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un cromosoma

Jun 11, 2024

Biología de las comunicaciones volumen 6, número de artículo: 813 (2023) Citar este artículo

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Detalles de métricas

Los insectos tienen un rango de huéspedes limitado debido a la adaptación genómica. Thysanoptera, comúnmente conocidos como trips, ocupa hábitats de alimentación distintos, pero faltan análisis genómicos comparativos y los recursos genómicos disponibles son limitados. En este estudio, el genoma a nivel cromosómico de Stenchaetothrips biformis, una plaga oligófaga del arroz, se ensambla utilizando múltiples tecnologías de secuenciación, incluidas PacBio, lecturas cortas de Illumina y tecnología Hi-C. Se obtiene un genoma de 338,86 Mb, formado por 1269 contigs con un tamaño de contig N50 de 381 kb y un tamaño de andamio N50 de 18,21 Mb. A partir de entonces, se anotan 17.167 genes codificadores de proteínas y un 36,25% de elementos repetitivos. Análisis genómicos comparativos con otros dos trips polífagos, que revelan familias de genes de desintoxicación y respuesta al estrés expandidas y relacionadas con la quimiosensorial contraídas en S. biformis, lo que potencialmente facilita la adaptación al arroz. En las especies de trips polífagos Frankliniella occidentalis y Thrips palmi, las familias de genes ampliadas se enriquecen en el metabolismo de compuestos aromáticos y que contienen antocianinas, la inmunidad contra virus y las enzimas de desintoxicación. Estas familias de genes de expansión desempeñan funciones cruciales no sólo en la adaptación a los huéspedes sino también en el desarrollo de resistencia a los pesticidas, como lo demuestran los resultados del transcriptoma después del tratamiento con insecticidas. Este estudio proporciona un ensamblaje del genoma a nivel de cromosomas y sienta las bases para futuros estudios sobre la evolución de los trips y el manejo de plagas.

El orden Thysanoptera, comúnmente conocido como trips, comprende más de 7000 especies, con una longitud corporal que oscila entre 1 y 3 mm1,2. Los trips exhiben diversas características biológicas: aproximadamente la mitad de las especies conocidas se alimentan de hongos y algunas se alimentan de pequeños artrópodos3. Las especies restantes son fitófagas y algunas pueden causar daños a cultivos agrícolas y hortícolas. Ejemplos de tales especies incluyen Frankliniella occidentalis, Thrips palmi, Stenchaetothrips biformis y Thrips tabaci. A pesar de su importancia ecológica, existe una escasez de recursos genómicos para facilitar una mejor comprensión de los mecanismos genéticos y moleculares que subyacen a la adaptación de los trips a sus diferentes huéspedes.

S. biformis (Thysanoptera: Thripidae), comúnmente conocido como trips del arroz, es una plaga altamente destructiva para los cultivos de arroz (Fig. 1). La especie tiene una amplia distribución en Asia, Europa, Oceanía y América del Sur, como se documenta en varios estudios4,5,6. Aunque S. biformis es oligófaga y puede infestar varias especies de Poaceae, entre ellas el trigo, la cebada, la caña de azúcar4 y Leersia hexandra, es famosa por sus graves daños al arroz. La plaga utiliza su aparato bucal de "golpear y chupar" para atacar principalmente las hojas tiernas del arroz durante las etapas de plántula y macollamiento. El ataque puede provocar el enrollamiento de las hojas, la decoloración e incluso el marchitamiento de toda la planta. Desde la década de 1970, S. biformis ha sido responsable de pérdidas de rendimiento en la producción de arroz en varios países asiáticos. Actualmente, aún no se ha informado del genoma de S. biformis.

Barra de escala: 200 μm.

S. biformis exhibe diferencias biológicas en comparación con las otras dos especies de trips, F. occidentalis y T. palmi, cuyos genomas han sido reportados. Estas variaciones incluyen el rango de huéspedes, los hábitos alimentarios y los virus y bacterias simbióticas que portan. Específicamente, S. biformis se alimenta predominantemente de hojas jóvenes de arroz, mientras que F. occidentalis se alimenta de una gama más amplia de cultivos, incluidas hortalizas y plantas ornamentales7. T. palmi, por otro lado, tiene un rango de huéspedes relativamente menor y causa daños principalmente a los frutos, hojas y flores de vegetales, así como a algunas plantas ornamentales como las orquídeas8.

S. biformis no ha sido reportado como vector de ningún virus, a diferencia de F. occidentalis, que se sabe que transmite al menos once virus de plantas9, incluido el ortotospovirus del marchitamiento manchado del tomate (TSWV)10. Además, T. palmi es un vector para transmitir varios tospovirus de plantas, incluido el virus de la necrosis de las yemas del maní (GBNV)11 y el virus de la necrosis de las yemas de la sandía (WBNV)12, los cuales pueden causar graves pérdidas en el rendimiento de los cultivos. Además, se han encontrado dos tipos de simbiontes bacterianos pertenecientes a la familia Enterobacteriaceae en el intestino posterior y los túbulos de Malpighi de F. occidentalis13. Estos simbiontes son ventajosos para F. occidentalis en condiciones de escasez de alimentos14. Por el contrario, hasta la fecha, no hay informes de simbiontes bacterianos ni en T. palmi ni en S. biformis.

La evolución adaptativa genómica a las plantas hospedadoras es un fenómeno común en la naturaleza para los insectos herbívoros. Los mecanismos de interacción molecular entre insectos y plantas típicamente implican la percepción de las plantas hospedantes, la respuesta de las proteínas salivales a las defensas de las plantas, la digestión de los tejidos vegetales y la desintoxicación de los metabolitos secundarios de las plantas15. Estos mecanismos pueden conducir a la especialización y especiación de insectos herbívoros. Aunque se ha establecido el genoma de F. occidentalis16 y T. palmi17, ningún análisis genómico comparativo ha revelado aún los mecanismos genéticos subyacentes de las diferentes características entre las especies Thripidae.

Este estudio presenta el genoma de S. biformis, que se ensambló de novo utilizando una combinación de tecnologías de secuenciación PacBio e Illumina y luego se ensambló a nivel cromosómico mediante tecnología Hi-C. Además, se realizaron anotaciones genómicas y análisis genómicos comparativos, centrándose en las bases genéticas de diferentes atributos biológicos observados en S. biformis, T. palmi y F. occidentalis. Los hallazgos de nuestro estudio proporcionan un recurso genómico valioso para comprender los problemas genéticos, evolutivos y ecológicos de los trips y, además, ofrecen la posibilidad de implementar un manejo integrado de estas plagas.

Después de filtrar los adaptadores y las lecturas de baja calidad, la secuenciación de lecturas cortas de extremo emparejado de Illumina retuvo aproximadamente 30,58 Gb de lecturas limpias (~100×), y PacBio obtuvo alrededor de 63,24 Gb de sublecturas (~200×). lee secuenciación. Las lecturas de PacBio tuvieron una longitud promedio de 16,34 kb, con una longitud N50 de 19,57 kb (Datos complementarios 1).

Utilizando gce v1.0.2, se estimó que el genoma de S. biformis tenía aproximadamente 251,50 Mb, con una tasa de heterocigosidad del 0,63 % y un contenido repetido del 31,5 %, según lecturas cortas de Illumina cuando kmer se configuró en 17 (Datos suplementarios 2; Suplementario Figura 1). Luego, las sublecturas de PacBio se ensamblaron y pulieron principalmente para obtener los contigs en bruto. Normalmente, el genoma del contig sin procesar tenía aproximadamente 751,60 Mb y contenía 6040 contigs con una longitud de contig N50 de 205,12 kb. Después de eliminar los haploides, se obtuvo un conjunto de genoma a nivel de cóntig haploide con una longitud de 337,63 Mb, que consta de 1267 cóntigos con una longitud de cóntig N50 de 381,39 kb (Datos complementarios 3).

Al secuenciar la biblioteca Hi-C, se generó un total de lecturas de extremos emparejados de 75,16 Gb (Datos complementarios 1). Posteriormente, los datos de Hi-C se utilizaron para mejorar el genoma a nivel cromosómico. El genoma final tenía 338,86 Mb de longitud y constaba de 31 andamios con un andamio N50 de 18,21 Mb (Tabla 1). Se ensamblaron un total de 18 estructuras a nivel de cromosomas (rango de longitud, 14,51 a 27,23 Mb) (Figura complementaria 2), que representan el 99,8% de todo el genoma. Además, había 13 estructuras pequeñas que ocupaban ~0,2% del genoma. El ensamblaje final del genoma de S. biformis fue mayor que el tamaño estimado, probablemente debido al impacto de las regiones heterocigotas que se ensamblan en diferentes regiones genómicas y forman duplicaciones, lo que afecta la precisión de las estimaciones del genoma. El contenido de GC del genoma de S. biformis fue del 51,09%.

Para evaluar la integridad del ensamblaje del genoma de S. biformis, se realizó un análisis de integridad BUSCO utilizando bases de datos de eucariotas, artrópodos e insectos. El análisis mostró que la integridad del genoma en la base de datos de insecta era del 96,6%, incluido el 91,3% de genes de copia única y el 5,3% de genes duplicados. En comparación, solo el 1% y el 2,4% de los genes estaban fragmentados y faltaban, respectivamente (Tabla 1, Figura complementaria 3a).

En total, se identificaron el 36,25% de elementos repetitivos en el genoma de S. biformis, incluido el 0,07% de elementos nucleares intercalados cortos (SINE), el 1,02% de elementos nucleares intercalados largos (LINE), el 3,18% de elementos repetidos terminales largos (LTR). ), el 4,30% de los transposones de ADN y el 23,41% de los elementos no clasificados. Además, se identificaron 1907 satélites y 230.843 repeticiones simples, que representan el 0,19% y el 3,45% del genoma, respectivamente (Fig. 2a, Datos complementarios 4).

a Los ideogramas de 18 cromosomas de S. biformis se muestran con características genómicas. I, contenido de GC en todo el genoma; II, recuento de genes codificantes de proteínas; III, densidad de transposones de ADN de contenidos repetidos; IV, densidad de contenidos repetidos LÍNEAS, elementos largos intercalados; V, densidad de contenidos repetidos SINE, elementos cortos intercalados; VI, densidad de contenidos repetidos LTR, elementos repetidos terminales largos; VII, densidad de repeticiones simples. b Bloques de síntesis a escala cromosómica entre S. biformis y T. palmi.

Para mejorar la precisión de la anotación genética, los datos de Illumina RNA-seq de bibliotecas masculinas y femeninas se secuenciaron por separado. Después del control de calidad, se conservaron ~14,26 Gb de datos limpios, que comprenden 96.169.734 secuencias con una longitud de lectura promedio de 148 pb (Datos complementarios 1). Estas lecturas breves se ensamblaron posteriormente en 170.763 transcripciones utilizando Trinity para la anotación del genoma.

Se anotaron un total de 17,176 genes codificadores de proteínas en el genoma de S. biformis (Tabla 1, Datos complementarios 5). La longitud promedio del gen y la longitud del exón fueron 7359 pb y 235 pb, respectivamente. El número promedio de exones por gen fue 7,33 (Datos complementarios 5). Según el análisis BUSCO, se evaluó que la integridad de los genes codificadores de proteínas era del 92,8% alineándolos con la base de datos insecta_odb10 (Figura complementaria 3b). La anotación funcional demostró que 15.707 (91%), 15.730 (92%), 14.317 (83%) y 11.107 (65%) genes estaban alineados significativamente en NR, UniprotKB/TrEMBL, UniprotKB/Swiss-Prot, Interproscan y ponche de huevo. bases de datos, respectivamente (Datos complementarios 6). Hubo 7958 (46%) y 8354 (49%) genes anotados en vías KEGG y términos GO, respectivamente. En total, 16.195 (94%) genes aparecieron al menos una vez en todas las bases de datos (Datos complementarios 6). La alta tasa de integridad de BUSCO y la tasa de anotación funcional del conjunto de genes indicaron la precisión y confiabilidad de los resultados de la anotación del genoma. Además, se identificaron ARN no codificantes (ncRNA) en todo el genoma. En total, se identificaron 91 microARN (miARN), 660 ARN ribosómicos (ARNr) y 188 ARN nucleares pequeños (ARNsn) con base en las bases de datos de Rfam, mientras que se identificaron 2572 ARN de transferencia (ARNt) utilizando la base de datos tRNAscan-SE (Datos complementarios 7). ).

Se llevaron a cabo análisis genómicos comparativos en S. biformis y otras 18 especies de insectos que representan varios órdenes, incluidos Hymenoptera, Neuroptera, Lepidoptera, Hemiptera, Coleoptera, Diptera, Ephemeroptera, Phthiraptera y Siphonaptera (Datos complementarios 8). Como resultado, OrthoFinder reveló que 276.424 (89,2% del total) genes de 18 especies podrían agruparse en 22.300 ortogrupos (Datos complementarios 9). De estos ortogrupos, 2432 estaban presentes en todas las especies y 298 eran ortogrupos de copia única (Datos complementarios 9). Para S. biformis, 16.499 de 17.167 genes se asignaron a 9646 ortogrupos, 331 de los cuales eran específicos de especie y contenían 1168 genes en total (Datos complementarios 10).

También se construyó un árbol filogenético de especies basado en 298 genes de copia única, lo que sugirió que Thysanoptera era el grupo hermano de Phthiraptera (Fig. 3). El tiempo de divergencia inferido de Thysanoptera que se diferencia de Phthiraptera fue de aproximadamente 358,86 Ma, mientras que el de Hemiptera fue de alrededor de 379,68 Ma (Fig. 3), en consonancia con estudios previos18,19. El estudio también arroja luz sobre los tiempos de especiación dentro de las especies de Thysanoptera. F. occidentalis divergió de las otras dos especies alrededor de 137,89 Ma, y T. palmi se separó de S.biformis hace ~25,91 Ma (Fig. 3). La relación filogenética fue consistente con la anterior basada en cinco loci genéticos moleculares2.

El árbol filogenético de probabilidad aproximadamente máxima se construyó sobre la base de 298 genes ortólogos de copia única entre 19 especies. En los entrenudos se mostraron el tiempo de divergencia y el intervalo de confianza del 95% (barra azul). Las barras representan el número de genes de diferentes tipos de ortólogos. 1:1:1 (genes ortólogos de copia única en todas las especies); N:N:N (genes ortólogos de copias múltiples en todas las especies); específico de especie (genes únicos para especies específicas); Lepidópteros (genes ortólogos específicos de lepidópteros); himenópteros (genes ortólogos específicos de himenópteros); Diptera (genes ortólogos específicos de dípteros); Hemiptera (genes ortólogos específicos de hemípteros); Thrips (genes ortólogos específicos de Thrips); otro (los genes pertenecen a todos los demás ortogrupos); no asignados (los genes no se pueden asignar a ningún ortogrupo).

El ensamblaje del genoma a nivel de cromosomas de S. biformis se comparó con el de T. palmi y se encontró una buena colinealidad entre ellos (Fig. 2b). Sin embargo, se construyeron 18 estructuras a nivel de cromosomas en S. biformis en comparación con 16 cromosomas en T. palmi. Además, chr13 y chr16 en S. biformis mostraron bloques sinténicos con el cromosoma 1 en T. palmi, mientras que chr15 y chr18 en S. biformis eran colineales con el cromosoma 2 en T. palmi. Se necesitan más investigaciones para analizar la importancia evolutiva subyacente.

Se empleó CAFE v4.2.1 para analizar la expansión y contracción de familias de genes (ortogrupos) caracterizadas por OrthoFinder. Nuestros resultados revelaron que S. biformis tenía 1451 familias de genes expandidas y 1569 contraídas en comparación con el ancestro común de T. palmi y S. biformis (Fig. 4), y entre ellos, 126 ortogrupos se expandieron significativamente (valor de p <0,01). . Los análisis GO indicaron que los ortogrupos expandidos se enriquecieron significativamente (valor q <0,05) en procesos biológicos, como la modificación de la cromatina (GO:0016568) y la regulación epigenética (GO:0040029), procesos metabólicos (metabolismo de lípidos (GO:0006629) y catabolismo de derivados de carbohidratos (GO:1901136)) y respuestas al estrés (respuesta al etanol (GO:0045471), vitamina (GO:0033273), hipoxia (GO:0001666), cocaína (GO:0042220), antibiótico (GO:0046677) ) (Datos complementarios 11, Fig. 5). Además, el análisis de la vía KEGG mostró que los ortogrupos expandidos se enriquecieron en funciones del sistema inmunológico (formación de trampas extracelulares de neutrófilos (ko04613) y procesamiento y presentación de antígenos (ko04612)), metabolismo de aminoácidos (metabolismo de cisteína y metionina (ko00270)), metabolismo de carbohidratos ( metabolismo de fructosa, manosa (ko00051) y galactosa (ko00052), funciones del sistema digestivo (colesterol (ko04979), carbohidratos (ko04973), vitaminas (ko04977) y digestión y absorción de minerales (ko04978)), y adaptación ambiental (termogénesis ( ko04714)) (Datos complementarios 12). Estos resultados sugieren que las familias de genes ampliadas en S. biformis estaban asociadas con la digestión y el metabolismo de los alimentos y la adaptación al medio ambiente.

Los números dentro de cada nodo se extrajeron utilizando el software CAFE, donde el verde indica las expansiones de los ortogrupos, el rojo representa las contracciones de los ortogrupos y el azul indica las evoluciones rápidas de los ortogrupos.

Los términos GO significativamente enriquecidos (valor q <0,05) se mostraron utilizando REVIGO80 para eliminar los términos redundantes. Los términos etiquetados en texto tenían una prescindibilidad (el umbral de similitud semántica) inferior a 0,1.

En el genoma de T. palmi, se expandieron 419 familias de genes mientras que se contrajeron 1178 (Fig. 4). Entre estos, 32 familias de genes se expandieron significativamente y 105 se contrajeron significativamente (valor de p <0,01). De manera similar, F. occidentalis tenía 34 ortogrupos significativamente expandidos y 3 significativamente contraídos (Fig. 4). A diferencia de S. biformis, que se alimenta principalmente de un número limitado de especies de Poaceae, tanto T. palmi como F. ​​occidentalis se alimentan de una amplia gama de vegetales y flores, que contienen el pigmento antocianina soluble en agua, lo que les da su apariencia colorida. . En particular, las familias de genes ampliadas tanto en T. palmi como en F. occidentalis se enriquecieron en procesos metabólicos relacionados con compuestos aromáticos (GO:0019439, GO:0006725) y que contienen antocianinas (GO:0046283), que podrían estar asociados con el metabolismo. de antocianina de la planta huésped, como lo sugieren los análisis GO (Datos complementarios 13 y 15). Además, los análisis de KEGG revelaron que las familias de genes expandidas se enriquecieron significativamente (valor q <0,05) en el metabolismo de los lípidos (degradación de ácidos grasos (ko00071)), metabolismo de carbohidratos (metabolismo de galactosa (ko00052), metabolismo de aminoácidos y azúcares de nucleótidos (ko00520) ) y metabolismo de aminoácidos (degradación de lisina (ko00310), metabolismo de glutatión (ko00480), metabolismo de cianoaminoácidos (ko00460)), que podrían estar relacionados con el metabolismo de la planta huésped (Datos complementarios 14).

Además, T. palmi y F. occidentalis eran vectores de diferentes tipos de virus vegetales destructivos. Los trips transmiten los tospovirus de forma persistente y propagativa, mediante la cual los virus se replican en el intestino medio y las glándulas salivales de los trips. También se demostró que el sistema inmunológico de F. occidentalis y T. palmi se activa después de la infección por virus. Medeiros et al. 20. analizaron el transcriptoma de F. occidentalis después de la infección por TSWV y descubrieron que los genes regulados positivamente estaban involucrados en la codificación de péptidos antimicrobianos, el reconocimiento de patógenos y la respuesta inmune innata. En este estudio, encontramos que las familias de genes ampliadas estaban enriquecidas en la transcripción viral y la respuesta inmune, como la activación de células T (GO:0002286), la activación de células B (GO:0042113), la regulación de la apoptosis (GO:0042981) y la mitofagia ( GO:0000422) en T. palmi (Datos complementarios 13). Vías KEGG enriquecidas en el sistema inmunológico de la vía de señalización del receptor tipo NOD (ko04621) y cascadas de complemento y coagulación (ko04610) (Datos complementarios 14). En F. occidentalis, las familias de genes se enriquecieron en la respuesta inmune innata (GO:0045087) y la producción de péptidos antibacterianos (GO:0002778) (Datos complementarios 15), y las vías KEGG se enriquecieron en la vía de señalización Toll e Imd (ko04624) (Datos complementarios dieciséis). La expansión de genes relacionados con el sistema inmunológico en T. palmi y F. occidentalis puede estar implicada en la transmisión de virus. Los simbiontes bacterianos residen en el intestino posterior y los túbulos de Malpighi de F. occidentalis, y se descubrió que familias de genes expandidas se enriquecieron en el proceso catabólico de peptidoglicano (GO:0009253) (Datos complementarios 15), lo que puede ayudar en la coexistencia de F. occidentalis con las bacterias intestinales.

F. occidentalis y T. palmi son plagas polífagas, que requieren un sistema enzimático de desintoxicación más potente que las plagas oligófagas para adaptarse a una gama más amplia de plantas hospedantes. Los insectos utilizan mecanismos de adaptación metabólica como P450 y glutatión-S-transferasa para desintoxicar los metabolitos secundarios de la planta y mejorar la resistencia a los insecticidas. En este estudio, se encontró que las vías KEGG de biodegradación y metabolismo de los xenobióticos, incluido el metabolismo de los fármacos: citocromo P450 (ko00982), el metabolismo de los fármacos, otras enzimas (ko00983) y la biosíntesis de otros metabolitos secundarios (ko00999), estaban significativamente enriquecidas en F. occidentalis y T. palmi (Datos complementarios 14 y 16). Los resultados sugieren que la expansión de la familia de genes puede estar relacionada con la adaptación del genoma a la digestión de la planta huésped, la respuesta a infecciones virales y bacterianas y el metabolismo de los metabolitos secundarios de las plantas en F. occidentalis y T. palmi. Sin embargo, se necesitan más investigaciones para dilucidar los mecanismos moleculares específicos de estos genes y proporcionar una base para controlar la transmisión de plagas y virus.

Dado que la adaptación del huésped generalmente implica el reconocimiento del huésped y la desintoxicación de sus metabolitos secundarios, este estudio anotó manualmente las familias de genes comunes, incluidos genes relacionados con la quimiosensorial de receptores gustativos (GR), receptores odorantes (OR), receptores ionotrópicos (IR), proteínas quimiosensoriales. (CSP) y proteínas de unión a olores (OBP), así como genes relacionados con la desintoxicación del citocromo P450 (P450), el casete de unión a ATP (ABC), la carboxilo/colinesterasa (CCE), las UDP-glicosiltransferasas (UGT) y el glutatión. -S-transferasa (GST). En total, se identificaron 30 GR, 34 OR, 36 IR, 9 CSP y 17 OBP en S. biformis (Tabla 2). Los tamaños de las familias de genes de GR, IR y OR aumentaron secuencialmente en S. biformis, T. palmi y F. occidentali, mientras que permanecieron prácticamente sin cambios para OBP y CSP (Tabla 2). Esto sugiere que los tamaños de las familias de genes relacionados con la quimiosensorial, particularmente GR, IR y OR, estaban relacionados positivamente con el rango de huéspedes de estas tres especies de Thripidae. El análisis filogenético indicó que los GR se expandieron en F. occidentali y T. palmi, particularmente en los sublinajes de genes putativos de receptores de dióxido de carbono y amargo (Fig. 6a). Múltiples sublinajes de OR también se expandieron en F. occidentali y T. palmi (Figura complementaria 4). Los IR se expandieron en F. occidentali principalmente en el clado de proteínas divergentes (Figura complementaria 5). Estas expansiones de sublinaje podrían estar involucradas en huéspedes polífagos de F. occidentali y T. palmi. Sin embargo, el árbol filogenético de IR y OR reveló dos expansiones de sublinaje específicas de S. biformis, que podrían estar relacionadas con la identificación específica de especies, como la percepción del arroz y otras plantas Poaceae. (Figuras complementarias 4 y 5).

Se construyeron árboles filogenéticos de máxima verosimilitud (ML) de genes GR y CCE b anotados en tres trips utilizando IQ-TREE con 1000 réplicas de arranque.

Es importante que los insectos luchen contra los químicos defensivos de las plantas hospedantes y los insecticidas aplicados por los humanos. En este estudio, se identificaron 92 P450, 60 ABC, 69 CCE, 14 UGT y 25 GST en el genoma de S. biformis (Tabla 2). S. biformis poseía la familia de genes más grande de ABC y CCE (Tabla 2, Figura 6 complementaria, Figura 6b). Mientras que F. occidentali y T. palmi poseían un tamaño de familia de genes ligeramente expandido de P450 y UGT (Tabla 2, Figura complementaria 7). No se encontró variación en el tamaño de la familia de genes de GST en tres especies (Tabla 2). El análisis filogenético de los CCE mostró una expansión específica del linaje de la clase dietética/de desintoxicación de los genes CCE en S. biformis, lo que podría ser crucial para la desintoxicación de la planta huésped del arroz (Fig. 6b).

Se llevó a cabo otro experimento para confirmar el papel de los genes relacionados con la desintoxicación después del tratamiento con insecticida. Descubrimos que en el grupo de S. biformis tratado con deltametrina, 56 genes estaban regulados positivamente y 59 genes estaban regulados negativamente en comparación con el grupo de control (Datos complementarios 17). Entre los genes regulados positivamente, observamos la regulación positiva de un gen relacionado con la desintoxicación, la glutatión S-transferasa. En el caso de S. biformis tratado con imidacloprid, un total de 76 genes estaban regulados positivamente, mientras que 52 genes estaban regulados negativamente en comparación con el grupo de control (Datos complementarios 18). En particular, observamos la regulación positiva de dos genes relacionados con la desintoxicación, la UDP-glucuronosiltransferasa y el citocromo P450 307a1, después del tratamiento con imidacloprid. Para confirmar la confiabilidad de los resultados del transcriptoma, realizamos un experimento de PCR cuantitativa en tiempo real (qPCR) para 11 genes (Figura complementaria 8). El resultado sugiere que nuestro resultado fue confiable.

Este estudio tuvo como objetivo generar un ensamblaje del genoma de alta calidad de S. biformis mediante la combinación de lecturas cortas de extremos emparejados de Illumina, secuenciación de lectura larga de PacBio y tecnología Hi-C. Los resultados de contigN50, scaffold N50 y BUSCO indican la buena contigüidad y precisión del ensamblaje, lo que proporciona un recurso valioso para futuras investigaciones genéticas.

En las tres especies de Thripidae examinadas, observamos una correlación positiva entre el repertorio de genes quimiosensoriales y el rango de la planta huésped, particularmente en GR, OR e IR. Este hallazgo se alinea con estudios previos en coleópteros21 y lepidópteros22,23, que sugieren la duplicación de genes dentro de estas familias de genes para ayudar en la adaptación a diversas plantas hospedantes. Cuatro especies de coleópteros mostraron una correlación entre el contenido de las familias de genes quimiosensoriales y la especificidad del huésped, y los insectos específicos del huésped exhiben menos genes OR, GR, IR y OBP que las especies polífagas21. Suzuki y cols. 22. analizaron el repertorio de GR en cuatro mariposas, la generalista Vanessa cardui y tres especialistas, y encontraron un número mayor de GR en la generalista V. cardui. La expansión de los genes GR también se encontró en los polífagos Noctuidae, S. frugiperda y Hlicoverpa armigera en comparación con los mono y oligófagos B. mori, lo que puede ser un mecanismo de adaptación para que estas especies se adapten a una amplia gama de plantas hospedantes23.

Sin embargo, esta correlación no fue evidente para todas las especies. Por ejemplo, la identificación de olores y GR en seis especies de mariposas Papilio mostró OR y GR similares tanto en especies generalistas como especializadas24. Además, el tamaño y el contenido de las familias de genes quimiosensoriales IR, GR y OR estaban relativamente conservados entre dieciséis especies de Anopheles, independientemente de sus diferentes rangos de huéspedes25. Si bien las tres especies de Thripidae en este estudio eran representantes de tres géneros diferentes, hay muchas otras líneas de especies entre ellas en el árbol filogenético. Por lo tanto, es necesaria información adicional sobre las especies para confirmar la correlación entre el tamaño de la familia de genes quimiosensoriales y los rangos de huéspedes en Thripidae y Thysanoptera.

Los genes relacionados con la desintoxicación, incluidos los CYP450, las UDP-glicosiltransferasas, los genes de esterasa, los GST y los transportadores de casetes de unión a ATP, desempeñan un papel crucial en los metabolitos secundarios de las plantas y contribuyen a la tolerancia a los insecticidas en los insectos. Estudios anteriores sobre F. occidentalis demostraron la regulación positiva de los genes de desintoxicación, incluida la glutatión S-transferasa S1, tres UDP-glucuronosiltransferasas, cuatro CYP450 y un miembro de la familia G del transportador ABC, después del tratamiento con tres insecticidas26. En T. palmi, la población resistente al espinetoram exhibió genes expresados ​​diferencialmente asociados con P450, proteínas de choque térmico, CCE y transportadores ABC17. En este estudio, identificamos tres genes relacionados con la desintoxicación regulados positivamente, a saber, el citocromo P450 307a1, la UDP-glucuronosiltransferasa y la glutatión S-transferasa 1 en S. biformis después del tratamiento con insecticida. El número de genes expresados ​​diferencialmente fue relativamente menor en comparación con estudios anteriores. Se observó parálisis o comportamiento de movilidad reducida en respuesta al tratamiento con insecticidas en S. biformis después del tratamiento con insecticida. En primer lugar, la S. biformis utilizada en el experimento era una población de laboratorio, que puede ser más susceptible a los pesticidas. En segundo lugar, los estudios realizados en S. avenae han sugerido que la expresión de genes relacionados con la tolerancia podría verse influenciada por la duración del tratamiento, observándose cierta expresión diferencial de genes relacionados con la desintoxicación solo después de 36 h de tratamiento27. Es posible que una mayor prolongación del tiempo de tratamiento en S. biformis pueda revelar genes adicionales relacionados con la desintoxicación en el futuro.

A excepción de los genes relacionados con la desintoxicación, se observaron otros genes asociados con la tolerancia a los insecticidas después del tratamiento. Varias proteínas de choque térmico aumentaron después del tratamiento con deltametrina (Datos complementarios 17). Estudios anteriores han demostrado que en Myzus persicae, una proteína de choque térmico, MpHsp70, estaba regulada positivamente en respuesta a la regulación positiva de H2O2 inducida por lambda-cialotrina, otro insecticida piretroide28. Por lo tanto, la regulación positiva de estos tres genes de choque térmico en nuestro estudio también puede estar relacionada con el estrés oxidativo desencadenado por el tratamiento con deltametrina. Además, descubrimos la regulación positiva de dos proteínas de la cutícula (Datos complementarios 17, 18), que podrían contribuir a una mayor tolerancia a los insecticidas al reducir la permeabilidad. En Culex pipiens pallens, se encontró que varias proteínas de la cutícula estaban sobreexpresadas, lo que resultaba en un aumento del grosor de la cutícula en cepas resistentes a deltametrina29,30,31. Estos hallazgos sugieren que, en respuesta al tratamiento con deltametrina e imidacloprid, S. biformis exhibe no sólo una regulación positiva de los genes relacionados con la desintoxicación sino también una gama más amplia de respuestas genéticas.

La cepa de S. biformis utilizada en este estudio se recolectó inicialmente de campos de arroz en Ningbo, China, en 2020 y posteriormente se crió en el laboratorio durante aproximadamente 10 generaciones. La cepa se cultivó con plántulas de arroz (Xiushui 134) en condiciones controladas de 27 ± 0,5 °C, humedad relativa >80% y un fotoperíodo de 16 h.

Se extrajo ADN genómico de aproximadamente 2000 S. biformis adultos utilizando el kit de purificación de ADN genómico Wizard® según las instrucciones del fabricante. Para construir la biblioteca, se cortó aleatoriamente un total de ~3 μg de ADN genómico en fragmentos de ~20 kb. La biblioteca SMRTbell se construyó utilizando el kit de preparación de plantillas SMRTbell Express 2.0. La biblioteca preparada se secuenció en la plataforma PacBio Sequel II de Novogene (Beijing) Co., Ltd. y se generaron lecturas de consenso circular (CCS). Se utilizó una cantidad total de aproximadamente 0,2 μg de ADN para la preparación de la biblioteca de secuenciación de extremos emparejados de Illumina utilizando el kit de preparación de biblioteca de ADN NEB Next® Ultra™ para Illumina (NEB, EE. UU.) siguiendo las recomendaciones del fabricante. Luego se secuenciaron las bibliotecas de ADN en la plataforma Illumina NovaSeq 6000.

Para estimar el tamaño del genoma y la heterocigosidad de S. biformis, realizamos un estudio del genoma utilizando lecturas cortas de Illumina y gce v1.0.232 con el parámetro '-k 17'. Posteriormente, se utilizaron lecturas largas generadas por PacBio para realizar el ensamblaje del genoma de novo de S. biformis. El borrador del genoma se ensambló utilizando FALCON v1.8.133 con los parámetros 'length_cutoff = −1; tamaño_genoma = 300.000.000; cobertura_semilla = 80'. NextPolish v1.4.134 pulió aún más el borrador preliminar del genoma para eliminar los posibles errores de base ejecutando una ronda de pulido de lecturas largas y dos rondas de pulido de lecturas cortas. En este proceso, se usó minimap235 para alinear las lecturas largas con el genoma, se usó bwa v0.7.17-r118836 para mapear lecturas cortas y se usó SAMtools v1.16.137 para realizar la conversión de formatos de archivo. Se utilizó HaploMerger238 para reducir la heterocigosidad enmascarando suavemente el contenido repetido del genoma con el comando WinMasker, seguido de la ejecución de hm.batchA1-3 para eliminar errores de unión significativos del ensamblaje diploide y hm.batchB1-5 para generar el ensamblaje haploide. Finalmente, se aplicó Purge Haplotigs v1.1.139 para obtener las secuencias del genoma haploide con purge_haplotigs cov usando los parámetros '-l 50 -m 65 -h 80', y purge_haplotigs purge con los parámetros '-t 60 -a 70'.

Se utilizó la técnica Hi-C (captura de conformación de cromatina de alto rendimiento) para construir el ensamblaje del genoma a nivel de cromosoma de S. biformis. Se prepararon aproximadamente 1000 hombres para la construcción de la biblioteca Hi-C. Las muestras se rompieron mecánicamente mediante un homogeneizador y luego se incubaron en formaldehído al 2% para la reacción de reticulación. Después del entrecruzamiento, la cromatina se digirió con 400 U de enzima de restricción MboI (NEB), se realizó un marcaje con biotina para preparar las muestras Hi-C, seguido de la ligación del ADN con ligasa T4 DBA (NEB), entrecruzamiento inverso y purificación del ADN. , cizallamiento y reparación de los extremos del ADN. Se secuenciaron muestras Hi-C marcadas con biotina en la plataforma HiSeq-2500 para obtener lecturas de extremos pares de 150 pb.

Utilizamos ALLHic v0.9.840 para realizar la construcción de cromosomas con parámetros predeterminados basados ​​en las lecturas Hi-C. Empleamos Juicebox Assembly Tools (JABT) v1.11.0841 para visualizar y corregir manualmente los errores de ensamblaje. El ensamblaje final del genoma a nivel de cromosoma se obtuvo ejecutando el script run-asm-pipeline-post-review.sh de 3D-DNA versión 180922 (https://github.com/aidenlab/3d-dna).

Para la anotación del genoma, secuenciamos los transcriptomas de 500 mujeres y hombres adultos por separado. El ARN total se extrajo utilizando el kit de aislamiento de ARN total Takara RNIzol, siguiendo las instrucciones del fabricante. Las bibliotecas de ADNc se construyeron con el kit de preparación de bibliotecas de ARN NEBNext® Ultra™ para Illumina® (NEB, EE. UU.) y luego se secuenciaron en Illumina NovaSeq 6000. La construcción y secuenciación de la biblioteca de ADNc fueron realizadas por Novogene Co., Ltd. (Beijing, China). ).

Los elementos repetitivos y transponibles se identificaron utilizando métodos de predicción tanto de novo como basados ​​en homología. Se construyó una biblioteca de repetición de novo utilizando RepeatModeler v2.0.142 con el parámetro '-engine ncbi'. Se utilizó RepeatMasker v4.1.243 para realizar predicciones de elementos repetitivos basados ​​en homo según RepBase versión 20181026 (http://www.girinst.org) con parámetros predeterminados. Los ARN no codificantes (ncRNA), como miRNA, snRNA y rRNA, se anotaron utilizando la base de datos Rfam (//rfam.xfam.org). Además, los ARNt se identificaron utilizando tRNAscan-SE v2.0.944 con la configuración predeterminada.

Utilizamos tres líneas de evidencia para identificar genes codificadores de proteínas, a saber, métodos basados ​​en homo, basados ​​en ARN y ab initio. Para enfoques basados ​​en homo, se aplicó Gene Model Mapper (GeMoMa) v1.7.145 utilizando T. palmi, F. occidentalis, Drosophila melanogaster, Acyrthosiphon pisum y Nilaparvata lugens como referencias. Para los métodos basados ​​en ARN, TRINITY v2.11.046 ensambló las lecturas del transcriptoma de ARN de mujeres y hombres en modo guiado por genoma y sin referencia, respectivamente. Para realizar el ensamblaje guiado por el genoma, Hisat2 v2.1.047 asignó lecturas de RNA-seq al genoma con parámetros predeterminados. Luego utilizamos el proceso PASA v2.4.148 para alinear las transcripciones del transcriptoma de novo y guiadas por el genoma con el genoma con parámetros predeterminados y obtener estructuras genéticas. Antes de la predicción ab initio, los elementos repetitivos de todo el genoma estaban enmascarados. Utilizamos Augustus v3.3.349 y SNAP v2006-07-2850, entrenados con 1365 genes seleccionados de los resultados de PASA con una longitud de CDS > 1500 pb y un número de exones > 3. El conjunto de genes obtenido de Augustus y SNAP fue utilizado por la versión 3.01.0351 de Maker. para generar un conjunto de genes independiente. Además, utilizamos los archivos BAM del transcriptoma generados por Hisat2 y Braker v2.1.552 los utilizó para obtener otro conjunto de genes con '--softmasking'. Finalmente, integramos los conjuntos de genes independientes anteriores con EVidenceModeler v1.1.153, usando los parámetros '--segmentSize 1000000 --overlapSize 10000' y pesos 'ab initio, 1; proteína, 5; transcripción, 10'. En el conjunto de genes final, solo retuvimos genes con evidencia de transcripción u homología.

Las funciones genéticas de los genes codificadores de proteínas se predijeron mediante la búsqueda en las bases de datos UniProtKB/Swiss-Prot54, UniProtKB/TrEMBL55 y secuencias de proteínas no redundantes (NR)56 utilizando Diamond v2.0.1557 utilizando parámetros sensibles; -evaluar 1e-5; -max-target-seqs 20'. Además, se utilizó interproscan v5.56-89.058 para buscar en seis bases de datos: CDD, Gene3D, Panther, Pfam, SMART y SUPERFAMILY. También obtuvimos las anotaciones de ontología genética (GO) y Enciclopedia de genes y genomas de Kyoto (KEGG) alineándolas con la base de datos EGGNOG (//eggnog.embl.de) utilizando emapper v2.1.759 con parámetros predeterminados.

Se identificaron ortólogos y ortogrupos de 19 especies de insectos utilizando OrthoFinder v2.5.460 usando '-M msa'. El árbol filogenético se reconstruyó basándose en genes de copia única y se designó a Ephemera Danica como grupo externo. Se utilizó MAFFT v7.50561 para alinear las regiones homólogas del gen ortólogo 1:1:1 utilizando la estrategia L-INS-I. Se aplicó FastTree versión 2.1.1162 para inferir un árbol filogenético de probabilidad aproximadamente máxima con el modelo de evolución de aminoácidos JTT (Jones-Taylor-Thorton) y una tasa única para cada sitio (CAT). Este proceso fue un flujo de trabajo en OrthoFinder. Además, inferimos el tiempo de divergencia de estas especies utilizando MCMCtree en paml versión 4.9i63. Los nucleótidos del gen ortólogo 1:1:1 fueron multialineados por el músculo v3.8.3164. Para la calibración del tiempo de divergencia, se utilizaron seis puntos de tiempo estándar de la base de datos TimeTree (http://timetree.org), incluido A. pisum-T. palmi, hace 206,1–404,6 millones de años (Ma), Bombyx mori–Anopheles stephensi, 223,8–344,7 Ma, B. mori–Tribolium castaneum, 280,9–361,6 Ma, Apis mellifera– T. castaneum, 312,9–389,7 Ma, A. pisum -B. mori, 330,4–481,7 Ma, Ephemera danica–D. melanogaster, 376,5–441,6 millones de años. El árbol filogenético fue dibujado por el paquete R ggtree65.

En Thysanoptera, sólo T. palmi tiene un ensamblaje genómico a nivel de cromosomas. Por lo tanto, utilizamos T. palmi como referencia para investigar la variación de la estructura del genoma. Utilizamos BLASTP66 con parámetros '-evalue 1e-5 -outfmt 6 -num alineaciones 10' para comparar las secuencias de proteínas de S. biformis y T. palmi. Luego empleamos MCScanX67 para analizar la colinealidad entre estas dos especies utilizando el archivo gff y los resultados de la explosión como entradas. El diagrama de colinealidad fue visualizado por Circos v0.69-868.

Se utilizó el análisis computacional de la evolución de la familia de genes (CAFE) v4.2.169 para caracterizar las contracciones y expansiones de las familias de genes ortólogos. Para evitar estimaciones de parámetros no informativas, se aplicó el script clade_and_size_filter.py proporcionado por CAFE para filtrar familias de genes con más de 100 copias de genes en una o más especies. Se utilizó como árbol de entrada un árbol filogenético en formato NEWICK con tiempo de divergencia como longitud de rama. La tasa genética de natalidad y mortalidad del valor lambda se estimó utilizando 'lambda -s'. Los análisis de enriquecimiento de GO y KEGG se realizaron utilizando la plataforma en línea Omicshare (https://www.omicshare.com/tools). Los términos GO y las vías KEGG con una tasa de descubrimiento falso de valor q <0,05 se consideraron significativos.

Para mejorar la precisión de la anotación y detectar familias de genes no identificadas previamente, volvimos a anotar diez familias de genes asociadas con la percepción del huésped (OR, GR, IR, OBP y CSP) y la desintoxicación (P450, ABC, CCE, UGT y GST). Se descargaron modelos ocultos de Markov (HMM) de la familia de genes de Pfam 35.0 (noviembre de 2021, 19 632 entradas)70, y se utilizaron ortólogos de la especie modelo D. melanogaster, así como de especies estrechamente relacionadas T. palmi y F. occidentalis para la generación de genes. identificación. Utilizamos el proceso BITACORA71 para identificar familias de genes y empleamos HMMER v3.3.1 y BLAST v2.11.0 para el análisis. Las secuencias de proteínas detectadas con dominios pfam conservados y un valor BLAST E <1e-5 se consideraron posibles resultados. Alineamos genes usando MUSCLE v3.8.31 e inferimos el árbol filogenético de máxima probabilidad para cada familia de genes usando IQ-TREE v1.6.1272 con 1000 réplicas de arranque.

Dos insecticidas de uso común para controlar S. biformis, imidacloprid (97 % de pureza, Jiangsu Juhe Biological Agriculture Co., Ltd., Jiangsu, China) y deltametrina (98 % de pureza, Nanjing Hongtaiyang Co., Ltd., Jiangsu, China). fueron empleados en este estudio. Se utilizó acetona (pureza ≥ 99,8%, Xilong Scientific Co., Ltd., Guangdong, China) para disolver el insecticida en polvo en concentraciones apropiadas. Estudios anteriores han sugerido que los tratamientos con insecticidas de concentración subletal (LC10) pueden desencadenar la expresión de genes asociados a la desintoxicación y la tolerancia a los insecticidas73. En consecuencia, realizamos una prueba previa para determinar la concentración de LC10. Los bioensayos siguieron los procedimientos de Gao et al.73. Brevemente, se disolvieron polvo de imidacloprid y deltametrina en soluciones madre de 2000 ml/l usando acetona y luego se diluyeron en serie en diferentes concentraciones. Para cada insecticida, se usaron 100 µl de cada dilución para recubrir la pared interna de viales de vidrio de 5 ml (Sangon Biotech Co., Ltd., Shanghai, China) rodando durante 5 minutos y luego se colocaron en un mezclador giratorio 3D (Hangzhou Miu Instruments Co., Ltd., Zhejiang, China) durante 1 h para permitir la evaporación completa de la acetona. Para evitar la mortalidad de S. biformis inducida por la desecación, se añadió 1 µl de agua bidestilada a un trozo de papel de filtro y se colocó en cada vial, que luego se selló con parafilm. Para la prueba previa, se introdujeron entre 10 y 15 hembras de S. biformis en cada vial y se prepararon dos réplicas para cada tratamiento. Para el grupo de control, los viales de vidrio sólo se recubrieron con 100 µl de acetona. La moralidad se registró 8 h después. Finalmente determinamos concentraciones de 2E-06 mg/L y 2E-05 mg/L para imidacloprid y deltametrina, respectivamente (Figura complementaria 9). Se utilizó el mismo método anterior para recolectar los trips tratados con insecticida para el análisis del transcriptoma. Se colocaron cincuenta hembras de S. biformis en cada vial de vidrio y cada tratamiento tuvo tres réplicas. Después de 8 h de tratamiento, las muestras se recogieron en reactivo TRIzol. Las secuencias del transcriptoma se obtuvieron utilizando los mismos procedimientos descritos en la sección de secuenciación del transcriptoma anterior.

Para realizar un análisis de genes expresados ​​diferencialmente, los datos de RNA-seq se alinearon con el genoma de referencia utilizando HISAT2 v2.1.047 con parámetros predeterminados. Posteriormente, se empleó featureCounts v2.0274 para determinar el recuento de lecturas sin procesar de cada gen con los parámetros '-p -B -C -t exon -g gene_id'. La identificación de genes expresados ​​diferencialmente entre los grupos tratados con insecticida y de control se realizó utilizando el paquete R75 EdgeR v3.32.176. Se conservaron los genes con recuentos normalizados por millón (CPM) > 1 en al menos dos réplicas biológicas. Se aplicó el método tagwise para estimar la dispersión y se utilizó un modelo log-lineal generalizado para ajustar el análisis unifactorial. De acuerdo con un estudio previo26, los genes que exhibían cambios de <-1,5 o >1,5 se consideraron expresados ​​diferencialmente. Se utilizó el análisis de correlación de rangos de Spearman para evaluar los coeficientes de correlación entre las tres réplicas (Datos complementarios 19).

Se utilizó el ARN utilizado para la secuenciación del transcriptoma. Se transcribió de forma inversa un total de 1 μg de ARN utilizando el kit de síntesis de ADNc de primera cadena PrimeScript (TaKaRa, número de catálogo 6110 A), siguiendo las instrucciones del fabricante. Los cebadores genéticos se diseñaron utilizando Primer Premier versión 5.077. El gen de referencia interna utilizado fue el gen de actina de S. biformis (consulte la Tabla complementaria 1 para ver la lista de cebadores). qRT-PCR se realizó utilizando el kit SYBR Premix ExTaq (TaKaRa) siguiendo las instrucciones del fabricante. Se utilizó el método cuantitativo relativo 2−ΔΔCt para calcular las variaciones relativas de expresión78.

Se utilizó el software GraphPad Prism 879 para mostrar el análisis estadístico de los resultados de qRT-PCR (Figura complementaria 8). El gráfico de barras se generó representando la media ± error estándar. La significación estadística de las diferencias entre el grupo de control y el grupo tratado con insecticida se determinó mediante la prueba t de Student (*P < 0,05; **P < 0,01; ***P < 0,001), cada grupo constaba de tres réplicas biológicas. .

Más información sobre el diseño de la investigación está disponible en el Resumen del informe de Nature Portfolio vinculado a este artículo.

Las secuencias sin procesar de los datos de PacBio, Illumina y Hi-C para el ensamblaje del genoma y los datos de secuencias de ARN del tratamiento con insecticidas se han depositado en el archivo de lectura de secuencias (SRR25338378, SRR25338348, SRR25338347, SRR24847376, SRR24847375, SRR24847374, SRR24847373, S RR24847372, SRR24847371 , SRR24847379, SRR24847378 y SRR24847377) en NCBI bajo el proyecto PRJNA901696. Este proyecto Whole Genome Shotgun se ha depositado en DDBJ/ENA/GenBank con el número de acceso JAPMNG000000000. La versión descrita en este documento es la versión JAPMNG010000000. El archivo de anotación del genoma y las secuencias de familias de genes anotadas manualmente se depositan en figshare (https://doi.org/10.6084/m9.figshare.23708619.v1). Los datos de origen que subyacen a la Fig. 3 se presentan en los Datos complementarios 10.

Mound, LA, Heming, BS & Palmer, JM Relaciones filogenéticas entre las familias de Thysanoptera (Insecta) recientes. Zoológico. J. Linn. Soc. 69, 111-141 (1980).

Artículo de Google Scholar

Buckman, RS, Mound, LA y Whiting, MF Filogenia de trips (Insecta: Thysanoptera) basada en cinco loci moleculares. Sistema. Entomol. 38, 123-133 (2013).

Artículo de Google Scholar

Zhang, S., Mound, L. y Feng, J. Filogenia morfológica de Thripidae (Thysanoptera: Terebrantia). Inversor. Sistema. 33, 671–696 (2019).

Google Académico

Sallam, N., Braithwaite, K. & Tree, D. en Actas de la 35ª Conferencia de la Sociedad Australiana de Tecnólogos de la Caña de Azúcar celebrada en Townsville, Queensland, Australia, del 16 al 18 de abril de 2013. (Sociedad Australiana de Tecnólogos de la Caña de Azúcar) .

Singh, BB & Singh, R. Principales plagas de insectos del arroz en el noreste de UP. En t. J. Ciencias de la vida. Biotecnología. Res. farmacéutica. 1, 124-143 (2014).

Google Académico

Dinamarca, HA, Mound, LA & Marullo, R. Los trips de América Central y del Sur: una introducción (Insecta: Thysanoptera). Florida Entomol. 79, 270 (1996).

Artículo de Google Scholar

Yudin, L., Cho, J. & Mitchell, W. Gama huésped de trips de las flores occidentales, Frankliniella occidentalis (Thysanoptera: Thripidae), con especial referencia a Leucaena glauca. Reinar. Entomol. 15, 1292-1295 (1986).

Artículo de Google Scholar

Cannon, R., Matthews, L. & Collins, D. Una revisión del estado de la plaga y las opciones de control de Thrips palmi. Prot. de cultivos. 26, 1089-1098 (2007).

Artículo CAS Google Scholar

He, Z., Guo, JF, Reitz, SR, Lei, ZR & Wu, SY Una invasión global del trip, Frankliniella occidentalis: estado actual del vector del virus y su manejo. Ciencia de insectos. 27, 626–645 (2019).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Wan, Y. y col. El ortotospovirus del marchitamiento manchado del tomate influye en la reproducción de su insecto vector, el trips occidental de las flores, Frankliniella occidentalis, para facilitar la transmisión. Manejo de plagas. Ciencia. 76, 2406–2414 (2020).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Daimei, G. y col. Influencia del virus de la necrosis de las yemas del maní en los rasgos del ciclo de vida y la preferencia alimentaria de su vector, Thrips palmi. Fitopatología 107, 1440-1445 (2017).

Artículo PubMed Google Scholar

Singh, S. & Krishnareddy, M. Necrosis de las yemas de la sandía: una nueva enfermedad por tospovirus. Tospovirus Trips Flor. Vegetal. Cultivos 431, 68–77 (1995).

Google Académico

Chanbusarakum, L. & Ullman, D. Caracterización de simbiontes bacterianos en Frankliniella occidentalis (Pergande), trips de las flores occidentales. J. Inverterbr. Patol. 99, 318–325 (2008).

Artículo PubMed Google Scholar

De Vries, EJ, Jacobs, G., Sabelis, MW, Menken, SB y Breeuwer, JA Efectos de las bacterias intestinales dependientes de la dieta en su insecto huésped: la simbiosis de Erwinia sp. y trips de las flores occidentales. Proc. R. Soc. Londres. Ser. B Biol. Ciencia. 271, 2171–2178 (2004).

Artículo de Google Scholar

Simón, J.-C. et al. Genómica de adaptación a plantas hospedantes en insectos herbívoros. Breve. Función. Genómica 14, 413–423 (2015).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Rotenberg, D. y col. Conocimientos basados ​​en el genoma sobre la biología de los trips como plagas de cultivos. BMC Biol. 18, 142 (2020).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Guo, SK y cols. El ensamblaje a nivel cromosómico del genoma del trips del melón arroja luz sobre la evolución de un estilo de vida chupador de savia y la resistencia a los pesticidas. Mol. Ecológico. Recurso. 20, 1110-1125 (2020).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Misof, B. y col. La filogenómica resuelve el momento y el patrón de evolución de los insectos. Ciencia 346, 763–767 (2014).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Thomas, JA, Trueman, JW, Rambaut, A. & Welch, JJ Filogenética relajada y el problema de los paleópteros: resolución de profundas divisiones ancestrales en la filogenia de los insectos. Sistema. Biol. 62, 285–297 (2013).

Artículo PubMed Google Scholar

Medeiros, RB, Resende Rde, O. & de Avila, AC El virus vegetal Tospovirus del marchitamiento manchado del tomate activa el sistema inmunológico de su principal insecto vector, Frankliniella occidentalis. J. Virol. 78, 4976–4982 (2004).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Andersson, MN, Keeling, CI y Mitchell, RF El contenido genómico de los genes quimiosensoriales se correlaciona con el rango de huéspedes en los escarabajos perforadores de la madera (Dendroctonus ponderosae, Agrilus planipennis y Anoplophora glabripennis). BMC Genomics 20, 690 (2019).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Suzuki, HC y col. La evolución de la familia de genes de receptores gustativos proporciona información sobre la adaptación a diversas plantas huésped en mariposas ninfálidas. Genoma Biol. Evolución. 10, 1351-1362 (2018).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Cheng, T. y col. Adaptación genómica a la polifagia y los insecticidas en una importante plaga noctuida del este de Asia. Nat. Ecológico. Evolución. 1, 1747-1756 (2017).

Artículo PubMed Google Scholar

Yin, N., Xiao, H., Yang, A., Wu, C. y Liu, N. Análisis de todo el genoma de receptores odorantes y gustativos en seis mariposas mariposa (Lepidoptera: Papilionidae). Insectos 13, 779 (2022).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Neafsey, DE et al. Genómica de mosquitos. Vectores de malaria altamente evolucionables: los genomas de 16 mosquitos Anopheles. Ciencia 347, 1258522 (2015).

Artículo PubMed Google Scholar

Gao, Y. et al. Identificación transcriptómica y caracterización de genes que responden a dosis subletales de tres insecticidas diferentes en el trips occidental de las flores, Frankliniella occidentalis. Pestoso. Bioquímica Physiol. 167, 104596 (2020).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Wei, N. y col. Análisis del transcriptoma e identificación de genes relacionados con la tolerancia a los insecticidas después de la exposición al insecticida en Sitobion avenae. Genes (Basilea) 10, 951 (2019).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Dong, B. y col. Una proteína de choque térmico protege contra el estrés oxidativo inducido por lambda-cialotrina en el pulgón verde del melocotón Myzus persicae. Pestoso. Bioquímica. Fisiol. 181, 104995 (2022).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Fang, F. y col. Las proteínas de la cutícula: un papel putativo para la resistencia a la deltametrina en Culex pipiens pallens. Parasitol. Res. 114, 4421–4429 (2015).

Artículo PubMed Google Scholar

Wang, W. y col. Identificación de proteínas asociadas con la resistencia a los piretroides mediante análisis proteómico cuantitativo basado en iTRAQ en Culex pipiens pallens. Parásito. Vectores 8, 95 (2015).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Huang, Y. et al. La proteína cuticular CPLCG5 de Culex pipiens pallens participa en la resistencia a los piretroides formando una matriz rígida. Parásito. Vectores 11, 6 (2018).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Ranallo-Benavidez, TR, Jaron, KS & Schatz, MC GenomeScope 2.0 y Smudgeplot para crear perfiles sin referencias de genomas poliploides. Nat. Comunitario. 11, 1-10 (2020).

Artículo de Google Scholar

Chin, C.-S. et al. Ensamblaje del genoma diploide en fases con secuenciación de una sola molécula en tiempo real. Nat. Métodos 13, 1050–1054 (2016).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Hu, J., Fan, J., Sun, Z. y Liu, S. NextPolish: una herramienta de pulido del genoma rápida y eficiente para el ensamblaje de lectura larga. Bioinformática 36, ​​2253–2255 (2020).

Li, H. Minimap2: alineación por pares para secuencias de nucleótidos. Bioinformática 34, 3094–3100 (2018).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Li, H. Alineación de lecturas de secuencias, secuencias de clones y contigs de ensamblaje con BWA-MEM. Preimpresión en arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.1303.3997 (2013).

Li, H. y col. El formato de alineación/mapa de secuencia y SAMtools. Bioinformática 25, 2078–2079 (2009).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Huang, S., Kang, M. & Xu, A. HaploMerger2: reconstrucción de ambos subconjuntos haploides a partir de un ensamblaje del genoma diploide de alta heterocigosidad. Bioinformática 33, 2577–2579 (2017).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Roach, MJ, Schmidt, SA y Borneman, AR Purge Haplotigs: reasignación de contig alélicos para ensamblajes de genomas diploides de tercera generación. BMC Bioinforma. 19, 1-10 (2018).

Artículo de Google Scholar

Zhang, X., Zhang, S., Zhao, Q., Ming, R. y Tang, H. Ensamblaje de genomas autopoliploides a escala cromosómica con reconocimiento de alelos basados ​​en datos de Hi-C. Nat. Plantas 5, 833–845 (2019).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Durand, NC y cols. Juicebox proporciona un sistema de visualización para mapas de contacto Hi-C con zoom ilimitado. Sistema celular. 3, 99-101 (2016).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Flynn, JM y cols. RepeatModeler2 para el descubrimiento genómico automatizado de familias de elementos transponibles. Proc. Acad. Nacional. Ciencia. Estados Unidos 117, 9451–9457 (2020).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Chen, N. Uso de Repeat Masker para identificar elementos repetitivos en secuencias genómicas. actual. Protocolo. Bioinformación. 5, 10. 11–14.10. 14 (2004).

Artículo de Google Scholar

Lowe, TM & Eddy, SR tRNAscan-SE: un programa para la detección mejorada de genes de ARN de transferencia en secuencia genómica. Ácidos nucleicos res. 25, 955–964 (1997).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Keilwagen, J. y col. Uso de la conservación de la posición de los intrones para la predicción de genes basada en homología. Ácidos nucleicos res. 44, e89 – e89 (2016).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Haas, BJ y cols. Reconstrucción de secuencia de transcripción de novo a partir de RNA-seq utilizando la plataforma Trinity para generación y análisis de referencia. Nat. Protocolo. 8, 1494-1512 (2013).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Kim, D., Paggi, JM, Park, C., Bennett, C. y Salzberg, SL Alineación del genoma basada en gráficos y genotipado con HISAT2 y genotipo HISAT. Nat. Biotecnología. 37, 907–915 (2019).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Haas, BJ y cols. Mejora de la anotación del genoma de Arabidopsis utilizando conjuntos de alineación de transcripción máxima. Ácidos nucleicos res. 31, 5654–5666 (2003).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Stanke, M. y col. AGOSTO: predicción ab initio de transcripciones alternativas. Ácidos nucleicos res. 34, W435–W439 (2006).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Korf, I. Hallazgo de genes en genomas novedosos. BMC Bioinforma. 5, 59 (2004).

Artículo de Google Scholar

Holt, C. y Yandell, M. MAKER2: una herramienta de gestión de bases de datos genómicas y de anotaciones para proyectos genómicos de segunda generación. BMC Bioinforma. 12, 491 (2011).

Artículo de Google Scholar

Hoff, KJ, Lange, S., Lomsadze, A., Borodovsky, M. y Stanke, M. BRAKER1: anotación del genoma basada en RNA-Seq no supervisada con GeneMark-ET y AUGUSTUS. Bioinformática 32, 767–769 (2016).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Haas, BJ y cols. Anotación automatizada de la estructura de genes eucarióticos utilizando EVidenceModeler y el programa para ensamblar alineaciones empalmadas. Genoma Biol. 9, R7 (2008).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Bairoch, A. & Boeckmann, B. El banco de datos de secuencias de proteínas SWISS-PROT. Ácidos nucleicos res. 19, 2247 (1991).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Boeckmann, B. y col. La base de conocimientos sobre proteínas SWISS-PROT y su suplemento TrEMBL en 2003. Nucleic Acids Res. 31, 365–370 (2003).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Deng, Y. y col. Base de datos nr integrada en el sistema de anotación de proteínas y su localización. Computadora. Ing. 32, 71–74 (2006).

Google Académico

Buchfink, B., Xie, C. y Huson, DH Alineamiento de proteínas rápido y sensible utilizando DIAMOND. Nat. Métodos 12, 59–60 (2015).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Jones, P. y col. InterProScan 5: clasificación de funciones de proteínas a escala genómica. Bioinformática 30, 1236-1240 (2014).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Huerta-Cepas, J. et al. Anotación funcional rápida de todo el genoma mediante la asignación de ortología mediante eggNOG-mapper. Mol. Biol. Evolución. 34, 2115-2122 (2017).

Artículo CAS Google Scholar

Emms, DM y Kelly, S. OrthoFinder: inferencia de ortología filogenética para genómica comparada. Genoma Biol. 20, 238 (2019).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Katoh, K. & Standley, DM MAFFT software de alineación de secuencias múltiples versión 7: mejoras en el rendimiento y la usabilidad. Mol. Biol. Evolución. 30, 772–780 (2013).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Price, MN, Dehal, PS y Arkin, AP FastTree: cálculo de grandes árboles de evolución mínima con perfiles en lugar de una matriz de distancias. Mol. Biol. Evolución. 26, 1641-1650 (2009).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Yang, Z. PAML 4: análisis filogenético por máxima verosimilitud. Mol. Biol. Evolución. 24, 1586-1591 (2007).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Edgar, RC MUSCLE: alineación de secuencias múltiples con alta precisión y alto rendimiento. Ácidos nucleicos res. 32, 1792-1797 (2004).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Yu, G. Uso de ggtree para visualizar datos en estructuras en forma de árbol. actual. Protocolo. Bioinformación. 69, e96 (2020).

Artículo de Google Scholar

Camacho, C. et al. BLAST+: arquitectura y aplicaciones. BMC Bioinforma. 10, 421 (2009).

Artículo de Google Scholar

Wang, Y. et al. MCScanX: un conjunto de herramientas para la detección y análisis evolutivo de la síntesis y colinealidad de genes. Ácidos nucleicos res. 40, e49 (2012).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Krzywinski, M. y col. Circos: una estética de la información para la genómica comparada. Genoma Res. 19, 1639-1645 (2009).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

De Bie, T., Cristianini, N., Demuth, JP & Hahn, MW CAFE: una herramienta computacional para el estudio de la evolución de la familia de genes. Bioinformática 22, 1269-1271 (2006).

Artículo PubMed Google Scholar

Mistry, J. y col. Pfam: La base de datos de familias de proteínas en 2021. Nucleic Acids Res. 49, D412–d419 (2021).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Vizueta, J., Sánchez-Gracia, A. & Rozas, J. bitacora: Una herramienta integral para la identificación y anotación de familias de genes en ensamblajes de genomas. Mol. Ecológico. Recurso. 20, 1445-1452 (2020).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Nguyen, LT, Schmidt, HA, von Haeseler, A. & Minh, BQ IQ-TREE: un algoritmo estocástico rápido y eficaz para estimar filogenias de máxima verosimilitud. Mol. Biol. Evolución. 32, 268–274 (2015).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Yoon, KS y cols. Las exposiciones breves de piojos del cuerpo humano a cantidades subletales de ivermectina sobretranscriben genes de desintoxicación implicados en la tolerancia. Insecto Mol. Biol. 20, 687–699 (2011).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Liao, Y., Smyth, GK & Shi, W. featureCounts: un programa eficiente de propósito general para asignar lecturas de secuencias a características genómicas. Bioinformática 30, 923–930 (2014).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Equipo, RC R: Un lenguaje y entorno para la informática estadística. (2013).

Robinson, MD, McCarthy, DJ y Smyth, GK edgeR: un paquete de bioconductores para el análisis de expresión diferencial de datos de expresión génica digital. Bioinformática 26, 139-140 (2010).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Lalitha, S. Primer premier 5. Biotecnología. Software. Representante de Internet 1, 270–272 (2000).

Artículo de Google Scholar

Livak, KJ y Schmittgen, TD Análisis de datos relativos de expresión genética mediante PCR cuantitativa en tiempo real y el método 2 (-Delta Delta C(T)). Métodos 25, 402–408 (2001).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Swift, prisma ML GraphPad, análisis de datos y gráficos científicos. J. química. inf. Computadora. Ciencia. 37, 411–412 (1997).

Artículo CAS Google Scholar

Supek, F., Bošnjak, M., Škunca, N. & Šmuc, T. REVIGO resume y visualiza largas listas de términos de ontología genética. MÁS UNO 6, e21800 (2011).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

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Este trabajo fue financiado por el plan nacional clave de I+D de China en el decimocuarto plan quinquenal (2021YFD1401100), la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (32230086 y 32001899) y la Fundación de Ciencias Naturales de la provincia de Zhejiang (LQ21C140006).

Laboratorio Estatal Clave para la Gestión de Amenazas Bióticas y Químicas a la Calidad e Inocuidad de los Productos Agrícolas, Laboratorio Clave de Biotecnología en Protección Vegetal del Ministerio de Agricultura y Provincia de Zhejiang, Instituto de Virología Vegetal, Universidad de Ningbo, Ningbo, 315211, China

Qing-Ling Hu, Zhuang-Xin Ye, Ji-Chong Zhuo, Jun-Min Li y Chuan-Xi Zhang

Instituto de Ciencias de los Insectos, Universidad de Zhejiang, Hangzhou, 310058, China

Qing-Ling Hu y Chuan-Xi Zhang

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Conceptualización: CXZ; software, QLH y ZXY; Análisis de datos, QLH; recursos, JCZ y JML; redacción del borrador original, QLH; redacción-revisión y edición, CXZ y JCZ; adquisición de financiación, CXZ Todos los autores han leído y aprobado la versión final del artículo.

Correspondencia a Chuan-Xi Zhang.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Communications Biology agradece a los revisores anónimos por su contribución a la revisión por pares de este trabajo. Editores principales: Luke R. Grinham y George Inglis.

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Hu, QL., Ye, ZX., Zhuo, JC. et al. Un ensamblaje del genoma a nivel de cromosoma de Stenchaetothrips biformis y un análisis genómico comparativo resaltan distintas adaptaciones del huésped entre los trips. Común Biol 6, 813 (2023). https://doi.org/10.1038/s42003-023-05187-1

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Recibido: 28 de noviembre de 2022

Aceptado: 27 de julio de 2023

Publicado: 04 de agosto de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-023-05187-1

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