Computational metabolomics illuminates the lineage-specific diversification of resin glycoside acylsugars in the morning glory (Convolvulaceae) family
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acylsugars are a class of plant defense compounds produced across many distantly related families. Members of the horticulturally important morning glory (Convolvulaceae) family produce a diverse sub-class of acylsugars called resin glycosides (RGs), which comprise oligosaccharide cores, hydroxyacyl chain(s), and decorating aliphatic and aromatic acyl chains. While many RG structures are characterized, the extent of structural diversity of this class in different genera and species is not known. In this study, we asked whether there has been lineage-specific diversification of RG structures in different Convolvulaceae species that may suggest diversification of the underlying biosynthetic pathways. Liquid chromatography coupled with tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) was performed from root and leaf extracts of 26 species sampled in a phylogeny-guided manner. LC-MS/MS revealed thousands of peaks with signature RG fragmentation patterns with one species producing over 300 signals, mirroring the diversity in Solanaceae-type acylsugars. A novel RG from Dichondra argentea was characterized using Nuclear Magnetic Resonance spectroscopy, supporting previous observations of RGs with open hydroxyacyl chains instead of closed macrolactone ring structures. Substantial lineage-specific differentiation in utilization of sugars, hydroxyacyl chains, and decorating acyl chains was discovered, especially among Ipomoea and Convolvulus – the two largest genera in Convolvulaceae. Adopting a computational, knowledge-based strategy, we further developed a high-recall workflow that successfully explained ~72% of the MS/MS fragments, predicted the structural components of 11/13 previously characterized RGs, and partially annotated ~45% of the RGs. Overall, this study improves our understanding of phytochemical diversity and lays a foundation for characterizing the evolutionary mechanisms underlying RG diversification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».