenseur basé sur des ribozymes séparés, appelé "Plant RNA Vision", ouvre la voie à des applications passionnantes. Cette technologie pourrait permettre aux scientifiques d'imager l'expression des gènes en temps réel dans diverses conditions. Puisque l'ARN joue un rôle crucial dans la manière dont les plantes réagissent aux changements environnementaux, cela pourrait mener à une meilleure compréhension et gestion de la croissance des plantes en situation de stress.

Avec des applications potentielles en biotechnologie végétale, le système pourrait aider à améliorer les réponses des cultures aux stress comme la sécheresse ou les maladies. En surveillant comment les plantes expriment certains gènes au fil du temps, les chercheurs peuvent valider des prédictions faites grâce à des technologies de séquençage avancées et améliorer les programmes d'élevage.

Conclusion

Le développement du système de biosenseur basé sur des ribozymes séparés ouvre de nouvelles portes pour l'étude de l'activité de l'ARN dans les plantes. En permettant une observation en temps réel de l'expression des gènes, il fournit des informations cruciales sur la façon dont les plantes grandissent et réagissent à leur environnement. Avec des améliorations continues, cette technologie pourrait transformer la manière dont les chercheurs abordent la biologie végétale, menant à de nouvelles innovations en agriculture et en biologie.

Matériaux végétaux

Pour les études, deux types de plantes ont été utilisés : des plantes Arabidopsis de type sauvage Col-0 et Nicotiana benthamiana. Elles ont été cultivées dans des conditions contrôlées avec un éclairage et une température spécifiques.

Construction de plasmides

Les chercheurs ont créé différentes constructions d'ADN grâce à des méthodes établies qui ont permis l'assemblage de gènes dans des configurations spécifiques. Cela incluait des séquences conçues pour lier les ribozymes à d'autres protéines.

Infiltration des feuilles de tabac

Des souches d'Agrobacterium ont été utilisées pour introduire des plasmides dans les feuilles des plantes de N. benthamiana. Cette technique a permis aux chercheurs de tester l'efficacité des constructions dans des plantes vivantes.

Transformation stable dans Arabidopsis thaliana

En utilisant la méthode de trempage floral, les chercheurs ont transformé Arabidopsis thaliana pour étudier l'activité du système de ribozymes dans un contexte génétique plus stable.

Mesure de la fluorescence

La fluorescence des protéines a été évaluée à l'aide de microscopes spécifiques et de logiciels d'imagerie pour garantir des lectures précises de l'activité de l'ARN dans les plantes.

Analyse statistique

Les données des expériences ont été analysées pour garantir l'exactitude et la signification, aidant les chercheurs à comprendre l'efficacité de leurs approches.

Western blotting

Pour vérifier la présence de protéines spécifiques, les chercheurs ont utilisé une technique appelée western blotting, qui aide à visualiser les protéines produites à partir de l'ARN qu'ils étudiaient.

Source originale

Titre: Ribozyme-based biosensor for imaging gene expression in plants

Résumé: Detection of gene expression in plants is critical for understanding the molecular basis of complex plant biosystems and plant responses to environmental stresses. Here, we report the development of a split ribozyme-based biosensor that enables in vivo visualization of gene expression in plants. We demonstrated the utility of this biosensor in transient expression experiments (i.e., leaf infiltration in Nicotiana benthamiana) to detect RNAs derived from transgenes and tobacco rattle virus, respectively. Furthermore, we successfully engineered a split ribozyme-based biosensor in Arabidopsis thaliana for in vivo visualization of endogenous gene expression at the cellular level. In addition, we developed a platform for easy incorporation of different reporters into the RNA biosensor.

Auteurs: Yang Liu, Ruchika Rajput, Torikul Islam, Ilenne Del Valle, Tao Yao, Rekha Agarwal, Brandon A. Boone, Carrie Eckert, Paul E. Abraham, Jin-Gui Chen, Gerald A. Tuskan, Xiaohan Yang

Dernière mise à jour: 2024-09-30 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.30.615876

Source PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.30.615876.full.pdf

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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