Germany
August 12, 2021
The total DNA of an organism is significantly more extensive than the actual genome used. A consortium of German and U.S. researchers involving the Max Planck Institute for Plant Breeding Research in Cologne (MPIPZ) and the Heinrich Heine University Düsseldorf (HHU) developed a method in order to determine all regions of the active genome in a single analysis. They present their results using the crop plant maize in the current issue of the journal PLoS Genetics.
Only a few percent of the genome actually serve to encode and control the structure of an organism and its functions. The vast majority of the rest have no apparent function. Moreover, depending on the location and function of a cell, the genes that are specifically activated to enable the cell's particular function differ in turn.
To read out the genes, the enzyme "RNA polymerase" attaches itself to the DNA. Starting at a specified point, it reads a defined section of the hereditary molecule by transferring the information from the DNA to a similar molecule, the "messenger RNA" (mRNA). The mRNA is then in turn transported to ribosomes, which produce proteins from the mRNA blueprint. These proteins can serve as building blocks for the cell or control certain functions within it.'
Cistrome
Transcription factors play a crucial role in this targeted reading of genes. These proteins bind to the DNA and provide the start signal for the polymerase. Since these transcription factors often couple close ("cis") to the site to be read out, the binding sites are also called "cis elements"; the set of all these sites is the "cistrome".
Until now, it has been extremely challenging to determine the cistrome of an organism: Each transcription factor had to be examined separately using the so-called ChIP method. For a corn plant with around 2,500 transcription factors, this means the same number of experiments to analyze the entire cistrome. A team of researchers from the Florida State University in Tallahassee, USA, the Institute of Molecular Physiology at HHU and the MPIPZ in Cologne, have now developed a method called "MOA-seq" that can be used to determine the entire cistrome in a single experiment and at high resolution.
In this study, published in PlosGenetics, the research team presents how they applied the new method to the cistrome of an evolved maize cob. For the first time, they were able, with accuracy comparable to the ChIP method, to determine a cistrome of this so important crop, and to do so both faster and with less cost and material than it would have been possible with the established method.
Dr. Thomas Hartwig, head of the ‘crop yield in maize’ research team based at the Max Planck Institute in Cologne, says: "MOA-seq reliably finds the binding sites of active transcription factors in the genome that switch genes on or off. The method has very diverse applications, for example, in assigning mutations that alter cis-elements and thus controlled gene expression and traits."
Prof. Wolf B. Frommer, Ph.D., head of HHU's Institute of Molecular Physiology, added: "I congratulate Dr. Hartwig and Prof. Hank Bass of Florida State University. With a base-accurate assignment of variations in promoters to specific traits, such as yield or drought resistance, breeding of climate-adapted varieties can be made much more efficient."
The MOA sequencing method ("MOA-seq") developed in Cologne, Düsseldorf and Tallahassee is also the basis of a large-scale project by Dr. Hartwig's group to characterize the cistrome involved in drought resistance in maize and other crops. For this purpose, an international consortium named "FIND-CIS" was founded, which has also recently been supported by the German Research Foundation (DFG).
Original Publication
Savannah D. Savadel, Thomas Hartwig, Zachary M. Turpin, Daniel L. Vera, Pei-Yau Lung, Xin Sui, Max Blank, Wolf B. Frommer, Jonathan H. Dennis, Jinfeng Zhang, Hank W. Bass
The native cistrome and sequence motif families of the maize ear
PLoS Genetics 2021
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DOI
Genaue Methode zur Bestimmung aktiver Gene
Die gesamte DNA eines Organismus ist deutlich umfangreicher als das tatsächliche genutzte Genom. Ein Konsortium von deutschen und US-Forschenden unter Beteiligung der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf (HHU) und des Max-Planck-Instituts für Pflanzenzüchtung Köln (MPIPZ) entwickelte eine Methode, die in einer einzigen Analyse alle Bereiche des aktiven Genoms bestimmen kann. Sie stellen ihre Ergebnisse anhand der Nutzpflanze Mais in der aktuellen Ausgabe der Zeitschrift PLoS Genetics vor.
Nur wenige Prozent des Genoms dienen tatsächlich dazu, die Struktur eines Organismus und seine Funktionen zu kodieren und zu steuern. Der überwiegende Rest hat keine ersichtliche Funktion. Außerdem unterscheiden sich je nach Ort und Funktion einer Zelle wiederum die Gene, die konkret aktiviert sind, um die spezielle Funktion der Zelle zu ermöglichen.
Um die Gene auszulesen, setzt das Enzym „RNA-Polymerase“ an der DNA an. Ab einer festgelegten Stelle liest es einen definierten Abschnitt des Erbmoleküls ab, indem es die Information der DNA auf ein ähnliches Molekül, die „Messenger-RNA“ (mRNA), überträgt. Die mRNA wird dann ihrerseits in die Ribosomen transportiert, die aus dem mRNA-Bauplan Proteine herstellen. Diese Proteine können als Baustein für die Zelle dienen oder aber bestimmte Funktionen in ihr steuern.
Eine entscheidende Rolle bei diesem zielgerichteten Ablesen von Genen spielen die sogenannten Transkriptionsfaktoren. Diese Proteine binden an die DNA und stellen das Startsignal für die Polymerase dar. Da diese Transkriptionsfaktoren oft nahe („cis“) an der auszulesenden Stelle ankoppeln, werden die Bindestellen auch „Cis-Elemente“ genannt; die Menge aller dieser Stellen ist das „Cistrom“.
Bisher war es äußerst aufwändig, das Cistrom eines Organismus zu bestimmen: Jeder Transkriptionsfaktor musste mit der sogenannten ChIP-Methode separat untersucht werden. Bei einer Maispflanze mit rund 2.500 Transkriptionsfaktoren bedeutet das also ebenso viele Versuche, um das gesamte Cistrom zu analysieren. Ein Team von Forscherinnen und Forschern der Florida State University in Tallahassee in den USA, des Instituts für Molekulare Physiologie der HHU und des MPIPZ in Köln entwickelte nun eine „MOA-seq“ genannte Methode, mittels derer das gesamte Cistrom in einem einzigen Versuch und mit hoher Auflösung bestimmt werden kann.
In der jetzt erschienenen Veröffentlichung in PlosGenetics stellt das Forschungsteam außerdem vor, wie sie die neue Methode auf das Cistrom eines entwickelten Maiskolbens anwenden. Sie konnten, mit zur ChIP-Methode vergleichbarer Genauigkeit, erstmals ein Cistrom dieser für die Ernährung so wichtigen Nutzpflanze bestimmen, und dies sowohl schneller als auch mit geringeren Kosten und Materialaufwand als es mit der etablierten Methode möglich gewesen wäre.
Thomas Hartwig und Seung-Hyun Park im Maisfeld - © J. Engelhorn
Dr. Thomas Hartwig, am Max-Planck-Institut in Köln ansässiger Leiter des Forschungsteams „Ertragssteigerung in Mais“: „MOA-seq findet zuverlässig die Bindestellen der aktiven Transkriptionsfaktoren im Genom, die Gene an- oder abschalten. Die Methode hat sehr vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, zum Beispiel bei der Zuordnung von Mutationen, welche Cis-Elemente verändern und damit Genexpression und Eigenschaften kontrollierten.“
Prof. Dr. Wolf B. Frommer, Leiter des Instituts für Molekulare Physiologie der HHU, ergänzt: „Ich gratuliere Dr. Hartwig und Prof. Hank Bass von der Florida State University. Mit einer Basen-genauen Zuordnung von Variationen in Promotoren zu bestimmten Eigenschaften, wie Ertrag oder Trockenresistenz, kann die Züchtung klimaangepasster Sorten wesentlich effizienter gemacht werden.“
Die in Düsseldorf, Köln und Tallahassee entwickelte MOA-Sequenziermethode („MOA-seq“) ist auch die Grundlage eines großangelegten Projektes von Dr. Hartwigs Gruppe, um das Cistrom, welches bei Trockenresistenz in Mais und anderen Nutzpflanzen beteiligt ist, zu charakterisieren. Dazu wurde ein internationales Konsortium unter dem Namen „FIND-CIS“ gegründet, welches auch seit kurzem von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) unterstützt wird.
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