ಸಸ್ಯಗಳ ವಿಶೇಷ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ವಿಭಿನ್ನ ಸಸ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಇನ್ನೂ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ನಾವು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಸ್ಯಗಳಿಂದ ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧಿತ ಜಾತಿಗಳಿಗೆ ತಂಬಾಕು ದುರ್ಬಲಗೊಂಡ ತಳಿಗಳ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ ಟಂಡೆಮ್ ಮಾಸ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಮೆಟ್ರಿ (MS/MS) ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಯುಕ್ತ ವರ್ಣಪಟಲವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾಸ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಸೂಕ್ತ ರಕ್ಷಣಾ (OD) ಮತ್ತು ಚಲಿಸುವ ಗುರಿ (MT) ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಚೌಕಟ್ಟು. ಸಸ್ಯ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾಹಿತಿ ಅಂಶವು OD ಸಿದ್ಧಾಂತದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ MT ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮುಖ್ಯ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮದಿಂದ ಸ್ಥೂಲ ವಿಕಸನೀಯ ಮಾಪಕದವರೆಗೆ, ಜಾಸ್ಮೋನೇಟ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು OD ಯ ಮುಖ್ಯ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಎಥಿಲೀನ್ ಸಿಗ್ನಲ್ MS/MS ಆಣ್ವಿಕ ಜಾಲದಿಂದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿದೆ.
ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿಶೇಷ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸಸ್ಯಗಳ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವಹಿಸುವವು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಶತ್ರುಗಳ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ (1). ಸಸ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ವಿಶೇಷ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಅದ್ಭುತ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ಪರಿಸರ ಕಾರ್ಯಗಳ ಹಲವು ಅಂಶಗಳ ಕುರಿತು ದಶಕಗಳಿಂದ ಆಳವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಸಸ್ಯ-ಕೀಟ ಸಂವಹನಗಳ ವಿಕಸನೀಯ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಾದ ಸಸ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ದೀರ್ಘ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಪ್ರಮುಖ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ (2). ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಸಸ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಅನುಮಾನಾತ್ಮಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲಿಲ್ಲ, ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿವೆ (3) ಮತ್ತು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮುಂದಿನ ಚಕ್ರವನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಯಿತು (4). ತಾಂತ್ರಿಕ ಮಿತಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಯಾಪಚಯ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸಮಗ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಹೊರಗಿಡುತ್ತವೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಅಂತರ-ವರ್ಗ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ (5). ವಿವಿಧ ಸಸ್ಯ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ಚಯಾಪಚಯ ಜಾಗದ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಸಮಗ್ರ ಚಯಾಪಚಯ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕರೆನ್ಸಿಯ ಕೊರತೆಯು ಕ್ಷೇತ್ರದ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪರಿಪಕ್ವತೆಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಟಂಡೆಮ್ ಮಾಸ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಮೆಟ್ರಿ (MS/MS) ಮೆಟಾಬಾಲೊಮಿಕ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕ್ಲೇಡ್‌ನ ಜಾತಿಗಳ ಒಳಗೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ಮೆಟಾಬಾಲಿಕ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಈ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಿಶ್ರಣಗಳ ನಡುವಿನ ರಚನಾತ್ಮಕ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರದ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನ (5). ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಮೆಟಾಬಾಲಿಕ್ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ವಿಕಸನೀಯ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟ ಅನೇಕ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಶಾನನ್ (6) 1948 ರಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಮೂಲ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದರು, ಇದು ಮಾಹಿತಿಯ ಗಣಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಹಾಕಿತು, ಇದನ್ನು ಅದರ ಮೂಲ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಜೀನೋಮಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಅನುಕ್ರಮ ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ (7). ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟೋಮಿಕ್ಸ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟೋಮ್‌ನಲ್ಲಿನ ಒಟ್ಟಾರೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ (8). ಹಿಂದಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ಸಸ್ಯಗಳಲ್ಲಿನ ಅಂಗಾಂಶ ಮಟ್ಟದ ಮೆಟಾಬಾಲಿಕ್ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ನಾವು ಮೆಟಾಬಾಲೊಮಿಕ್ಸ್‌ಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದ್ದೇವೆ (9). ಇಲ್ಲಿ, ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸಸ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಕರೆನ್ಸಿಯಲ್ಲಿನ ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಂದಿಗೆ ನಾವು MS/MS-ಆಧಾರಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಸಸ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಎರಡು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು: ರಕ್ಷಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಸ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವವು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸೂಕ್ತ ರಕ್ಷಣೆ (OD) (10), ಚಲಿಸುವ ಗುರಿ (MT) (11) ) ಮತ್ತು ಗೋಚರತೆ (12) ಸಿದ್ಧಾಂತ, ಆದರೆ ಇತರರು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಲಭ್ಯತೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಸಸ್ಯ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಇಂಗಾಲದಂತಹ ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಯಾಂತ್ರಿಕ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಾರೆ: ಪೋಷಕಾಂಶ ಸಮತೋಲನ ಕಲ್ಪನೆ (13), ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ದರ ಕಲ್ಪನೆ (14 ), ಮತ್ತು ಬೆಳವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಸಮತೋಲನ ಕಲ್ಪನೆ (15). ಎರಡು ಸೆಟ್ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿವೆ (4). ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಎರಡು ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು ಸಸ್ಯ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪ್ರೇರಿತ ರಕ್ಷಣೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿವೆ: OD ಸಿದ್ಧಾಂತ, ಇದು ಸಸ್ಯಗಳು ತಮ್ಮ ದುಬಾರಿ ರಾಸಾಯನಿಕ ರಕ್ಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸೇವಿಸಿದಾಗ ಹುಲ್ಲು ಪ್ರಾಣಿ ದಾಳಿ ಮಾಡಿದಾಗ, ಆದ್ದರಿಂದ, ಭವಿಷ್ಯದ ದಾಳಿಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಯುಕ್ತವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ (10); MT ಊಹೆಯು ದಿಕ್ಕಿನ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ಬದಲಾವಣೆಯ ಅಕ್ಷವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ಮೇಲೆ ದಾಳಿ ಮಾಡುವ ಚಯಾಪಚಯ "ಚಲನೆಯ ಗುರಿ"ಯನ್ನು ತಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಈ ಎರಡು ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ದಾಳಿಯ ನಂತರ ಸಂಭವಿಸುವ ಚಯಾಪಚಯ ಮರುರೂಪಿಸುವಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ: ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯ (OD) ಹೊಂದಿರುವ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಏಕಮುಖ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದೇಶಿತವಲ್ಲದ ಮೆಟಾಬೊಲಿಕ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳು (MT) (11) ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧ.
OD ಮತ್ತು MT ಊಹೆಗಳು ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರೇರಿತ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಈ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ವಿಕಸನೀಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸರ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಈ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಜನಗಳು (16). ಎರಡೂ ಊಹೆಗಳು ವಿಶೇಷ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ, ಅದು ದುಬಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ದುಬಾರಿಯಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು, OD ಮತ್ತು MT ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಪ್ರೇರಿತ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿದೆ. OD ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯು ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಗಮನವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಹಸಿರುಮನೆಗಳು ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಯುಕ್ತಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಅಂಗಾಂಶಗಳ ನೇರ ಅಥವಾ ಪರೋಕ್ಷ ರಕ್ಷಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಹಾಗೂ ಸಸ್ಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಹಂತದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ (17-19). ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ, ಯಾವುದೇ ಜೀವಿಯ ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಜಾಗತಿಕ ಸಮಗ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ, ಎರಡು ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ನಡುವಿನ ಮುಖ್ಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮುನ್ಸೂಚನೆ (ಅಂದರೆ, ಚಯಾಪಚಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ದಿಕ್ಕು) ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ನಾವು ಅಂತಹ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಸಸ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹ ಗುಣಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ ಒಂದೇ ಸಸ್ಯಗಳು, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಜಾತಿಗಳವರೆಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ತೀವ್ರ ರಚನಾತ್ಮಕ ವೈವಿಧ್ಯತೆ (20). ವಿಶೇಷ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಬಲವಾದ ಗುಣಾತ್ಮಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜಾತಿಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (20). ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಸ್ಯ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶವಾಗಿದೆ, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಗೂಡುಗಳಿಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಶೇಷ ಕೀಟಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಂದ ವಿಭಿನ್ನ ಆಕ್ರಮಣ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಗೂಡುಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ (21). ಸಸ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಕಾರಣಗಳ ಕುರಿತು ಫ್ರೇಂಕೆಲ್ ಅವರ (22) ಗ್ರೌಂಡ್‌ಬ್ರೇಕಿಂಗ್ ಲೇಖನದಿಂದ, ವಿವಿಧ ಕೀಟಗಳೊಂದಿಗಿನ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಆಯ್ಕೆ ಒತ್ತಡಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ವಿಕಾಸದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಸ್ಯಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಿವೆ ಎಂದು ನಂಬಲಾಗಿದೆ. ಚಯಾಪಚಯ ಮಾರ್ಗ (23). ವಿಶೇಷ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯಲ್ಲಿ ಅಂತರಜಾತಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ತಂತ್ರಗಳ ವಿರುದ್ಧ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪ್ರೇರಿತ ಸಸ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಶಾರೀರಿಕ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಎರಡು ಪ್ರಭೇದಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ನಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ (24). ಎಲ್ಲಾ ಸಮಯದಲ್ಲೂ ಉತ್ತಮ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಕಾಲಿಕ ಚಯಾಪಚಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಸಸ್ಯಗಳು ಇತರ ಶಾರೀರಿಕ ಹೂಡಿಕೆಗಳಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ (19, 24), ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತವೆ. ಮೇಲಾಧಾರ ಹಾನಿ (25). ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಕೀಟ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ವಿಶೇಷ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಈ ಮರುಸಂಘಟನೆಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ವಿನಾಶಕಾರಿ ವಿತರಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು (26), ಮತ್ತು ಜಾಸ್ಮೋನಿಕ್ ಆಮ್ಲ (JA) ಸಂಕೇತದಲ್ಲಿನ ಗಣನೀಯ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ನೇರ ವಾಚನಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬಹುದು, ಇದನ್ನು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ JA ಸಂಕೇತಗಳು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜಾತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪರ್ಧೆಯ ನಡುವಿನ ವಿನಿಮಯವಾಗಿದೆ (27). ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ಜೈವಿಕ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಮಾರ್ಗಗಳು ವಿಕಾಸದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತ್ವರಿತ ನಷ್ಟ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತವೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧಿತ ಜಾತಿಗಳ ನಡುವೆ ತೇಪೆಯ ಚಯಾಪಚಯ ವಿತರಣೆ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ (28). ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಈ ಬಹುರೂಪತೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು (29), ಅಂದರೆ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಸಮುದಾಯಗಳ ಏರಿಳಿತವು ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.
ಇಲ್ಲಿ, ನಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿದ್ದೇವೆ. (I) ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಕೀಟವು ಸಸ್ಯ ಚಯಾಪಚಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪುನರ್ರಚಿಸುತ್ತದೆ? (Ii) ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ರಕ್ಷಣಾ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಪರಿಮಾಣೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಟಿಯ ಮುಖ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಘಟಕಗಳು ಯಾವುವು? (Iii) ಆಕ್ರಮಣಕಾರರಿಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಸ್ಯ ಚಯಾಪಚಯವನ್ನು ಮರುಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಬೇಕೇ, ಹಾಗಿದ್ದಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಸ್ಯ ಹಾರ್ಮೋನ್ ಯಾವ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ರಕ್ಷಣೆಯ ಜಾತಿಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ? (Iv) ಅನೇಕ ರಕ್ಷಣಾ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳಿಂದ ಮಾಡಿದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಹಂತದ ಜೈವಿಕ ಅಂಗಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ, ಆಂತರಿಕ ಹೋಲಿಕೆಯಿಂದ ಅಂತರಜಾತಿ ಹೋಲಿಕೆಗೆ ಉಂಟಾಗುವ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಎಷ್ಟು ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಕೇಳಿದ್ದೇವೆ? ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು ತಂಬಾಕು ನಿಕೋಟಿನ್‌ನ ಎಲೆ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ, ಇದು ಶ್ರೀಮಂತ ವಿಶೇಷ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪರಿಸರ ಮಾದರಿ ಸಸ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಎರಡು ಸ್ಥಳೀಯ ಸಸ್ಯಹಾರಿಗಳಾದ ಲೆಪಿಡೋಪ್ಟೆರಾ ಡಾಟುರಾ (Ms) (ತುಂಬಾ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ತಿನ್ನಲಾಗುತ್ತದೆ) ಲಾರ್ವಾಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಸೋಲನೇಸಿ ಮತ್ತು ಸ್ಪೋಡೋಪ್ಟೆರಾ ಲಿಟ್ಟೊರಾಲಿಸ್ (Sl) ನಲ್ಲಿ, ಹತ್ತಿ ಎಲೆ ಹುಳುಗಳು ಸೋಲನೇಸಿಯ ಆತಿಥೇಯ ಸಸ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ತಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬಗಳ ಇತರ ಆತಿಥೇಯ ಸಸ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ರೀತಿಯ "ಕುಲ"ವಾಗಿದೆ. OD ಮತ್ತು MT ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ನಾವು MS/MS ಮೆಟಾಬಾಲೊಮಿಕ್ಸ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ ಅನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆದಿದ್ದೇವೆ. ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳ ಗುರುತನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಸಸ್ಯ ಹಾರ್ಮೋನ್ ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು OD ಪ್ರಚೋದನೆಯ ನಡುವಿನ ಸಹವರ್ತನೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು N. ನಾಸಿ ಮತ್ತು ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧಿತ ತಂಬಾಕು ಜಾತಿಗಳ ಸ್ಥಳೀಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಲಾಯಿತು.
ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ತಂಬಾಕಿನ ಎಲೆ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಟಿ ಮತ್ತು ರಚನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಒಟ್ಟಾರೆ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು, ಸಸ್ಯ ಸಾರಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಡೇಟಾ ಸ್ವತಂತ್ರ MS/MS ವರ್ಣಪಟಲವನ್ನು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಘಟಿಸಲು ನಾವು ಹಿಂದೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ (9). ಈ ವಿಭಿನ್ನವಲ್ಲದ ವಿಧಾನವು (MS/MS ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ) ಅನಗತ್ಯ ಸಂಯುಕ್ತ ವರ್ಣಪಟಲವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು, ನಂತರ ಇದನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಯುಕ್ತ-ಮಟ್ಟದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ವಿಘಟನೀಯ ಸಸ್ಯ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ವಿವಿಧ ಪ್ರಕಾರಗಳಾಗಿದ್ದು, ನೂರಾರು ರಿಂದ ಸಾವಿರಾರು ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ (ಇಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 500-1000-s/MS/MS). ಇಲ್ಲಿ, ನಾವು ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಮೆಟಾಬಾಲಿಕ್ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಟಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಮೆಟಾಬಾಲಿಕ್ ಆವರ್ತನ ವಿತರಣೆಯ ಶಾನನ್ ಎಂಟ್ರೊಪಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಮೆಟಾಬಾಲಿಕ್‌ನ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರತೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಹಿಂದೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದ ಸೂತ್ರವನ್ನು (8) ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಮೆಟಾಬಾಲಿಕ್ ವೈವಿಧ್ಯತೆ (Hj ಸೂಚಕ), ಮೆಟಾಬಾಲಿಕ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ವಿಶೇಷತೆ (δj ಸೂಚಕ) ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಮೆಟಾಬಾಲಿಕ್ (Si ಸೂಚಕ) ನ ಮೆಟಾಬಾಲಿಕ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಸೂಚಕಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ನಾವು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿದ್ದೇವೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಇಂಡಕ್ಟಿಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ನಾವು ಸಾಪೇಕ್ಷ ದೂರ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಟಿ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು (RDPI) ಅನ್ವಯಿಸಿದ್ದೇವೆ (ಚಿತ್ರ 1A) (30). ಈ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ, ನಾವು MS/MS ವರ್ಣಪಟಲವನ್ನು ಮೂಲ ಮಾಹಿತಿ ಘಟಕವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು MS/MS ನ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಸಮೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಆವರ್ತನ ವಿತರಣಾ ನಕ್ಷೆಯಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದರಿಂದ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಶಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ವಿಶೇಷತೆಯನ್ನು ಒಂದೇ MS/MS ವರ್ಣಪಟಲದ ಸರಾಸರಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯಿಂದ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಇಂಡಕ್ಟಿಬಿಲಿಟಿ ನಂತರ ಕೆಲವು MS/MS ವರ್ಗಗಳ ಸಮೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಳವು ರೋಹಿತದ ಇಂಡಕ್ಟಿಬಿಲಿಟಿ, RDPI ಮತ್ತು ವಿಶೇಷತೆಯಾಗಿ ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ, δj ಸೂಚ್ಯಂಕದಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಳ, ಏಕೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳು ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ Si ಸೂಚ್ಯಂಕ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ. Hj ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಇಳಿಕೆಯು ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ MS/MS ನ ಸಂಖ್ಯೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಆವರ್ತನ ವಿತರಣೆಯು ಕಡಿಮೆ ಏಕರೂಪದ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದರ ಒಟ್ಟಾರೆ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. Si ಸೂಚ್ಯಂಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಮೂಲಕ, ಕೆಲವು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಂದ ಯಾವ MS/MS ಪ್ರೇರಿತವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಯಾವ MS/MS ಪ್ರೇರಿತಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು MT ಮತ್ತು OD ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ಸೂಚಕವಾಗಿದೆ.
(A) ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ (H1 ರಿಂದ Hx) MS/MS ಡೇಟಾ-ಇಂಡ್ಯೂಸಿಬಿಲಿಟಿ (RDPI), ವೈವಿಧ್ಯತೆ (Hj ಸೂಚ್ಯಂಕ), ವಿಶೇಷತೆ (δj ಸೂಚ್ಯಂಕ) ಮತ್ತು ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ (Si ಸೂಚ್ಯಂಕ) ಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿವರಣೆಗಳು. ವಿಶೇಷತೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಳವು (δj) ಸರಾಸರಿಯಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯಲ್ಲಿನ ಇಳಿಕೆ (Hj) ವಿತರಣಾ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್‌ಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಇಳಿಕೆ ಅಥವಾ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್‌ಗಳ ಅಸಮ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. Si ಮೌಲ್ಯವು ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿದೆಯೇ (ಇಲ್ಲಿ, ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ) ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಯಾಗಿ ಅದೇ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ. (B) ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಅಕ್ಷವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಕ್ಷಣಾ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ರೇಖಾಚಿತ್ರ. OD ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ದಾಳಿಯು ರಕ್ಷಣಾ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ δj ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, Hj ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಚಯಾಪಚಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಕಡಿಮೆ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಕಡೆಗೆ ಮರುಸಂಘಟಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ದಾಳಿಯು ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ದಿಕ್ಕಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು MT ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿದ ಚಯಾಪಚಯ ಮಾಹಿತಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಸೂಚಕವಾಗಿ Hj ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು Si ನ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಾವು ಮಿಶ್ರ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಅತ್ಯುತ್ತಮ MT, ಇದರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೆಲವು ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತವೆ (ಹೆಚ್ಚಿನ Si ಮೌಲ್ಯ), ಆದರೆ ಇತರವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ (ಕಡಿಮೆ Si ಮೌಲ್ಯ).
ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನಾವು OD ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ, ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ-ಪ್ರೇರಿತ ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಪ್ರೇರಿತವಲ್ಲದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ (i) ಚಯಾಪಚಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯ ಹೆಚ್ಚಳ (Si ಸೂಚ್ಯಂಕ) ಚಯಾಪಚಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವುದು (δj ಸೂಚ್ಯಂಕ) ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣಾ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೆಲವು ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ಗುಂಪುಗಳ ಹೆಚ್ಚಳ, ಮತ್ತು (ii) ಹೆಚ್ಚಿನ ಲೆಪ್ಟಿನ್ ದೇಹದ ವಿತರಣೆಗೆ ಚಯಾಪಚಯ ಆವರ್ತನ ವಿತರಣೆಯ ಬದಲಾವಣೆಯಿಂದಾಗಿ ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಇಳಿಕೆ (Hj ಸೂಚ್ಯಂಕ). ಒಂದೇ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಆದೇಶಿತ Si ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ಅದರ ರಕ್ಷಣಾ ಮೌಲ್ಯದ ಪ್ರಕಾರ Si ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ 1B). ಈ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ, ಪ್ರಚೋದನೆಯು (i) δj ಸೂಚ್ಯಂಕದಲ್ಲಿ ಇಳಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ದಿಕ್ಕಿನೇತರ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು (ii) ಚಯಾಪಚಯ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಹೆಚ್ಚಳದಿಂದಾಗಿ Hj ಸೂಚ್ಯಂಕದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ನಾವು MT ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅಥವಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಶಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿಯಿಂದ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬಹುದು. ಚಯಾಪಚಯ ಸಂಯೋಜನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, MT ಸಿದ್ಧಾಂತವು Si ನ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿರುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ರಕ್ಷಣಾ ಮೌಲ್ಯವು ಪರಿಸರದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು, ನಾವು ಮಿಶ್ರ ರಕ್ಷಣಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ δj ಮತ್ತು Hj ಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ದಿಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿ Si ಹೆಚ್ಚಳದೊಂದಿಗೆ ಎರಡಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೆಲವು ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್ ಗುಂಪುಗಳು ಮಾತ್ರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ Si ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಇತರವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ (ಚಿತ್ರ 1B).
ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತ ವಿವರಣೆಯ ಅಕ್ಷದ ಮೇಲೆ ಮರು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ರಕ್ಷಣಾ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ನಾವು ನೆಪೆಂಥೆಸ್ ಪ್ಯಾಲೆನ್ಸ್‌ನ ಎಲೆಗಳ ಮೇಲೆ ತಜ್ಞ (Ms) ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದಿ (Sl) ಸಸ್ಯಹಾರಿ ಲಾರ್ವಾಗಳನ್ನು ಬೆಳೆಸಿದ್ದೇವೆ (ಚಿತ್ರ 2A). MS/MS ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಮರಿಹುಳು ಆಹಾರದ ನಂತರ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಎಲೆ ಅಂಗಾಂಶದ ಮೆಥನಾಲ್ ಸಾರಗಳಿಂದ ನಾವು 599 ಅನಗತ್ಯ MS/MS ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಾ (ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ S1) ಅನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ. MS/MS ಸಂರಚನಾ ಫೈಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ವಿಷಯದ ಮರುಸಂರಚನೆಯನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು RDPI, Hj ಮತ್ತು δj ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ 2B). ಒಟ್ಟಾರೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯೆಂದರೆ, ಮಾಹಿತಿ ವಿವರಣೆಯಿಂದ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ಮರಿಹುಳುಗಳು ಎಲೆಗಳನ್ನು ತಿನ್ನುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿದಂತೆ, ಎಲ್ಲಾ ಚಯಾಪಚಯ ಮರುಸಂಘಟನೆಯ ಮಟ್ಟವು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ: ಸಸ್ಯಹಾರಿ ತಿಂದ 72 ಗಂಟೆಗಳ ನಂತರ, RDPI ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಹಾನಿಯಾಗದ ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, Hj ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು δj ಸೂಚ್ಯಂಕದಿಂದ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ನ ವಿಶೇಷತೆಯ ಹೆಚ್ಚಿದ ಮಟ್ಟದಿಂದಾಗಿ. ಈ ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯು OD ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ MT ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮುಖ್ಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿದೆ, ಇದು ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿನ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ (ದಿಕ್ಕಿಲ್ಲದ) ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಂಬುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ 1B). ಈ ಎರಡು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ಮೌಖಿಕ ಸ್ರವಿಸುವಿಕೆ (OS) ಎಲಿಸಿಟರ್ ಅಂಶ ಮತ್ತು ಆಹಾರ ನಡವಳಿಕೆಯು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳ ನೇರ ಆಹಾರವು 24-ಗಂಟೆ ಮತ್ತು 72-ಗಂಟೆಗಳ ಸುಗ್ಗಿಯ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ Hj ಮತ್ತು δj ನ ದಿಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು. RDPI ನ 72 ಗಂಟೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. Ms ಫೀಡಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಉಂಟಾದದ್ದಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, Sl ಫೀಡಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಒಟ್ಟಾರೆ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಿತ್ತು.
(A) ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿನ್ಯಾಸ: ಸಾಮಾನ್ಯ ಹಂದಿ (S1) ಅಥವಾ ತಜ್ಞ (Ms) ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಗೆ ಹೂಜಿ ಸಸ್ಯಗಳ ಉಪ್ಪುರಹಿತ ಎಲೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಗೆ, ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಎಲೆ ಸ್ಥಾನಗಳ ಗಾಯದ ಪಂಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು Ms (W + OSMs) ನ OS ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. S1 (W + OSSl) ಲಾರ್ವಾಗಳು ಅಥವಾ ನೀರು (W + W). ನಿಯಂತ್ರಣ (C) ಹಾನಿಯಾಗದ ಎಲೆಯಾಗಿದೆ. (B) ಇಂಡಕ್ಸಿಬಿಲಿಟಿ (ನಿಯಂತ್ರಣ ಚಾರ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ RDPI), ವೈವಿಧ್ಯತೆ (Hj ಸೂಚ್ಯಂಕ) ಮತ್ತು ವಿಶೇಷತೆ (δj ಸೂಚ್ಯಂಕ) ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ನಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ (599 MS/MS; ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ S1). ನಕ್ಷತ್ರ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ನೇರ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಆಹಾರ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿನ ನಡುವಿನ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ (ಜೋಡಿಸಲಾದ t-ಪರೀಕ್ಷೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ t-ಪರೀಕ್ಷೆ, *P<0.05 ಮತ್ತು ***P<0.001). ns, ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ. (C) ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಂತರ ಮುಖ್ಯ (ನೀಲಿ ಪೆಟ್ಟಿಗೆ, ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲ, ಸಾವಯವ ಆಮ್ಲ ಮತ್ತು ಸಕ್ಕರೆ; ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ S2) ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ (ಕೆಂಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆ 443 MS/MS; ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ S1) ನ ಸಮಯ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಸೂಚ್ಯಂಕ. ಬಣ್ಣ ಬ್ಯಾಂಡ್ 95% ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ನಕ್ಷತ್ರ ಚಿಹ್ನೆಯು ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣದ ನಡುವಿನ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ [ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಚತುರ್ಭುಜ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ANOVA), ನಂತರ ಪೋಸ್ಟ್ ಹಾಕ್ ಬಹು ಹೋಲಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಟುಕಿಯ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸ (HSD), *P<0.05, **P<0.01 ಮತ್ತು *** P <0.001]. (D) ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳ ವಿಶೇಷತೆ (ವಿಭಿನ್ನ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮಾದರಿಗಳು).
ಚಯಾಪಚಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ-ಪ್ರೇರಿತ ಪುನರ್ರಚನೆಯು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಫಲಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು, ನಾವು ಮೊದಲು ನೆಪೆಂಥೆಸ್ ಪ್ಯಾಲೆನ್ಸ್‌ಗಳ ಎಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಬೀತಾದ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಪ್ರತಿರೋಧದೊಂದಿಗೆ ಹಿಂದೆ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಫೀನಾಲಿಕ್ ಅಮೈಡ್‌ಗಳು ಹೈಡ್ರಾಕ್ಸಿಸಿನ್ನಮೈಡ್-ಪಾಲಿಯಮೈನ್ ಸಂಯೋಜಕಗಳಾಗಿವೆ, ಅವು ಕೀಟಗಳ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕೀಟಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಬಂದಿದೆ (32). ನಾವು ಅನುಗುಣವಾದ MS/MS ನ ಪೂರ್ವಗಾಮಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿದೆವು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಚಿತ ಚಲನ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಿದೆವು (ಚಿತ್ರ S1). ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಲ್ಲದ ಸಂಗತಿಯೆಂದರೆ, ಕ್ಲೋರೊಜೆನಿಕ್ ಆಮ್ಲ (CGA) ಮತ್ತು ರುಟಿನ್ ನಂತಹ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಭಾಗಿಯಾಗದ ಫೀನಾಲ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ನಂತರ ಕಡಿಮೆ-ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳು ಫೀನಾಲ್ ಅಮೈಡ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಬಲವಾಗಿಸಬಹುದು. ಎರಡು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ನಿರಂತರ ಆಹಾರವು ಫೀನಾಲ್‌ಮೈಡ್‌ಗಳ ಬಹುತೇಕ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪ್ರಚೋದನೆಯ ವರ್ಣಪಟಲಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು ಮತ್ತು ಈ ಮಾದರಿಯು ಫೀನಾಲ್‌ಮೈಡ್‌ಗಳ ಡಿ ನೊವೊ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿತ್ತು. 17-ಹೈಡ್ರಾಕ್ಸಿಜೆರಾನಿಲ್ ನೊನೆಡಿಯಾಲ್ ಡೈಟರ್ಪೀನ್ ಗ್ಲೈಕೋಸೈಡ್‌ಗಳು (17-HGL-DTGs) ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವಾಗ ಅದೇ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಗಮನಿಸಬಹುದು, ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ಸಸ್ಯಹಾರಿ ವಿರೋಧಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಸೈಕ್ಲಿಕ್ ಡೈಟರ್ಪೀನ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ (33), ಇದರಲ್ಲಿ Sl ಜೊತೆ Ms ಫೀಡಿಂಗ್ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಿತು (ಚಿತ್ರ S1)).
ನೇರ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಆಹಾರ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅನಾನುಕೂಲವೆಂದರೆ ಎಲೆ ಸೇವನೆಯ ದರ ಮತ್ತು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ಆಹಾರದ ಸಮಯದಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ಇದು ಗಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರೇರಿತ ಎಲೆ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಜಾತಿಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು, ಹೊಸದಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ OS (OSM ಮತ್ತು OSS1) ಅನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾದ ಎಲೆ ಸ್ಥಾನಗಳ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪಂಕ್ಚರ್ W ಗೆ ತಕ್ಷಣವೇ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು Ms ಮತ್ತು Sl ಲಾರ್ವಾಗಳ ಆಹಾರವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು W + OS ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಅಂಗಾಂಶ ನಷ್ಟದ ದರ ಅಥವಾ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಗೊಂದಲಮಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡದೆ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಯಿಂದ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಾರಂಭವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಸಮಯಕ್ಕೆ ತರುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ 2A) (34). MS/MS ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಬಳಸಿ, ನಾವು 443 MS/MS ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಾ (ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ S1) ಅನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ, ಇದು ನೇರ ಫೀಡ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಂದ ಹಿಂದೆ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಾದೊಂದಿಗೆ ಅತಿಕ್ರಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಈ MS/MS ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನ ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಎಲೆ-ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬಾಲೋಮ್‌ಗಳ ಮರು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ OS-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಚೋದನೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ (ಚಿತ್ರ 2C). ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, OSS1 ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, OSM 4 ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಚಯಾಪಚಯ ವಿಶೇಷತೆಯ ವರ್ಧನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು. ನೇರ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಆಹಾರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, Hj ಮತ್ತು δj ಅನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲಾದ ಚಯಾಪಚಯ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಅನುಕರಿಸಿದ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಚಯಾಪಚಯ ವಿಶೇಷತೆಯ ನಿರ್ದೇಶನವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ 2D). ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಚಯಾಪಚಯ ಪರಿಣತಿಯಲ್ಲಿನ ಈ ಉದ್ದೇಶಿತ ಹೆಚ್ಚಳವು ಅನುಕರಿಸಿದ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಕೇಂದ್ರ ಇಂಗಾಲದ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಪುನರ್ರಚನೆಯಿಂದಾಗಿಯೇ ಎಂದು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ನಾವು ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲಗಳು, ಸಾವಯವ ಆಮ್ಲಗಳು ಮತ್ತು ಸಕ್ಕರೆಗಳ (ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ S2) ವಿಷಯವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿದ್ದೇವೆ (ಚಿತ್ರ S2). ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲು, ಹಿಂದೆ ಚರ್ಚಿಸಲಾದ ಫಿನೋಲಮೈಡ್ ಮತ್ತು 17-HGL-DTG ಮಾರ್ಗಗಳ ಚಯಾಪಚಯ ಸಂಚಯನ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ನಾವು ಮತ್ತಷ್ಟು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ OS-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಚೋದನೆಯು ಫಿನೋಲಮೈಡ್ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯೊಳಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಮರುಜೋಡಣೆ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ S3). ಕೂಮರಿನ್ ಮತ್ತು ಕೆಫಿಯೋಯ್ಲ್ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೀನಾಲಿಕ್ ಅಮೈಡ್‌ಗಳು OSS1 ನಿಂದ ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿ ಪ್ರೇರಿತವಾಗುತ್ತವೆ, ಆದರೆ OSMಗಳು ಫೆರುಲಿಲ್ ಸಂಯುಕ್ತಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತವೆ. 17-HGL-DTG ಮಾರ್ಗಕ್ಕಾಗಿ, ಡೌನ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮ್ಯಾಲೋನೈಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ಡೈಮಲೋನೈಲೇಷನ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಂದ ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ OS ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗಿದೆ (ಚಿತ್ರ S3).
ಮುಂದೆ, ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಲ್ಲಿ ರೋಸೆಟ್ ಸಸ್ಯ ಎಲೆಗಳ ಎಲೆಗಳಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಲು OSM ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಟೈಮ್-ಕೋರ್ಸ್ ಮೈಕ್ರೋಅರೇ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾವು OS-ಪ್ರೇರಿತ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಟಿಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ಮಾದರಿ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರವು ಮೂಲತಃ ಈ ಮೆಟಾಬಾಲೊಮಿಕ್ಸ್ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ (35). ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಮೆಟಾಬಾಲೊಮಿಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಟಿಯನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೆಟಾಬಾಲೊಮಿಕ್ ಪುನರ್ರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, Ms ನಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಎಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಸ್ಥಿರ ಪ್ರತಿಲೇಖನ ಸ್ಫೋಟಗಳನ್ನು ನಾವು ಗಮನಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇಂಡಕ್ಸಿಬಿಲಿಟಿ (RDPI) ಮತ್ತು ವಿಶೇಷತೆ (δj) 1 ನಲ್ಲಿವೆ. ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಹೆಚ್ಚಳ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯತೆ (Hj), BMP1 ನ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಯಿತು, ನಂತರ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ವಿಶೇಷತೆಯ ವಿಶ್ರಾಂತಿ (ಚಿತ್ರ S4). ಮೆಟಾಬಾಲಿಕ್ ಜೀನ್ ಕುಟುಂಬಗಳು (P450, ಗ್ಲೈಕೋಸಿಲ್ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರೇಸ್ ಮತ್ತು BAHD ಅಸಿಲ್‌ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರೇಸ್‌ನಂತಹವು) ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಆರಂಭಿಕ ಹೈ-ಸ್ಪೆಷಲೈಸೇಶನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಪಡೆದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಘಟಕಗಳಿಂದ ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿಯಾಗಿ, ಫೆನೈಲಾಲನೈನ್ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಫಿನೋಲಮೈಡ್ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಜೀನ್‌ಗಳು, ಆಕರ್ಷಿಸಲ್ಪಡದ ಸಸ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು OS- ಪ್ರೇರಿತವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ನಿಕಟವಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ ಎಂದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ದೃಢಪಡಿಸಿದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದ ಅಪ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಲೇಖನ ಅಂಶ MYB8 ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಜೀನ್‌ಗಳು PAL1, PAL2, C4H ಮತ್ತು 4CL, ಪ್ರತಿಲೇಖನದ ಆರಂಭಿಕ ಆರಂಭವನ್ನು ತೋರಿಸಿವೆ. AT1, DH29, ಮತ್ತು CV86 ನಂತಹ ಫಿನೋಲಮೈಡ್‌ನ ಅಂತಿಮ ಜೋಡಣೆಯಲ್ಲಿ ಪಾತ್ರವಹಿಸುವ ಅಸಿಲ್‌ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರೇಸ್‌ಗಳು ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಅಪ್‌ರೆಗ್ಯುಲೇಷನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ (ಚಿತ್ರ S4). ಮೇಲಿನ ಅವಲೋಕನಗಳು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟೋಮ್ ವಿಶೇಷತೆಯ ಆರಂಭಿಕ ಆರಂಭ ಮತ್ತು ಮೆಟಾಬಾಲೊಮಿಕ್ಸ್ ವಿಶೇಷತೆಯ ನಂತರದ ವರ್ಧನೆಯು ಒಂದು ಸಂಯೋಜಿತ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರಬಲ ರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ನಿಯಂತ್ರಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿರಬಹುದು.
ಸಸ್ಯ ಹಾರ್ಮೋನ್ ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪುನರ್ರಚನೆಯು ಸಸ್ಯಗಳ ಶರೀರಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಮರು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ನಿಯಂತ್ರಕ ಪದರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ನಂತರ, ನಾವು ಪ್ರಮುಖ ಸಸ್ಯ ಹಾರ್ಮೋನ್ ವರ್ಗಗಳ ಸಂಚಿತ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸಹ-ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ [ಪಿಯರ್ಸನ್ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಗುಣಾಂಕ (PCC)> 0.4] (ಚಿತ್ರ 3A). ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ, ಜೈವಿಕ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಸ್ಯ ಹಾರ್ಮೋನುಗಳು ಸಸ್ಯ ಹಾರ್ಮೋನ್ ಸಹ-ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಜಾಲದೊಳಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಸಸ್ಯ ಹಾರ್ಮೋನುಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲು ಚಯಾಪಚಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ (Si ಸೂಚ್ಯಂಕ) ಅನ್ನು ಈ ಜಾಲಕ್ಕೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಎಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ: ಒಂದು JA ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ JA (ಅದರ ಜೈವಿಕವಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯ ರೂಪ JA-Ile) ಮತ್ತು ಇತರ JA ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಅತ್ಯಧಿಕ Si ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ; ಇನ್ನೊಂದು ಎಥಿಲೀನ್ (ET). ಗಿಬ್ಬೆರೆಲಿನ್ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಮ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ಮಾತ್ರ ತೋರಿಸಿದರೆ, ಸೈಟೊಕಿನಿನ್, ಆಕ್ಸಿನ್ ಮತ್ತು ಅಬ್ಸಿಸಿಕ್ ಆಮ್ಲದಂತಹ ಇತರ ಸಸ್ಯ ಹಾರ್ಮೋನುಗಳು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಇಂಡಕ್ಷನ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದವು. W + W ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, OS ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ (W + OS) ಮೂಲಕ JA ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯದ ವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಮೂಲತಃ JA ಗಳ ಬಲವಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೂಚಕವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ, ವಿಭಿನ್ನ ಎಲಿಸಿಟರ್ ವಿಷಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ OSM ಮತ್ತು OSS1 JA ಮತ್ತು JA-Ile ನ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಶೇಖರಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಬಂದಿದೆ. OSS1 ಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, OSM ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಮತ್ತು ಬಲವಾಗಿ OSM ಗಳಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ OSS1 ತಳದ ಗಾಯಗಳ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವರ್ಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ (ಚಿತ್ರ 3B).
(ಎ) ಸಸ್ಯಹಾರಿ-ಪ್ರೇರಿತ ಸಸ್ಯ ಹಾರ್ಮೋನ್ ಸಂಚಯ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ನ ಪಿಸಿಸಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಸಹ-ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಜಾಲ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ನೋಡ್ ಒಂದೇ ಸಸ್ಯ ಹಾರ್ಮೋನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೋಡ್‌ನ ಗಾತ್ರವು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ನಡುವೆ ಸಸ್ಯ ಹಾರ್ಮೋನ್‌ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ Si ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. (ಬಿ) ವಿಭಿನ್ನ ಬಣ್ಣಗಳಿಂದ ಸೂಚಿಸಲಾದ ವಿಭಿನ್ನ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಎಲೆಗಳಲ್ಲಿ JA, JA-Ile ಮತ್ತು ET ಗಳ ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ಏಪ್ರಿಕಾಟ್, W + OSM; ನೀಲಿ, W + OSSl; ಕಪ್ಪು, W + W; ಬೂದು, C (ನಿಯಂತ್ರಣ). ನಕ್ಷತ್ರ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣದ ನಡುವಿನ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ (ಎರಡು-ಮಾರ್ಗ ANOVA ನಂತರ ಟುಕಿ HSD ಪೋಸ್ಟ್ ಹಾಕ್ ಬಹು ಹೋಲಿಕೆ, *** P <0.001). JA ಜೈವಿಕ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ (C)697 MS/MS (ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ S1) ಮತ್ತು ದುರ್ಬಲಗೊಂಡ ET ಸಿಗ್ನಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ETR1 ನಲ್ಲಿ ದುರ್ಬಲಗೊಂಡ ಗ್ರಹಿಕೆ ವರ್ಣಪಟಲ (irAOC ಮತ್ತು irCOI1) ಮತ್ತು (D)585 MS/MS (ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ S1) ನ ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎರಡು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಸಸ್ಯಹಾರಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು ಸಸ್ಯ ರೇಖೆಗಳು ಮತ್ತು ಖಾಲಿ ವಾಹನ (EV) ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಸ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಿದವು. W+OS ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು ಹಾನಿಯಾಗದ ನಿಯಂತ್ರಣದ ನಡುವಿನ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನಕ್ಷತ್ರ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ (ದ್ವಿಮುಖ ANOVA ನಂತರ ಟುಕಿ HSD ಪೋಸ್ಟ್ ಹಾಕ್ ಮಲ್ಟಿಪಲ್ ಹೋಲಿಕೆ, *P<0.05, **P<0.01 ಮತ್ತು ***P<0.001). (E) ವಿಶೇಷತೆಗೆ ಚದುರಿದ ವಿರೋಧದ ಚದುರಿದ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು. ಬಣ್ಣಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ತಳೀಯವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ತಳಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ; ಚಿಹ್ನೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ: ತ್ರಿಕೋನ, W + OSS1; ಆಯತ, W + OSM; ವೃತ್ತ C
ಮುಂದೆ, ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ಮೇಲಿನ ಈ ಎರಡು ಸಸ್ಯ ಹಾರ್ಮೋನುಗಳ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನಾವು JA ಮತ್ತು ET ಜೈವಿಕ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ (irAOC ಮತ್ತು irACO) ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆ (irCOI1 ಮತ್ತು sETR1) ನ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ದುರ್ಬಲಗೊಂಡ ನೆಪೆಂಥೆಸ್ (irCOI1 ಮತ್ತು sETR1) ನ ತಳೀಯವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ತಳಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಮರು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಕೊಡುಗೆ. ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ಖಾಲಿ ವಾಹಕ (EV) ಸಸ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ-OS ನ ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ನಾವು ದೃಢಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ (ಚಿತ್ರ 3, C ನಿಂದ D) ಮತ್ತು OSM ನಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ Hj ಸೂಚ್ಯಂಕದಲ್ಲಿನ ಒಟ್ಟಾರೆ ಇಳಿಕೆ, ಆದರೆ δj ಸೂಚ್ಯಂಕ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. OSS1 ನಿಂದ ಪ್ರಚೋದಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಿಂತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. Hj ಮತ್ತು δj ಅನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳಾಗಿ ಬಳಸುವ ಎರಡು-ಸಾಲಿನ ಗ್ರಾಫ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ 3E). ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯೆಂದರೆ, JA ಸಿಗ್ನಲ್ ಕೊರತೆಯಿರುವ ತಳಿಗಳಲ್ಲಿ, ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಬಹುತೇಕ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಲ್ಪಡುತ್ತವೆ (ಚಿತ್ರ 3C). ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, sETR1 ಸಸ್ಯಗಳಲ್ಲಿನ ಮೌನ ET ಗ್ರಹಿಕೆ, ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಮೇಲಿನ ಒಟ್ಟಾರೆ ಪರಿಣಾಮವು JA ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್‌ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೂ, OSM ಮತ್ತು OSS1 ಪ್ರಚೋದನೆಗಳ ನಡುವಿನ Hj ಮತ್ತು δj ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ 3D ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ S5). . JA ಸಿಗ್ನಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಡಕ್ಷನ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯದ ಜೊತೆಗೆ, ET ಸಿಗ್ನಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಡಕ್ಷನ್ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ಜಾತಿ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿಯಾಗಿಯೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, sETR1 ಸಸ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟಾರೆ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ರಚೋದನೆಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಬದಲಾವಣೆ ಇರಲಿಲ್ಲ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, sETR1 ಸಸ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, irACO ಸಸ್ಯಗಳು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಚಯಾಪಚಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಒಟ್ಟಾರೆ ವೈಶಾಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಿದವು, ಆದರೆ OSM ಮತ್ತು OSS1 ಸವಾಲುಗಳ ನಡುವೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ Hj ಮತ್ತು δj ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿದವು (ಚಿತ್ರ S5).
ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ಜಾತಿ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವ ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ET ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು, ನಾವು ಹಿಂದೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ರಚನಾತ್ಮಕ MS/MS ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ವಿಧಾನವು MS/MS ತುಣುಕುಗಳಿಂದ [ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಚುಕ್ಕೆ ಉತ್ಪನ್ನ (NDP)] ಮತ್ತು ತಟಸ್ಥ ನಷ್ಟ (NL) ಆಧಾರಿತ ಹೋಲಿಕೆ ಸ್ಕೋರ್‌ನಿಂದ ಚಯಾಪಚಯ ಕುಟುಂಬವನ್ನು ಮರು-ಊಹಿಸಲು ಬೈ-ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ET ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಜೆನಿಕ್ ರೇಖೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ MS/MS ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ 585 MS/MS (ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ S1) ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿತು, ಇದನ್ನು ಏಳು ಮುಖ್ಯ MS/MS ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳಾಗಿ (M) (ಚಿತ್ರ 4A) ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಹಿಂದೆ ನಿರೂಪಿಸಲಾದ ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳಿಂದ ದಟ್ಟವಾಗಿ ತುಂಬಿರುತ್ತವೆ: ಉದಾಹರಣೆಗೆ, M1, M2, M3, M4 ಮತ್ತು M7 ವಿವಿಧ ಫೀನಾಲ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು (M1), ಫ್ಲೇವನಾಯ್ಡ್ ಗ್ಲೈಕೋಸೈಡ್‌ಗಳು (M2), ಅಸಿಲ್ ಸಕ್ಕರೆಗಳು (M3 ಮತ್ತು M4), ಮತ್ತು 17-HGL-DTG (M7) ನಲ್ಲಿ ಸಮೃದ್ಧವಾಗಿವೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಪ್ರತಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಒಂದೇ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್‌ನ ಚಯಾಪಚಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು (Si ಸೂಚ್ಯಂಕ) ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ Si ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯಿಂದ ನೋಡಬಹುದು. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಮತ್ತು ಜೀನೋಟೈಪ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ MS/MS ವರ್ಣಪಟಲವು ಹೆಚ್ಚಿನ Si ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು ಕುರ್ಟೋಸಿಸ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಬಲ ಬಾಲದ ಮೂಲೆಯಲ್ಲಿ ತುಪ್ಪಳದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಅಂತಹ ಒಂದು ನೇರ ಕೊಲಾಯ್ಡ್ ವಿತರಣೆಯನ್ನು M1 ನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಯಿತು, ಇದರಲ್ಲಿ ಫೀನಾಲ್ ಅಮೈಡ್ ಅತ್ಯಧಿಕ Si ಭಾಗವನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ (ಚಿತ್ರ 4B). M7 ನಲ್ಲಿ ಹಿಂದೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಪ್ರೇರಿತ 17-HGL-DTG ಮಧ್ಯಮ Si ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ, ಇದು ಎರಡು OS ಪ್ರಕಾರಗಳ ನಡುವೆ ಮಧ್ಯಮ ಮಟ್ಟದ ಭೇದಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ರುಟಿನ್, CGA ಮತ್ತು ಅಸಿಲ್ ಸಕ್ಕರೆಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾದ ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್‌ಗಳು ಕಡಿಮೆ Si ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿವೆ. ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು Si ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು, ಪ್ರತಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗೆ ಆಣ್ವಿಕ ಜಾಲವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ (ಚಿತ್ರ 4B). OD ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ಸೂಚನೆ (ಚಿತ್ರ 1B ನಲ್ಲಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಲಾಗಿದೆ) ಸಸ್ಯಹಾರಿಗಳ ನಂತರ ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳ ಮರುಸಂಘಟನೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣಾ ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಏಕಮುಖ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬೇಕು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅವುಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ (ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವಿತರಣೆಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ) ಮೋಡ್) MT ಸಿದ್ಧಾಂತದಿಂದ ಊಹಿಸಲಾದ ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್. M1 ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಫೀನಾಲ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಕೀಟಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕುಸಿತಕ್ಕೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ (32). ಪ್ರೇರಿತ ಎಲೆಗಳು ಮತ್ತು EV ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಸ್ಯಗಳ ಘಟಕ ಎಲೆಗಳ ನಡುವಿನ M1 ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ Si ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು 24 ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ, ಸಸ್ಯಹಾರಿ ಕೀಟಗಳ ನಂತರ ಅನೇಕ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳ ಮೆಟಾಬಾಲಿಕ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಗಮನಿಸಿದ್ದೇವೆ (ಚಿತ್ರ 4C). Si ಮೌಲ್ಯದಲ್ಲಿನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹೆಚ್ಚಳವು ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಫಿನೋಲಮೈಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಪತ್ತೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಹಬಾಳ್ವೆ ಹೊಂದಿರುವ ಇತರ ಫೀನಾಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅಜ್ಞಾತ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ Si ಮೌಲ್ಯದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚಳ ಕಂಡುಬಂದಿಲ್ಲ. ಇದು OD ಸಿದ್ಧಾಂತಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿಶೇಷ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಸಸ್ಯಹಾರಿಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಮೆಟಾಬಾಲಿಕ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಮುಖ್ಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿವೆ. ಫಿನೋಲಮೈಡ್ ವರ್ಣಪಟಲದ ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯು OS-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ET ಯಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ನಾವು ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ Si ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ರೂಪಿಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು EV ಮತ್ತು sETR1 ಜೀನೋಟೈಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ OSM ಮತ್ತು OSS1 ನಡುವೆ ವಿಭಿನ್ನ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದ್ದೇವೆ (ಚಿತ್ರ 4D). sETR1 ನಲ್ಲಿ, OSM ಮತ್ತು OSS1 ನಡುವಿನ ಫೆನಮೈಡ್-ಪ್ರೇರಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಬಹಳವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. JA-ನಿಯಂತ್ರಿತ ಚಯಾಪಚಯ ವಿಶೇಷತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮುಖ್ಯ MS/MS ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು JA ಇಲ್ಲದ ತಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ MS/MS ಡೇಟಾಗೆ ಬೈ-ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಹ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ (ಚಿತ್ರ S6).
(A) ಹಂಚಿಕೆಯ ತುಣುಕು (NDP ಹೋಲಿಕೆ) ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯ ತಟಸ್ಥ ನಷ್ಟ (NL ಹೋಲಿಕೆ) ಆಧಾರಿತ 585 MS/MS ನ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮಾಡ್ಯೂಲ್ (M) ತಿಳಿದಿರುವ ಸಂಯುಕ್ತ ಕುಟುಂಬದೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ ಅಜ್ಞಾತ ಅಥವಾ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಚಯಾಪಚಯಗೊಂಡ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ಸಂಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವುದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ, ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ (MS/MS) ನಿರ್ದಿಷ್ಟ (Si) ವಿತರಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. (B) ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಆಣ್ವಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್: ನೋಡ್‌ಗಳು MS/MS ಮತ್ತು ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ, NDP (ಕೆಂಪು) ಮತ್ತು NL (ನೀಲಿ) MS/MS ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳು (ಕಟ್-ಆಫ್,> 0.6). ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತಾ ಸೂಚ್ಯಂಕ (Si) ಮಾಡ್ಯೂಲ್ (ಎಡ) ಆಧರಿಸಿ ಬಣ್ಣ ಬಳಿಯಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆಣ್ವಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗೆ (ಬಲ) ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. (C) 24 ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ ರಚನಾತ್ಮಕ (ನಿಯಂತ್ರಣ) ಮತ್ತು ಪ್ರೇರಿತ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ (ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಸಸ್ಯಹಾರಿ) EV ಸಸ್ಯದ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ M1: ಆಣ್ವಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರ (Si ಮೌಲ್ಯವು ನೋಡ್ ಗಾತ್ರವಾಗಿದೆ, ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಫಿನೋಲಮೈಡ್ ಅನ್ನು ನೀಲಿ ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ). (D) ದುರ್ಬಲಗೊಂಡ EV ಮತ್ತು ET ಗ್ರಹಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ sETR1 ವರ್ಣಪಟಲ ರೇಖೆಯ M1 ಆಣ್ವಿಕ ಜಾಲ ರೇಖಾಚಿತ್ರ: ಹಸಿರು ವೃತ್ತದ ನೋಡ್ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಫೀನಾಲಿಕ್ ಸಂಯುಕ್ತ, ಮತ್ತು ನೋಡ್ ಗಾತ್ರದಂತೆ W + OSM ಮತ್ತು W + OSS1 ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ನಡುವಿನ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸ (P ಮೌಲ್ಯ). CP, N-ಕ್ಯಾಫಿಯಾಯ್ಲ್-ಟೈರೋಸಿನ್; CS, N-ಕ್ಯಾಫಿಯಾಯ್ಲ್-ಸ್ಪರ್ಮಿಡಿನ್; FP, N-ಫೆರುಲಿಕ್ ಆಮ್ಲ ಎಸ್ಟರ್-ಯೂರಿಕ್ ಆಮ್ಲ; FS, N-ಫೆರುಲಿಲ್-ಸ್ಪರ್ಮಿಡಿನ್; CoP, N', N "-ಕೌಮರೊಲಿಲ್-ಟೈರೋಸಿನ್; DCS, N', N"-ಡೈಕಾಫಿಯಾಯ್ಲ್-ಸ್ಪರ್ಮಿಡಿನ್; CFS, N', N"-ಕ್ಯಾಫಿಯಾಯ್ಲ್, ಫೆರುಲೋಯ್ಲ್-ಸ್ಪರ್ಮಿಡಿನ್; ವುಲ್ಫ್ಬೆರಿ ಸನ್ ನಲ್ಲಿ ಲೈಸಿಯಂ ಬಾರ್ಬರಮ್; ನಿಕ್. O-AS, O-ಆಸಿಲ್ ಸಕ್ಕರೆ.
ನಾವು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಒಂದೇ ದುರ್ಬಲಗೊಂಡ ನೆಪೆಂಥೆಸ್ ಜೀನೋಟೈಪ್‌ನಿಂದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ JA ಮಟ್ಟಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ಮಟ್ಟಗಳಲ್ಲಿನ ಬಲವಾದ ಅಂತರ್ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಈ ಹಿಂದೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ (26). 43 ಜರ್ಮ್‌ಪ್ಲಾಸ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಲು ಈ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಈ ಜರ್ಮ್‌ಪ್ಲಾಸ್ಮ್‌ಗಳು N. ಪ್ಯಾಲೆನ್ಸ್‌ಗಳಿಂದ 123 ಜಾತಿಯ ಸಸ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಸಸ್ಯಗಳನ್ನು ಉತಾಹ್, ನೆವಾಡಾ, ಅರಿಜೋನಾ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾದ ವಿವಿಧ ಸ್ಥಳೀಯ ಆವಾಸಸ್ಥಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಬೀಜಗಳಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ (ಚಿತ್ರ S7), ನಾವು ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು (ಇಲ್ಲಿ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಮಟ್ಟ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) β ವೈವಿಧ್ಯತೆ) ಮತ್ತು OSM ನಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ವಿಶೇಷತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿದ್ದೇವೆ. ಹಿಂದಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ನಾವು Hj ಮತ್ತು δj ಅಕ್ಷಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಚಯಾಪಚಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಟಿಯಲ್ಲಿ ಜರ್ಮ್‌ಪ್ಲಾಸ್ಮ್‌ಗಳು ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ S7). ಈ ಸಂಘಟನೆಯು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ JA ಗಳ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಹಿಂದಿನ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಂಡಿದೆ (26, 36). Hj ಮತ್ತು δj ನಡುವಿನ ಒಟ್ಟಾರೆ ಮಟ್ಟದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು JA ಮತ್ತು JA-Ile ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, JA ಮತ್ತು ಮೆಟಾಬೊಲೋಮ್ β ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ನಡುವೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧವಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ (ಚಿತ್ರ S7). ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪತ್ತೆಯಾದ JA ಗಳ ಪ್ರಚೋದನೆಯಲ್ಲಿ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ-ಪ್ರೇರಿತ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ಕೀಟ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಂದ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಪ್ರಮುಖ ಚಯಾಪಚಯ ಬಹುರೂಪತೆಗಳಿಂದಾಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಿಂದಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ತಂಬಾಕು ವಿಧಗಳು ಪ್ರೇರಿತ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಚಯಾಪಚಯ ರಕ್ಷಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅವಲಂಬನೆಯಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿವೆ. ಸಸ್ಯಹಾರಿ-ವಿರೋಧಿ ಸಿಗ್ನಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಡಕ್ಷನ್ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಲ್ಲಿನ ಈ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಕೀಟಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಒತ್ತಡ, ಸಸ್ಯ ಜೀವನ ಚಕ್ರ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜಾತಿ ಬೆಳೆಯುವ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ರಕ್ಷಣಾ ಉತ್ಪಾದನಾ ವೆಚ್ಚಗಳಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಂಬಲಾಗಿದೆ. ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕಾ ಮತ್ತು ದಕ್ಷಿಣ ಅಮೆರಿಕಾಕ್ಕೆ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿರುವ ಆರು ನಿಕೋಟಿಯಾನಾ ಜಾತಿಗಳ ಸಸ್ಯಹಾರಿಗಳಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಎಲೆ ಚಯಾಪಚಯ ಮರುರೂಪಿಸುವಿಕೆಯ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ನಾವು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಪ್ರಭೇದಗಳು ನೆಪೆಂಥೆಸ್ ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕಾಕ್ಕೆ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ ನಿಕೋಲಸ್ ಬೋಸಿಫ್ಲೋ. ಲಾ, ಎನ್. ನಿಕೋಟಿನಿಸ್, ನಿಕೋಟಿಯಾನಾ ಎನ್. ಅಟೆನ್ಯೂಯೇಟೆಡ್ ಹುಲ್ಲು, ನಿಕೋಟಿಯಾನಾ ಟಬಾಕಮ್, ರೇಖೀಯ ತಂಬಾಕು, ತಂಬಾಕು (ನಿಕೋಟಿಯಾನಾ ಸ್ಪೆಗಾಝಿನಿ) ಮತ್ತು ತಂಬಾಕು ಎಲೆ ತಂಬಾಕು (ನಿಕೋಟಿಯಾನಾ ಒಬ್ಟುಸಿಫೋಲಿಯಾ) (ಚಿತ್ರ 5 ಎ) (37). ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸಲಾದ ಜಾತಿಗಳಾದ ಎನ್. ಪ್ಲೀಸ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಈ ಜಾತಿಗಳಲ್ಲಿ ಆರು, ಪೆಟೂನಿಯಾ ಕ್ಲೇಡ್‌ನ ವಾರ್ಷಿಕ ಸಸ್ಯಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಒಬ್ಟುಸಿಫೋಲಿಯಾ ಎನ್. ಸಹೋದರಿ ಕ್ಲೇಡ್ ಟ್ರೈಗೊನೊಫಿಲ್ಲೇಯ ದೀರ್ಘಕಾಲಿಕ ಸಸ್ಯಗಳಾಗಿವೆ (38). ತರುವಾಯ, ಕೀಟಗಳ ಆಹಾರದ ಜಾತಿ-ಮಟ್ಟದ ಚಯಾಪಚಯ ಮರುಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಈ ಏಳು ಪ್ರಭೇದಗಳ ಮೇಲೆ W + W, W + OSM ಮತ್ತು W + OSS1 ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಯಿತು.
(ಎ) ಗರಿಷ್ಠ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಬೂಟ್‌ಸ್ಟ್ರಾಪ್ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರ [ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯರ್ ಗ್ಲುಟಾಮಿನ್ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ (38)] ಮತ್ತು ಏಳು ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧಿತ ನಿಕೋಟಿಯಾನಾ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಭೌಗೋಳಿಕ ವಿತರಣೆ (ವಿಭಿನ್ನ ಬಣ್ಣಗಳು) (37). (ಬಿ) ಏಳು ನಿಕೋಟಿಯಾನಾ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಶೇಷ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ಪ್ಲಾಟ್ (939 MS/MS; ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ S1). ಜಾತಿಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ವಿಶೇಷತೆಯ ಮಟ್ಟದೊಂದಿಗೆ ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷತೆ ಮತ್ತು JA ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ನಡುವಿನ ಜಾತಿ-ಮಟ್ಟದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಚಿತ್ರ 2 ರಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. S9. ಬಣ್ಣ, ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಕಾರಗಳು; ತ್ರಿಕೋನ, W + OSS1; ಆಯತ, W + OSM; (ಸಿ) ನಿಕೋಟಿಯಾನಾ JA ಮತ್ತು JA-Ile ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು OS ಪ್ರಚೋದನೆಯ ವೈಶಾಲ್ಯದ ಪ್ರಕಾರ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ (ದ್ವಿಮುಖ ANOVA ಮತ್ತು ಟುಕಿ HSD ನಂತರದ ಬಹು ಹೋಲಿಕೆ, * P <0.05, ** P <0.01 ಮತ್ತು ** W + OS ಮತ್ತು W + W, P <0.001). ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಮತ್ತು ಮೀಥೈಲ್ JA (MeJA) ಅನ್ನು ಅನುಕರಿಸಿದ ನಂತರ ಪ್ರತಿ ಜಾತಿಯ (D) ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು (E) ವಿಶೇಷತೆಯ ಬಾಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್. ನಕ್ಷತ್ರ ಚಿಹ್ನೆಯು W + OS ಮತ್ತು W + W ಅಥವಾ ಲ್ಯಾನೋಲಿನ್ ಪ್ಲಸ್ W (Lan + W) ಅಥವಾ ಲ್ಯಾನ್ ಪ್ಲಸ್ MeJA (Lan + MeJa) ಮತ್ತು ಲ್ಯಾನ್ ನಿಯಂತ್ರಣ (ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ದ್ವಿಮುಖ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ನಂತರ ಟುಕಿಯ HSD ಪೋಸ್ಟ್ ಹಾಕ್ ಬಹು ಹೋಲಿಕೆ, *P<0.05, **P<0.01 ಮತ್ತು ***P<0.001) ನಡುವಿನ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಡ್ಯುಯಲ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನಾವು 939 MS/MS ನ 9 ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ್ದೇವೆ (ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ S1). ವಿಭಿನ್ನ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಂದ ಪುನರ್ರಚಿಸಲಾದ MS/MS ನ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಜಾತಿಗಳ ನಡುವಿನ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಹಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ S8). Hj (ಇಲ್ಲಿ ಜಾತಿ-ಮಟ್ಟದ γ-ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ) ಮತ್ತು δj ಅನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಭೇದಗಳು ಚಯಾಪಚಯ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಜಾತಿ-ಮಟ್ಟದ ವಿಭಜನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಚೋದನೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿರುತ್ತದೆ. N. ರೇಖೀಯ ಮತ್ತು N. ಓಬ್ಲಿಕ್ವಸ್ ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ಅವು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಇಂಡಕ್ಷನ್ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ (ಚಿತ್ರ 5B). ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, N. ಪರ್ಪ್ಯೂರಿಯಾ ಮತ್ತು N. ಒಬ್ಟುಸಿಫೋಲಿಯಾದಂತಹ ಜಾತಿಗಳು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಆದರೆ ಮೆಟಾಬೊಲೊಮ್ ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿದೆ. ಪ್ರೇರಿತ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಜಾತಿ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿತರಣೆಯು ವಿಶೇಷತೆ ಮತ್ತು ಗಾಮಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ನಡುವೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿತು (PCC = -0.46, P = 4.9×10-8). JA ಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ OS- ಪ್ರೇರಿತ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಚಯಾಪಚಯ ವಿಶೇಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಜಾತಿಯಿಂದ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾದ ಚಯಾಪಚಯ ಗಾಮಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ (ಚಿತ್ರ 5B ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ S9). ಚಿತ್ರ 5C ಯಲ್ಲಿ "ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ" ಜಾತಿಗಳು ಎಂದು ಆಡುಮಾತಿನಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಜಾತಿಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನೆಪೆಂಥೆಸ್ ನೆಮಟೋಡ್‌ಗಳು, ನೆಪೆಂಥೆಸ್ ನೆಪೆಂಥೆಸ್, ನೆಪೆಂಥೆಸ್ ಅಕ್ಯೂಟ್ ಮತ್ತು ನೆಪೆಂಥೆಸ್ ಅಟೆನ್ಯೂಯೇಟೆಡ್, 30 ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದವು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಸಂಗತಿ. ಇತ್ತೀಚಿನ OS-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ JA ಮತ್ತು JA-Ile ಏಕಾಏಕಿಗಳು, ಆದರೆ "ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸದ" ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಇತರ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನೆಪೆಂಥೆಸ್ ಮಿಲ್ಸ್, ನೆಪೆಂಥೆಸ್ ಪೌಡರಿ ಮತ್ತು N. ಒಬ್ಟುಸಿಫೋಲಿಯಾ ಯಾವುದೇ OS ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಇಲ್ಲದೆ JA-Ile ಎಡ್ಜ್ ಇಂಡಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ (ಚಿತ್ರ 5C). ಮೇಲೆ ಹೇಳಿದಂತೆ, ದುರ್ಬಲಗೊಂಡ ನೆಪೆಂಥೆಸ್‌ಗಳಿಗೆ, ಸಿಗ್ನಲ್-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಸ್ತುಗಳು OS ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿದವು ಮತ್ತು Hj ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ δj ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದವು. ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಪ್ರಭೇದಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾದ ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ಈ OS-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರೈಮಿಂಗ್ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗಿಲ್ಲ (ಚಿತ್ರ 5, D ಮತ್ತು E). OS-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಿಗ್ನಲ್-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಭೇದಗಳ ನಡುವೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಈ ಸಿಗ್ನಲ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ದುರ್ಬಲ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಭೇದಗಳೊಂದಿಗೆ ಗುಂಪುಗೂಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ದುರ್ಬಲ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಭೇದಗಳು ಕಡಿಮೆ ಪರಸ್ಪರ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ (ಚಿತ್ರ S8). ಈ ಫಲಿತಾಂಶವು JA ಗಳ OS-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಇಂಡಕ್ಷನ್ ಮತ್ತು ಡೌನ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮೆಟಾಬಾಲೋಮ್‌ನ OS-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪುನರ್ರಚನೆಯನ್ನು ಜಾತಿ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಮುಂದೆ, ಸಸ್ಯಗಳ ಸೈಟೋಪ್ಲಾಸಂನಲ್ಲಿರುವ ಬಾಹ್ಯ JA ನಿಂದ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ JA ಲಭ್ಯತೆಯಿಂದ ಈ ಜೋಡಣೆ ವಿಧಾನಗಳು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆಯೇ ಎಂದು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ನಾವು ಮೀಥೈಲ್ JA (MeJA) ಹೊಂದಿರುವ ಲ್ಯಾನೋಲಿನ್ ಪೇಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸಸ್ಯಗಳಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಲು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ. ತ್ವರಿತ ಡೀಸ್ಟರಿಫಿಕೇಶನ್ ಎಂದರೆ JA. JA ನ ನಿರಂತರ ಪೂರೈಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಸಿಗ್ನಲ್-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಜಾತಿಗಳಿಂದ ಸಿಗ್ನಲ್-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಜಾತಿಗಳಿಗೆ ಕ್ರಮೇಣ ಬದಲಾವಣೆಯ ಅದೇ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನಾವು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ (ಚಿತ್ರ 5, D ಮತ್ತು E). ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, MeJA ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು ರೇಖೀಯ ನೆಮಟೋಡ್‌ಗಳಾದ N. ಆಬ್ಲಿಕ್ವಸ್, N. ಅಕ್ವಾಟಿಕಸ್, N. ಪ್ಯಾಲೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು N. ಮಿಕಿಮೊಟೊಯ್‌ಗಳ ಮೆಟಾಬೊಲೋಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಲವಾಗಿ ಮರುಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಿತು, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ δj ನಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಹೆಚ್ಚಳ ಮತ್ತು Hj. N. ಪರ್ಪ್ಯೂರಿಯಾದಲ್ಲಿ ಇಳಿಕೆ δj ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ತೋರಿಸಿತು, ಆದರೆ Hj. N. ಆಬ್ಟುಸಿಫೋಲಿಯಾ ಅಲ್ಲ, ಇದು ಹಿಂದೆ ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ JA ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮೆಟಾಬೊಲೋಮ್ ಪುನರ್ರಚನೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ MeJA ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಿಗ್ನಲ್-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸದ ಜಾತಿಗಳಲ್ಲಿ JA ಉತ್ಪಾದನೆ ಅಥವಾ ಸಿಗ್ನಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಡಕ್ಷನ್ ಶಾರೀರಿಕವಾಗಿ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಊಹೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ನಾವು W + W, W + OSM ಗಳು ಮತ್ತು W + OSS1 ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ (39) ನಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು (N. pallens, N. mills, N. pink ಮತ್ತು N. microphylla) ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ಮೆಟಾಬಾಲೋಮ್ ಮರುರೂಪಿಸುವಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ಪ್ರಭೇದಗಳು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬೇರ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ N. attenuated ಅತ್ಯಧಿಕ OS-ಪ್ರೇರಿತ RDPI ಅನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ, ಆದರೆ N. gracilis ಕಡಿಮೆ (ಚಿತ್ರ 6A) ಹೊಂದಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, N. oblonga ನಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ, ಇದು ಹಿಂದೆ ಏಳು ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾದ N. oblonga ದ ಅತ್ಯಧಿಕ ಮೆಟಾಬೊನೊಮಿಕ್ ವೈವಿಧ್ಯತೆಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದೆ. JA ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಆರಂಭಿಕ ರಕ್ಷಣಾ ಸಂಕೇತಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಜೀನ್‌ಗಳ ಗುಂಪೊಂದು ನಿಕೋಟಿಯಾನಾ ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ಸಸ್ಯಹಾರಿ-ಸಂಬಂಧಿತ ಎಲಿಸಿಟರ್‌ಗಳಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಆರಂಭಿಕ ರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹಿಂದಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ತೋರಿಸಿವೆ (39). ಈ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಭೇದಗಳ ನಡುವಿನ JA ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿದಾಗ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ (ಚಿತ್ರ 6B). ಈ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜೀನ್‌ಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ AOC, OPR3, ACX ಮತ್ತು COI1, ಈ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿದವು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಜೀನ್, JAR4, JA ಅನ್ನು ಅದರ ಜೈವಿಕವಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿರುವ JA-Ile ಸಂಚಿತ ಪ್ರತಿಲಿಪಿಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರತಿಲಿಪಿ ಮಟ್ಟವು ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ N. ಮಿಲ್‌ಗಳಾದ ನೆಪೆಂಥೆಸ್ ಪಿಯರಿಸ್ ಮತ್ತು N. ಮೈಕ್ರೋಫಿಲ್ಲಾದಲ್ಲಿ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, N. ಬೈಫಿಡಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಮತ್ತೊಂದು ಜೀನ್ AOS ನ ಪ್ರತಿಲಿಪಿ ಮಾತ್ರ ಪತ್ತೆಯಾಗಿಲ್ಲ. ಜೀನ್ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯಲ್ಲಿನ ಈ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನೆರ್ಜಿಕ್ ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ JA ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು N. ಗ್ರಾಸಿಲಿಸ್‌ನ ಪ್ರಚೋದನೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ತೀವ್ರ ಫಿನೋಟೈಪ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
(ಎ) ಸಸ್ಯಹಾರಿ ಪ್ರಚೋದನೆಯ 30 ನಿಮಿಷಗಳ ನಂತರ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ನಾಲ್ಕು ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧಿತ ತಂಬಾಕು ಪ್ರಭೇದಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರತಿಲೇಖನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮರು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನ ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಸಸ್ಯಹಾರಿ OS ನಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಎಲೆಗಳನ್ನು ಗಾಯದ ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ RDPI ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಣ್ಣಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಜಾತಿಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಚಿಹ್ನೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. (ಬಿ) ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ JA ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಜೀನ್ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಸರಳೀಕೃತ JA ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಬಾಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ನ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಬಣ್ಣಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. W + OS ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು W + W ನಿಯಂತ್ರಣದ ನಡುವೆ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ ಎಂದು ನಕ್ಷತ್ರ ಚಿಹ್ನೆಯು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (ಜೋಡಿಯಾಗಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗಾಗಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಟಿ-ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ, *P<0.05, **P<0.01 ಮತ್ತು ***P<0.001). OPDA, 12-ಆಕ್ಸೋಫೈಟೋಡಿಯನೋಯಿಕ್ ಆಮ್ಲ; OPC-8: 0,3-ಆಕ್ಸೋ-2(2′(Z)-ಪೆಂಟೆನಿಲ್)-ಸೈಕ್ಲೋಪೆಂಟೇನ್-1-ಆಕ್ಟಾನೋಯಿಕ್ ಆಮ್ಲ.
ಕೊನೆಯ ಭಾಗದಲ್ಲಿ, ವಿವಿಧ ಸಸ್ಯ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಕೀಟ ಪ್ರಭೇದ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪುನರ್ರಚನೆಯು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ನಿರೋಧಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ಹಿಂದಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯು ನಿಕೋಟಿಯಾನಾ ಕುಲವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳಿತು. Ms ಮತ್ತು ಲಾರ್ವಾಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳ ಪ್ರತಿರೋಧವು ಬಹಳ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ (40). ಇಲ್ಲಿ, ಈ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಟಿಯ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ನಾವು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ಮೇಲಿನ ನಾಲ್ಕು ತಂಬಾಕು ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಮತ್ತು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷತೆ ಮತ್ತು Ms ಮತ್ತು Sl ಗೆ ಸಸ್ಯಗಳ ಪ್ರತಿರೋಧದ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವಾಗ, ಸಾಮಾನ್ಯ Sl ಗೆ ಪ್ರತಿರೋಧ, ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷತೆಗಳು ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ನಾವು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ, ಆದರೆ ತಜ್ಞ ಮಹಿಳೆಯರಿಗೆ ಪ್ರತಿರೋಧ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷತೆಯ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವು ದುರ್ಬಲವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿಲ್ಲ (ಚಿತ್ರ S10). S1 ಪ್ರತಿರೋಧಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, JA ಸಿಗ್ನಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಡಕ್ಷನ್ ಮಟ್ಟಗಳು ಮತ್ತು ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಟಿ ಎರಡನ್ನೂ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಈ ಹಿಂದೆ ತೋರಿಸಲಾದ ದುರ್ಬಲಗೊಂಡ N. ಚಿನೆನ್ಸಿಸ್ ಮತ್ತು N. ಗ್ರ್ಯಾಸಿಲಿಸ್ ಎರಡೂ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಪ್ರಚೋದನೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದವು ಮತ್ತು ಅವು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರತಿರೋಧವನ್ನು ಸಹ ತೋರಿಸಿದವು. ಲೈಂಗಿಕತೆ.
ಕಳೆದ ಅರವತ್ತು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಸಸ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಒಂದು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸಿದೆ, ಅದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಶೋಧಕರು ಸಸ್ಯ ವಿಶೇಷ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಗಣನೀಯ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿಕಸನ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಬಲವಾದ ತೀರ್ಮಾನಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದಿಲ್ಲ (41). ಅವರು ಅದೇ ಮಟ್ಟದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು (3) ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅನುಮತಿಸಿದಾಗ, ಇದು ಕ್ಷೇತ್ರವು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬೆಂಬಲಿತರಾಗಿರಿ, ಆದರೆ ಇತರರನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿ (42). ಬದಲಾಗಿ, ಹೊಸ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳ ಹೊಸ ಪದರವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ (42). ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾದ ಎರಡು ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳಾದ MT ಮತ್ತು OD, ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ವಿಶೇಷ ಚಯಾಪಚಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ವಿವರಿಸಬಹುದು: OD ಸಿದ್ಧಾಂತವು ವಿಶೇಷ ಚಯಾಪಚಯ "ಸ್ಥಳ" ದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ದಿಕ್ಕಿನದ್ದಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಂಬುತ್ತದೆ. MT ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಈ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ದಿಕ್ಕಿನದ್ದಲ್ಲ ಮತ್ತು ಚಯಾಪಚಯ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ನೆಲೆಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣಾ ಮೌಲ್ಯದ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಂಬುತ್ತದೆ. OD ಮತ್ತು MT ಮುನ್ನೋಟಗಳ ಹಿಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಿಯರಿ "ರಕ್ಷಣಾ" ಸಂಯುಕ್ತಗಳ ಕಿರಿದಾದ ಗುಂಪನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್-ಕೇಂದ್ರಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಸಸ್ಯಹಾರಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೆಟಾಬೊಲೋಮ್ ಪುನರ್ರಚನೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಪಥವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಸಸ್ಯ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ. ಇಲ್ಲಿ, ನಾವು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ MS ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಮೆಟಾಬೊಲೊಮಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ನವೀನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಮೆಟಾಬೊಲೊಮಿಕ್ಸ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾದ ಎರಡರ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತ ವಿವರಣೆಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕರೆನ್ಸಿಯಲ್ಲಿ ಡಿಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ MS ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ಸೂಚನೆ. ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜೀವವೈವಿಧ್ಯ ಮತ್ತು ಪೋಷಕಾಂಶಗಳ ಹರಿವಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ (43). ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವಂತೆ, ಸಸ್ಯಗಳ ಮೆಟಾಬೊಲಿಕ್ ಮಾಹಿತಿ ಸ್ಥಳವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಮೆಟಾಬೊಲಿಕ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪರಿಸರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಸುವ ಮೊದಲ ಅನ್ವಯ ಇದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಈ ವಿಧಾನದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಂದ ಅಂತರ-ಜಾತಿಗಳ ಮ್ಯಾಕ್ರೋವಲ್ಯೂಷನರಿ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವಿಕಾಸದ ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಸ್ಯ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಒಳಗೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿದೆ. ಮೆಟಾಬಾಲಿಸಮ್.
ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (PCA) ಬಹು-ವೇರಿಯೇಟ್ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಆಯಾಮ ಕಡಿತ ಸ್ಥಳವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಇದರಿಂದ ಡೇಟಾದ ಮುಖ್ಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡಿಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಮೆಟಾಬೊಲೋಮ್‌ನಂತಹ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಪರಿಶೋಧನಾ ತಂತ್ರವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆಯಾಮ ಕಡಿತವು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮಾಹಿತಿ ವಿಷಯದ ಭಾಗವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು PCA ಪರಿಸರ ಸಿದ್ಧಾಂತಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ: ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳು ವಿಶೇಷ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಮರುಸಂರಚಿಸುತ್ತವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶ್ರೀಮಂತಿಕೆ, ವಿತರಣೆ) ಮತ್ತು ಸಮೃದ್ಧಿ) ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳು? ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಯ ಪ್ರೇರಿತ ಸ್ಥಿತಿಯ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳು ಯಾವ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳು? ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ, ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೇರಕತೆಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಎಲೆ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ನ ಮಾಹಿತಿ ವಿಷಯವು ಕೊಳೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ತಿನ್ನುವಿಕೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ, ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಸೂಚಕಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ಎರಡು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳು (ರಾತ್ರಿ-ಆಹಾರ ನೀಡುವ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದಿ Sl) ಮತ್ತು ಸೋಲನೇಸಿ ತಜ್ಞ ಶ್ರೀಮತಿ ದಾಳಿಯ ನಂತರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಚಯಾಪಚಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ದೊಡ್ಡ ಅತಿಕ್ರಮಣವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಗಮನಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ ಅವುಗಳ ಆಹಾರ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾಂದ್ರತೆಯು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. OS (31) ನಲ್ಲಿ ಕೊಬ್ಬಿನಾಮ್ಲ-ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲ ಸಂಯುಕ್ತ (FAC) ಇನಿಶಿಯೇಟರ್. ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಪಂಕ್ಚರ್ ಗಾಯಗಳಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಲು ಸಸ್ಯಹಾರಿ OS ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಸಸ್ಯಹಾರಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು ಸಹ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ. ಸಸ್ಯಹಾರಿ ದಾಳಿಗಳಿಗೆ ಸಸ್ಯಗಳ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಈ ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ವಿಧಾನವು ಸಸ್ಯಹಾರಿಗಳ ತಿನ್ನುವ ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಗೊಂದಲಮಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಸಮಯಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಹಂತದ ಹಾನಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ (34). OSM ನ ಮುಖ್ಯ ಕಾರಣವೆಂದು ತಿಳಿದಿರುವ FAC, OSS1 ನಲ್ಲಿ JAS ಮತ್ತು ಇತರ ಸಸ್ಯ ಹಾರ್ಮೋನ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ OSS1 ನೂರಾರು ಪಟ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ (31). ಆದಾಗ್ಯೂ, OSM ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ OSS1 ಇದೇ ರೀತಿಯ JA ಶೇಖರಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು. ದುರ್ಬಲಗೊಂಡ ನೆಪೆಂಥೆಸ್‌ನಲ್ಲಿನ JA ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು OSM ಗೆ ಬಹಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಈ ಹಿಂದೆ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ FAC ನೀರಿನಿಂದ 1:1000 ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸಿದರೂ ಸಹ ಅದರ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು (44). ಆದ್ದರಿಂದ, OSM ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, OSS1 ನಲ್ಲಿನ FAC ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೂ, ಸಾಕಷ್ಟು JA ಏಕಾಏಕಿ ಉಂಟುಮಾಡಲು ಇದು ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ. ಹಿಂದಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಪೋರಿನ್ ತರಹದ ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳು (45) ಮತ್ತು ಆಲಿಗೋಸ್ಯಾಕರೈಡ್‌ಗಳು (46) ಅನ್ನು OSS1 ನಲ್ಲಿ ಸಸ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಲು ಆಣ್ವಿಕ ಸುಳಿವುಗಳಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, OSS1 ನಲ್ಲಿರುವ ಈ ಎಲಿಸಿಟರ್‌ಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ JA ಶೇಖರಣೆಗೆ ಕಾರಣವೇ ಎಂಬುದು ಇನ್ನೂ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ.
ವಿಭಿನ್ನ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳು ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯ JA ಅಥವಾ SA (ಸ್ಯಾಲಿಸಿಲಿಕ್ ಆಮ್ಲ) (47) ಅನ್ವಯದಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ವಿಭಿನ್ನ ಚಯಾಪಚಯ ಬೆರಳಚ್ಚುಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಕೆಲವು ಅಧ್ಯಯನಗಳಿದ್ದರೂ, ಸಸ್ಯ ಹುಲ್ಲಿನ ಜಾಲದಲ್ಲಿನ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಜಾತಿ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೋಭೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಮೇಲೆ ಅದರ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಯಾರೂ ತೊಂದರೆಗೊಳಿಸಿಲ್ಲ. ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಒಟ್ಟಾರೆ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿ. JA ಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಇತರ ಸಸ್ಯ ಹಾರ್ಮೋನುಗಳೊಂದಿಗಿನ ಆಂತರಿಕ ಹಾರ್ಮೋನ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಂಪರ್ಕವು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಚಯಾಪಚಯ ಮರುಸಂಘಟನೆಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮತ್ತಷ್ಟು ದೃಢಪಡಿಸಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, OSM ನಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ET OSS1 ನಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಮೋಡ್ OSM ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ FAC ವಿಷಯದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ, ಇದು ET ಬರ್ಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಮತ್ತು ಸಾಕಷ್ಟು ಸ್ಥಿತಿಯಾಗಿದೆ (48). ಸಸ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸಸ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ET ಯ ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವು ಇನ್ನೂ ವಿರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಸಂಯುಕ್ತ ಗುಂಪನ್ನು ಮಾತ್ರ ಗುರಿಯಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ET ಅಥವಾ ಅದರ ಪೂರ್ವಗಾಮಿಗಳು ಅಥವಾ ET ಯ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ವಿವಿಧ ಪ್ರತಿರೋಧಕಗಳ ಬಾಹ್ಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿವೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಬಾಹ್ಯ ರಾಸಾಯನಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಅನೇಕ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಲ್ಲದ ಅಡ್ಡಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. ನಮ್ಮ ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಕಾರ, ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ಸಸ್ಯ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ದುರ್ಬಲಗೊಂಡ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಜೆನಿಕ್ ಸಸ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸಲು ET ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ET ಯ ಪಾತ್ರದ ಮೊದಲ ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಸಸ್ಯಹಾರಿ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ET ಪ್ರಚೋದನೆಯು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾದದ್ದು ET ಜೈವಿಕ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ (ACO) ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆ (ETR1) ಜೀನ್‌ಗಳ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಜೆನಿಕ್ ಕುಶಲತೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಫೀನಾಮೈಡ್‌ಗಳ ಸಸ್ಯಹಾರಿ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡಿ ನೊವೊ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಪುಟ್ರೆಸಿನ್ N-ಮೀಥೈಲ್‌ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರೇಸ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ET JA-ಪ್ರೇರಿತ ನಿಕೋಟಿನ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಈ ಹಿಂದೆ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ (49). ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಾಂತ್ರಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ET ಫೆನಾಮೈಡ್‌ನ ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ. ET ಯ ಸಿಗ್ನಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಡಕ್ಷನ್ ಕಾರ್ಯದ ಜೊತೆಗೆ, ಪಾಲಿಅಮಿನೋಫೆನಾಲ್ ಅಮೈಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಹೂಡಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಚಯಾಪಚಯ ಹರಿವನ್ನು S-ಅಡೆನೊಸಿಲ್-1-ಮೆಥಿಯೋನಿನ್‌ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. S-ಅಡೆನೊಸಿಲ್-1-ಮೆಥಿಯೋನಿನ್ ಪಾಲಿಅಮೈನ್ ಜೈವಿಕ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಮಾರ್ಗದ ET ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಧ್ಯಂತರವಾಗಿದೆ. ET ಸಿಗ್ನಲ್ ಫಿನೋಲಮೈಡ್ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ, ಅಜ್ಞಾತ ರಚನೆಯ ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಟಾಬಾಲಿಕ್ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ತೀವ್ರವಾದ ಗಮನವು ಜೈವಿಕ ಸಂವಹನಗಳ ನಂತರ ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ MS/MS ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ ಸ್ವಾಧೀನದ ಮುಖ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶವೆಂದರೆ, ಸಸ್ಯಹಾರಿಗಳನ್ನು ತಿನ್ನುವ ಅಥವಾ ಅನುಕರಿಸುವ ಸಸ್ಯಹಾರಿಗಳು ಎಲೆ ಮೆಟಾಬಾಲೋಮ್‌ನ ಒಟ್ಟಾರೆ ಮೆಟಾಬಾಲಿಕ್ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅದರ ವಿಶೇಷತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ. ಸಸ್ಯಹಾರಿಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಮೆಟಾಬಾಲೋಮ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯಲ್ಲಿನ ಈ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಹೆಚ್ಚಳವು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯಲ್ಲಿ ಸಿನರ್ಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಹೆಚ್ಚಳದೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಈ ದೊಡ್ಡ ಮೆಟಾಬಾಲೋಮ್ ವಿಶೇಷತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದರೆ (ಹೆಚ್ಚಿನ Si ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ) ಹಿಂದೆ ನಿರೂಪಿಸಲಾದ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿಶೇಷ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್. ಈ ಮಾದರಿಯು OD ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಮೆಟಾಬಾಲೋಮ್ ಮರುಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ MT ಯ ಭವಿಷ್ಯವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಡೇಟಾವು ಮಿಶ್ರ ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ (ಉತ್ತಮ MT; ಚಿತ್ರ 1B), ಏಕೆಂದರೆ ಅಜ್ಞಾತ ರಕ್ಷಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣರಹಿತ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳು ಇನ್ನೂ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ Si ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬಹುದು.
ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯಿಂದ ಮತ್ತಷ್ಟು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಗಮನಾರ್ಹ ಮಾದರಿಯೆಂದರೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ವಿಕಾಸ ಮಟ್ಟದಿಂದ (ಏಕ ಸಸ್ಯ ಮತ್ತು ತಂಬಾಕು ಜನಸಂಖ್ಯೆ) ದೊಡ್ಡ ವಿಕಸನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದವರೆಗೆ (ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ತಂಬಾಕು ಪ್ರಭೇದಗಳು), ವಿಕಸನೀಯ ಸಂಘಟನೆಯ ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳು "ಉತ್ತಮ ರಕ್ಷಣೆ"ಯಲ್ಲಿವೆ. ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿವೆ. ಮೂರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು (20) ಮತ್ತು ಕೆಸ್ಲರ್ ಮತ್ತು ಕಲ್ಸ್ಕೆ (1) ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ವಿಟ್ಟೇಕರ್ (50) ಮೂಲತಃ ಗುರುತಿಸಿದ ಜೀವವೈವಿಧ್ಯದ ಮೂರು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ರಾಸಾಯನಿಕ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪ್ರೇರಿತ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು; ಈ ಲೇಖಕರು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಿಲ್ಲ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಚಯಾಪಚಯ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಈ ಡೇಟಾದಿಂದ ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬೇಕೆಂದು ವಿವರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ವಿಟ್ಟೇಕರ್‌ನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸಣ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು α- ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಸ್ಯದಲ್ಲಿ MS/MS ವರ್ಣಪಟಲದ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯಾಗಿ ಮತ್ತು β- ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗುಂಪಿನ ಮೂಲಭೂತ ಇಂಟ್ರಾಸ್ಪೆಸಿಫಿಕ್ ಚಯಾಪಚಯವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ಥಳ, ಮತ್ತು γ- ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಜಾತಿಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಸ್ಯಹಾರಿ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ JA ಸಿಗ್ನಲ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಗೆ JA ಜೈವಿಕ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಂತರ್ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಕೊಡುಗೆಯ ಕಠಿಣ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಕೊರತೆಯಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಥೂಲ ವಿಕಸನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಒತ್ತಡ-ಪ್ರೇರಿತ ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ JA ಸಿಗ್ನಲ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಾಣವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದು ಇನ್ನೂ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ನೆಪೆಂಥೆಸ್ ಸಸ್ಯಹಾರಿಗಳ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಸ್ವಭಾವವು ಚಯಾಪಚಯ ವಿಶೇಷತೆಯನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಕೋಟಿಯಾನಾ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ನಿಕೋಟಿಯಾನಾ ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ಚಯಾಪಚಯ ವಿಶೇಷತೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು JA ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಗಮನಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, JA ಸಿಗ್ನಲ್ ದುರ್ಬಲಗೊಂಡಾಗ, ಒಂದೇ ಜೀನೋಟೈಪ್ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಯಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಚಯಾಪಚಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ 3, C ಮತ್ತು E). ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ದುರ್ಬಲಗೊಂಡ ನೆಪೆಂಥೆಸ್ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಚಯಾಪಚಯ ವರ್ಣಪಟಲ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಚಯಾಪಚಯ β ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್-ಭರಿತ ಸಂಯುಕ್ತ ವರ್ಗಗಳ ಬಲವಾದ ಪ್ರಚೋದನೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗಬಹುದು. ಈ ಸಂಯುಕ್ತ ವರ್ಗಗಳು ಮೆಟಾಬೊಲೊಮ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ನ ಭಾಗವನ್ನು ಪ್ರಾಬಲ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು JA ಸಂಕೇತಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ.
ತಂಬಾಕು ಪ್ರಭೇದಗಳ ಜೀವರಾಸಾಯನಿಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಬಹಳ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಗುಣಾತ್ಮಕ ಅಂಶದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ನ ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಪ್ರಚೋದನೆಯು ಚಯಾಪಚಯ ಗಾಮಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷತೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟನ್ನು ಉಲ್ಬಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟಿನಲ್ಲಿ JA ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ವಿಶೇಷತೆಯ ಹೆಚ್ಚಳವು ಮುಖ್ಯ OD ಮುನ್ಸೂಚನೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು JA ಸಿಗ್ನಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ, ಆದರೆ JA ಸಿಗ್ನಲ್ ಚಯಾಪಚಯ ಗಾಮಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಸಸ್ಯಗಳ OD ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ JA ಯ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಟಿಯಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿಕಸನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿರಲಿ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ವಿಕಸನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿರಲಿ. JA ಜೈವಿಕ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಬಾಹ್ಯ JA ಅನ್ವಯಿಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧಿತ ತಂಬಾಕು ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಸಿಗ್ನಲ್-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸಿಗ್ನಲ್-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಪ್ರಭೇದಗಳಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಮತ್ತಷ್ಟು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ JA ಮೋಡ್ ಮತ್ತು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಟಿಯಂತೆ. ಸಿಗ್ನಲ್-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಪ್ರಭೇದಗಳು ಅಂತರ್ವರ್ಧಕ JA ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅಸಮರ್ಥತೆಯಿಂದಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಶಾರೀರಿಕ ಮಿತಿಗಳಿಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ. ಇದು JA ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಜೀನ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗಬಹುದು (AOS ಮತ್ತು N. ಕ್ರೆಸೆನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ JAR4). ಈ ಫಲಿತಾಂಶವು ಈ ಅಂತರಜಾತಿಗಳ ಸ್ಥೂಲ ವಿಕಸನ ಮಾದರಿಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಆಂತರಿಕ ಹಾರ್ಮೋನ್ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಂದಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡಬಹುದು ಎಂದು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಸ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಸ್ಯಾಹಾರಿಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಜೊತೆಗೆ, ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಪರಿಶೋಧನೆಯು ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಜೈವಿಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಫಿನೋಟೈಪಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ವಿಕಸನದ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಪ್ರಗತಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಆಧುನಿಕ MS ಉಪಕರಣಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಳದೊಂದಿಗೆ, ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಮೇಲಿನ ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಈಗ ವೈಯಕ್ತಿಕ/ವರ್ಗದ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಜಾಗತಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸುವ ಕಲ್ಪನೆಯು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ರೂಪಕವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ MS/MS ಮೆಟಾಬೊಲೊಮಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಫಲಿತಾಂಶವೆಂದರೆ ಅದು ವಿಭಿನ್ನ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡಲು ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಸರಳ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಈ ವಿಧಾನದ ಮೂಲಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿದೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ/ಸ್ಥೂಲ ವಿಕಸನ ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯ ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನದ ಅಧ್ಯಯನ.
ಸ್ಥೂಲ-ವಿಕಸನ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಎರ್ಲಿಚ್ ಮತ್ತು ರಾವೆನ್ (51) ರ ಸಸ್ಯ-ಕೀಟ ಸಹ-ವಿಕಸನ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮೂಲವೆಂದರೆ ಅಂತರಜಾತಿ ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸಸ್ಯ ವಂಶಾವಳಿಗಳ ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುವುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಮೂಲ ಕೃತಿಯ ಪ್ರಕಟಣೆಯ ನಂತರದ ಐವತ್ತು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಊಹೆಯನ್ನು ವಿರಳವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ (52). ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದೂರದ ಸಸ್ಯ ವಂಶಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಚಯಾಪಚಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಂದಾಗಿ. ಗುರಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆಧಾರವಾಗಿಡಲು ಈ ವಿರಳತೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತದಿಂದ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾದ ಪ್ರಸ್ತುತ MS/MS ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವು ಅಜ್ಞಾತ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳ MS/MS ರಚನಾತ್ಮಕ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ (ಮೊದಲಿನ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್ ಆಯ್ಕೆಯಿಲ್ಲದೆ) ಮತ್ತು ಈ MS/MS ಗಳನ್ನು MS/MS ನ ಗುಂಪಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ವೃತ್ತಿಪರ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಸ್ಥೂಲ-ವಿಕಸನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸರಳ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸೂಚಕಗಳು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಇದು ಪೂರ್ವ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಿಲ್ಲದೆ ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣ ಅಥವಾ ಪಾತ್ರ ವಿಕಾಸದ ದರವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಜೀವರಾಸಾಯನಿಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಫಿರ್ನ್ ಮತ್ತು ಜೋನ್ಸ್ (53) ರ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಊಹೆಯು, ಹಿಂದೆ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಬದಲಿಯಾಗಿರುವ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳ ಜೈವಿಕ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತ ವಿಧಾನಗಳು ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್ ವಿಶೇಷತೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಈ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಕಸನೀಯ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ವಿಕಸನೀಯ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ: ಕಡಿಮೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗೆ ಜೈವಿಕವಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯ ರೂಪಾಂತರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸರದ ಪ್ರತಿಬಂಧಿತ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳು.
ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಆಣ್ವಿಕ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದ ಆರಂಭಿಕ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರಮುಖ ಸಸ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಅನುಮಾನಾತ್ಮಕ ಊಹೆ-ಚಾಲಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಗತಿಯ ಏಕೈಕ ಸಾಧನವೆಂದು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ತಾಂತ್ರಿಕ ಮಿತಿಗಳಿಂದಾಗಿ. ಇತರ ಕಾರಣಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಊಹೆ-ಚಾಲಿತ ವಿಧಾನಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಜೀವರಾಸಾಯನಿಕ ಜಾಲಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಅವುಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸಮಕಾಲೀನ ದತ್ತಾಂಶ-ತೀವ್ರ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಊಹಿಸಲಾಗದ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು ಲಭ್ಯವಿರುವ ದತ್ತಾಂಶದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಮೀರಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಸಂಶೋಧನಾ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಸೂತ್ರ/ಪರೀಕ್ಷಾ ಚಕ್ರವನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ (4). ಇಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾದ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಚಯಾಪಚಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಇತ್ತೀಚಿನ (ಹೇಗೆ) ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ (ಏಕೆ) ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಪುನರುಜ್ಜೀವನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿತ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದ ಹೊಸ ಯುಗಕ್ಕೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಹಿಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಗೆ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ನೀಡಿದ ಪ್ರಮುಖ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಯುಗವು ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ.
ಗುಲಾಬಿ ಹೂವು ಬಿಡುವ ಒಂದೇ ಸಸ್ಯದ ತೆಳು ಬಣ್ಣದ ಹೂಜಿ ಸಸ್ಯ ಎಲೆಯ ಮೇಲೆ ಎರಡನೇ ಇನ್‌ಸ್ಟಾರ್ ಲಾರ್ವಾ ಅಥವಾ Sl ಲಾರ್ವಾವನ್ನು ಬೆಳೆಸುವ ಮೂಲಕ ನೇರ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಆಹಾರವನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಸಸ್ಯಕ್ಕೆ 10 ಸಸ್ಯ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳಿವೆ. ಕೀಟ ಲಾರ್ವಾಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಕಟ್ಟುಗಳಿಂದ ಬಿಗಿಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು, ಮತ್ತು ಉಳಿದ ಎಲೆ ಅಂಗಾಂಶವನ್ನು ಸೋಂಕಿನ ನಂತರ 24 ಮತ್ತು 72 ಗಂಟೆಗಳ ನಂತರ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹೆಪ್ಪುಗಟ್ಟಿಸಿ, ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಯಿತು.
ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಮಾಡಿದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅನುಕರಿಸಿ. ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕ್ ಮಾಲೆಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಸ್ಯದ ಮೂರು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿದ ಎಲೆಗಳ ಮಧ್ಯಭಾಗದ ಪ್ರತಿ ಬದಿಯಲ್ಲಿ ಮೂರು ಸಾಲುಗಳ ಮುಳ್ಳುಗಳನ್ನು ಪಂಕ್ಚರ್ ಮಾಡಲು ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿಯ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ತಕ್ಷಣವೇ 1:5 ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸಿದ Ms ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು. ಅಥವಾ ಪಂಕ್ಚರ್ ಗಾಯಕ್ಕೆ S1 OS ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಕೈಗವಸು ಬೆರಳುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ಎಲೆಯನ್ನು ಕೊಯ್ಲು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸಿ. ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಸ್ಯ ಹಾರ್ಮೋನುಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಹಿಂದೆ ವಿವರಿಸಿದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿ (54).
ಬಾಹ್ಯ JA ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಜಾತಿಯ ಆರು ಗುಲಾಬಿ ಹೂಬಿಡುವ ಸಸ್ಯಗಳ ಮೂರು ಎಲೆಗಳ ಎಲೆಗಳನ್ನು 150μg MeJA (Lan + MeJA) ಹೊಂದಿರುವ 20μl ಲ್ಯಾನೋಲಿನ್ ಪೇಸ್ಟ್ ಮತ್ತು 20μl ಲ್ಯಾನೋಲಿನ್ ಜೊತೆಗೆ ಗಾಯದ ಚಿಕಿತ್ಸೆ (Lan + W) ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ನಿಯಂತ್ರಣವಾಗಿ 20μl ಶುದ್ಧ ಲ್ಯಾನೋಲಿನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲೆಗಳನ್ನು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ 72 ಗಂಟೆಗಳ ನಂತರ ಕೊಯ್ಲು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ದ್ರವ ಸಾರಜನಕದಲ್ಲಿ ಸ್ನ್ಯಾಪ್-ಫ್ರೀಜ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯವರೆಗೆ -80°C ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನಾ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ನಾಲ್ಕು JA ಮತ್ತು ET ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಜೆನಿಕ್ ರೇಖೆಗಳು, ಅವುಗಳೆಂದರೆ irAOC (36), irCOI1 (55), irACO ಮತ್ತು sETR1 (48) ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. irAOC JA ಮತ್ತು JA-Ile ಮಟ್ಟಗಳಲ್ಲಿ ಇಳಿಕೆಯನ್ನು ಬಲವಾಗಿ ತೋರಿಸಿದೆ, ಆದರೆ irCOI1 JA ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ. EV ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, JA-Ile ಸಂಗ್ರಹ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. ಅದೇ ರೀತಿ, irACO ET ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು EV ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ET ಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಲ್ಲದ sETR1, ET ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ET ಮಾಪನವನ್ನು ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿಯಲ್ಲದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಫೋಟೊಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಲೇಸರ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಮೀಟರ್ (ಸೆನ್ಸರ್ ಸೆನ್ಸ್ ETD-300 ನೈಜ-ಸಮಯದ ET ಸೆನ್ಸರ್) ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಂತರ, ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಎಲೆಗಳನ್ನು ಕತ್ತರಿಸಿ 4-ಮಿಲಿ ಸೀಲ್ ಮಾಡಿದ ಗಾಜಿನ ಸೀಸೆಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಯಿತು, ಮತ್ತು ಹೆಡ್‌ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು 5 ಗಂಟೆಗಳ ಒಳಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅನುಮತಿಸಲಾಯಿತು. ಮಾಪನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಸೀಸೆಯನ್ನು 8 ನಿಮಿಷಗಳ ಕಾಲ 2 ಲೀಟರ್/ಗಂಟೆಯ ಶುದ್ಧ ಗಾಳಿಯೊಂದಿಗೆ ಫ್ಲಶ್ ಮಾಡಲಾಯಿತು, ಇದು ಹಿಂದೆ CO2 ಮತ್ತು ನೀರನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಸೆನ್ಸರ್ ಸೆನ್ಸ್ ಒದಗಿಸಿದ ವೇಗವರ್ಧಕದ ಮೂಲಕ ಹಾದು ಹೋಗಿತ್ತು.
ಮೈಕ್ರೋಅರೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೂಲತಃ (35) ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಜೈವಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮಾಹಿತಿ ಕೇಂದ್ರ (NCBI) ಜೀನ್ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಸಮಗ್ರ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ (ಪ್ರವೇಶ ಸಂಖ್ಯೆ GSE30287) ಉಳಿಸಲಾಗಿದೆ. W + OSM ಗಳ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು ಹಾನಿಯಾಗದ ನಿಯಂತ್ರಣದಿಂದ ಉಂಟಾದ ಎಲೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಈ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗಿದೆ. ಕಚ್ಚಾ ತೀವ್ರತೆಯು log2 ಆಗಿದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೊದಲು, ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು R ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಬಳಸಿ ಅದರ 75 ನೇ ಶೇಕಡಾವಾರುಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಯಿತು.
ನಿಕೋಟಿಯಾನಾ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಮೂಲ RNA ಅನುಕ್ರಮ (RNA-seq) ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು NCBI ಶಾರ್ಟ್ ರೀಡಿಂಗ್ ಆರ್ಕೈವ್ಸ್ (SRA) ನಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ, ಯೋಜನೆಯ ಸಂಖ್ಯೆ PRJNA301787, ಇದನ್ನು ಝೌ ಮತ್ತು ಇತರರು ವರದಿ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. (39) ಮತ್ತು (56) ರಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ಮುಂದುವರಿಯಿರಿ. ನಿಕೋಟಿಯಾನಾ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ W + W, W + OSM ಮತ್ತು W + OSS1 ನಿಂದ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಕೆಳಗಿನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಕಚ್ಚಾ RNA-seq ವಾಚನಗಳನ್ನು FASTQ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಯಿತು. HISAT2 FASTQ ಅನ್ನು SAM ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು SAMtools SAM ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ BAM ಫೈಲ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಜೀನ್ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು StringTie ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅದರ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಮಿಲಿಯನ್ ಅನುಕ್ರಮ ಪ್ರತಿಲೇಖನ ತುಣುಕುಗಳಿಗೆ ಸಾವಿರ ಬೇಸ್ ತುಣುಕುಗಳಿಗೆ ತುಣುಕುಗಳಿವೆ.
ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಅಕ್ಲೇಮ್ ಕ್ರೊಮ್ಯಾಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಕಾಲಮ್ (150 ಮಿಮೀ x 2.1 ಮಿಮೀ; ಕಣ ಗಾತ್ರ 2.2μm) ಮತ್ತು 4 ಮಿಮೀ x 4 ಮಿಮೀ ಗಾರ್ಡ್ ಕಾಲಮ್ ಒಂದೇ ವಸ್ತುವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಡಯೋನೆಕ್ಸ್ ಅಲ್ಟಿಮೇಟ್ 3000 ಅಲ್ಟ್ರಾ ಹೈ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಲಿಕ್ವಿಡ್ ಕ್ರೊಮ್ಯಾಟೋಗ್ರಫಿ (UHPLC) ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಬೈನರಿ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ: 0 ರಿಂದ 0.5 ನಿಮಿಷಗಳು, ಐಸೋಕ್ರಟಿಕ್ 90% A [ಡೀಯೋನೈಸ್ಡ್ ನೀರು, 0.1% (v/v) ಅಸಿಟೋನಿಟ್ರೈಲ್ ಮತ್ತು 0.05% ಫಾರ್ಮಿಕ್ ಆಮ್ಲ], 10% B (ಅಸಿಟೋನಿಟ್ರೈಲ್ ಮತ್ತು 0.05% ಫಾರ್ಮಿಕ್ ಆಮ್ಲ); 0.5 ರಿಂದ 23.5 ನಿಮಿಷಗಳು, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಹಂತವು ಕ್ರಮವಾಗಿ 10% A ಮತ್ತು 90% B ಆಗಿದೆ; 23.5 ರಿಂದ 25 ನಿಮಿಷಗಳು, ಐಸೋಕ್ರಟಿಕ್ 10% A ಮತ್ತು 90% B. ಹರಿವಿನ ಪ್ರಮಾಣ 400μl/ನಿಮಿಷ. ಎಲ್ಲಾ MS ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಗೆ, ಕಾಲಮ್ ಪ್ರೋದ್ಧಾವಕವನ್ನು ಧನಾತ್ಮಕ ಅಯಾನೀಕರಣ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಸ್ಪ್ರೇ ಮೂಲವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ವಾಡ್ರುಪೋಲ್ ಮತ್ತು ಟೈಮ್-ಆಫ್-ಫ್ಲೈಟ್ (qTOF) ವಿಶ್ಲೇಷಕಕ್ಕೆ ಇಂಜೆಕ್ಟ್ ಮಾಡಿ (ಕ್ಯಾಪಿಲರಿ ವೋಲ್ಟೇಜ್, 4500 V; ಕ್ಯಾಪಿಲ್ಲರಿ ಔಟ್ಲೆಟ್ 130 V; ಒಣಗಿಸುವ ತಾಪಮಾನ 200°C; ಒಣಗಿಸುವ ಗಾಳಿಯ ಹರಿವು 10 ಲೀಟರ್/ನಿಮಿಷ).
ಒಟ್ಟಾರೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಬಗ್ಗೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಡೇಟಾದಿಂದ ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಅಥವಾ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗದ MS / MS ತುಣುಕು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು (ಇನ್ನು ಮುಂದೆ MS / MS ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಮಾಡಿ. ಅವಿವೇಚನಾರಹಿತ MS/MS ವಿಧಾನದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಕ್ವಾಡ್ರುಪೋಲ್ ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ ವಿಂಡೋವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ [ಆದ್ದರಿಂದ, ಎಲ್ಲಾ ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ-ಚಾರ್ಜ್ ಅನುಪಾತ (m/z) ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ತುಣುಕುಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ]. ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ, ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ II ಉಪಕರಣವು CE ಟಿಲ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಕಾರಣ, ಹೆಚ್ಚಿದ ಘರ್ಷಣೆ-ಪ್ರೇರಿತ ವಿಘಟನೆ ಘರ್ಷಣೆ ಶಕ್ತಿ (CE) ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹಲವಾರು ಸ್ವತಂತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಯಿತು. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮೊದಲು ಏಕ ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಮೆಟ್ರಿ ಮೋಡ್ (ಮೂಲದಲ್ಲಿನ ವಿಘಟನೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಕಡಿಮೆ ವಿಘಟನೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು) ಬಳಸಿಕೊಂಡು UHPLC-ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಸ್ಪ್ರೇ ಅಯಾನೀಕರಣ/qTOF-MS ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, 5 Hz ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಆವರ್ತನದಲ್ಲಿ m/z 50 ರಿಂದ 1500 ರವರೆಗೆ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿ. MS/MS ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಡಿಕ್ಕಿ ಅನಿಲವಾಗಿ ಸಾರಜನಕವನ್ನು ಬಳಸಿ, ಮತ್ತು ಈ ಕೆಳಗಿನ ನಾಲ್ಕು ವಿಭಿನ್ನ ಡಿಕ್ಕಿ-ಪ್ರೇರಿತ ವಿಘಟನಾ ವೋಲ್ಟೇಜ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ: 20, 30, 40, ಮತ್ತು 50 eV. ಮಾಪನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ, ಕ್ವಾಡ್ರುಪೋಲ್ m/z 50 ರಿಂದ 1500 ರವರೆಗೆ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಮಾಸ್ ಐಸೋಲೇಷನ್ ವಿಂಡೋವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮುಂಭಾಗದ ದೇಹದ m/z ಮತ್ತು ಐಸೋಲೇಷನ್ ಅಗಲ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು 200 ಗೆ ಹೊಂದಿಸಿದಾಗ, ಮಾಸ್ ರೇಂಜ್ ಅನ್ನು ಉಪಕರಣದ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು 0 Da ಮೂಲಕ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಏಕ ಮಾಸ್ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಮಾಸ್ ತುಣುಕುಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿ. ಮಾಸ್ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ಸೋಡಿಯಂ ಫಾರ್ಮೇಟ್ (50 ಮಿಲಿ ಐಸೊಪ್ರೊಪನಾಲ್, 200 μl ಫಾರ್ಮಿಕ್ ಆಮ್ಲ ಮತ್ತು 1 ಮಿಲಿ 1M NaOH ಜಲೀಯ ದ್ರಾವಣ) ಬಳಸಿ. ಬ್ರೂಕರ್‌ನ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಳಸಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿದ ನಂತರ ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು NetCDF ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ v4.0 ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ (ಬ್ರೂಕ್ ಡಾಲ್ಟನ್, ಬ್ರೆಮೆನ್, ಜರ್ಮನಿ) ರಫ್ತು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿ. MS/MS ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಮುಕ್ತ ಮೆಟಾಬೊಲೊಮಿಕ್ಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮೆಟಾಬೊಲೈಟ್ಸ್ (www.ebi.ac.uk) ನಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶ ಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಉಳಿಸಲಾಗಿದೆ. MTBLS1471.
ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಘರ್ಷಣೆ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಹೊಸದಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾದ ನಿಯಮಗಳಿಗಾಗಿ MS1 ಮತ್ತು MS/MS ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಂಕೇತಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ MS/MS ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಪೂರ್ವಗಾಮಿಯ ವಿತರಣೆಯ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲು R ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು C# ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ (https://github.com/MPI-DL/indiscriminant-MS-MS-assembly-pipeline) ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶಬ್ದದಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು m/z ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದರಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ನಾವು R ಪ್ಯಾಕೇಜ್ XCMS ನ "ತುಂಬಿದ ಪೀಕ್" ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ (ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶಬ್ದ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಾಗಿ) "NA" (ಪತ್ತೆಯಾಗದ ಪೀಕ್) ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಬಳಸಬೇಕು. ಫಿಲ್ ಪೀಕ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ, ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಅನೇಕ "0" ತೀವ್ರತೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ. ನಂತರ, ತುಂಬಿದ ಪೀಕ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ ಮತ್ತು ತುಂಬಿದ ಪೀಕ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸದಿದ್ದಾಗ ಪಡೆದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಾವು ಹೋಲಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ಸರಿಪಡಿಸಿದ ಅಂದಾಜು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶಬ್ದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಈ 0 ತೀವ್ರತೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿದ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ಹಿನ್ನೆಲೆ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಮೂರು ಪಟ್ಟು ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಮೀರಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು "ನಿಜವಾದ ಶಿಖರಗಳು" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದ್ದೇವೆ. PCC ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗೆ, ಮಾದರಿ ಪೂರ್ವಗಾಮಿ (MS1) ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಎಂಟು ನಿಜವಾದ ಶಿಖರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ತುಣುಕು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳ m/z ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವಗಾಮಿ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ತೀವ್ರತೆಯು ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಘರ್ಷಣೆ ಶಕ್ತಿಗೆ ಒಳಪಟ್ಟ ಅದೇ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಕಡಿಮೆ ತೀವ್ರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು CAMERA ನಿಂದ ಐಸೊಟೋಪ್ ಪೀಕ್ ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ನಂತರ, 3 ಸೆಕೆಂಡುಗಳ ಒಳಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪೂರ್ವಗಾಮಿ-ಉತ್ಪನ್ನ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ (ಗರಿಷ್ಠ ಧಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಧಾರಣ ಸಮಯದ ವಿಂಡೋ), ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. m/z ಮೌಲ್ಯವು ಪೂರ್ವಗಾಮಿ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಅದು ಪಡೆದ ಪೂರ್ವಗಾಮಿಯಂತೆ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅದೇ ಮಾದರಿ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ MS/MS ವಿಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ, ಅದನ್ನು ಒಂದು ತುಣುಕು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಎರಡು ಸರಳ ನಿಯಮಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಗುರುತಿಸಲಾದ ಪೂರ್ವಗಾಮಿಯ m/z ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ m/z ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ನಾವು ಹೊರಗಿಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಗಾಮಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಾದರಿ ಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ತುಣುಕನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುತ್ತೇವೆ. MS1 ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಅನೇಕ ಇನ್-ಸೋರ್ಸ್ ತುಣುಕುಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಪೂರ್ವಗಾಮಿಗಳಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಸಹ ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅನಗತ್ಯ MS/MS ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾ ಪುನರುಕ್ತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ವರ್ಣಪಟಲದ NDP ಹೋಲಿಕೆ 0.6 ಅನ್ನು ಮೀರಿದರೆ ಮತ್ತು ಅವು CAMERA ನಿಂದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಕ್ರೊಮ್ಯಾಟೋಗ್ರಾಮ್ "pcgroup" ಗೆ ಸೇರಿದ್ದರೆ, ನಾವು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಪೂರ್ವಗಾಮಿ ಮತ್ತು ತುಣುಕುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ನಾಲ್ಕು CE ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಘರ್ಷಣೆ ಶಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ m/z ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಶಿಖರಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುನ್ನತ ತೀವ್ರತೆಯ ಶಿಖರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಅಂತಿಮ ಡಿಕನ್ವಲ್ಯೂಟೆಡ್ ಸಂಯೋಜಿತ ವರ್ಣಪಟಲಕ್ಕೆ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಂತರದ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಹಂತಗಳು ಸಂಯೋಜಿತ ವರ್ಣಪಟಲದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ವಿಘಟನೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಿಭಿನ್ನ CE ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕೆಲವು ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘರ್ಷಣೆ ಶಕ್ತಿಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು.
ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ನ ಇಂಡಕ್ಟಿಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು RDPI (30) ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಮಾರ್ಟಿನೆಜ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ವಿವರಿಸಿದ ಕೆಳಗಿನ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು MS/MS ಆವರ್ತನ ವಿತರಣೆಯ ಶಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು MS/MS ಪೂರ್ವಗಾಮಿಗಳ ಸಮೃದ್ಧಿಯಿಂದ ಚಯಾಪಚಯ ವರ್ಣಪಟಲದ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು (Hj ಸೂಚ್ಯಂಕ) ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ. (8). Hj = −∑i = 1mPijlog2(Pij) ಇಲ್ಲಿ Pij j-th ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ i-th MS/MS ನ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಆವರ್ತನಕ್ಕೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ (j = 1, 2,…, m) (i = 1, 2, …, m) t).
ಚಯಾಪಚಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ (Si ಸೂಚ್ಯಂಕ) ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ಆವರ್ತನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ MS/MS ನ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಗುರುತಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. MS/MS ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು Si = 1t (∑j = 1tPijPilog2PijPi) ಎಂದು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತಿ j ಮಾದರಿಯ ಚಯಾಪಚಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ δj ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಮತ್ತು MS/MS ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯ ಸರಾಸರಿ δj = ∑i = 1mPijSi ಅನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿ.
MS/MS ವರ್ಣಪಟಲಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಎರಡು ಅಂಕಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಪ್ರಮಾಣಿತ NDP (ಕೊಸೈನ್ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ವಿಧಾನ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ) ಬಳಸಿ, ವರ್ಣಪಟಲದ ನಡುವಿನ ವಿಭಾಗ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಲು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿ NDP = (∑iS1 & S2WS1, iWS2, i) 2∑iWS1, i2∑iWS2, i2 ಇಲ್ಲಿ S1 ಮತ್ತು S2 ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ವರ್ಣಪಟಲ 1 ಮತ್ತು ವರ್ಣಪಟಲ 2 ಗಾಗಿ, ಹಾಗೆಯೇ WS1, i ಮತ್ತು WS2 ಗಾಗಿ, i ಗರಿಷ್ಠ ತೀವ್ರತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತೂಕವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಎರಡು ವರ್ಣಪಟಲಗಳ ನಡುವಿನ i-ನೇ ಸಾಮಾನ್ಯ ಶಿಖರದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು 0.01 Da ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿದೆ. ತೂಕವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ: W = [ಗರಿಷ್ಠ ತೀವ್ರತೆ] m [ಗುಣಮಟ್ಟ] n, m = 0.5, n = 2, ಮಾಸ್‌ಬ್ಯಾಂಕ್ ಸೂಚಿಸಿದಂತೆ.
ಎರಡನೇ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲಾಯಿತು, ಇದು MS/MS ನಡುವೆ ಹಂಚಿಕೆಯಾದ NL ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು MS ವಿಘಟನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಎದುರಾಗುವ 52 NL ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ದುರ್ಬಲಗೊಂಡ ನೆಪೆಂಥೆಸ್ ಪ್ರಭೇದಗಳ ದ್ವಿತೀಯ ಮೆಟಾಬಾಲೈಟ್‌ಗಳ MS/MS ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್‌ಗಾಗಿ ಈ ಹಿಂದೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ NL (ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ S1) ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ (9, 26). ಪ್ರತಿ MS/MS ಗೆ 1 ಮತ್ತು 0 ರ ಬೈನರಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ, ಕ್ರಮವಾಗಿ ಕೆಲವು NL ನ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲ. ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ದೂರ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, NL ಹೋಲಿಕೆ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿ ಜೋಡಿ ಬೈನರಿ NL ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡ್ಯುಯಲ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ನಾವು R ಪ್ಯಾಕೇಜ್ DiffCoEx ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ, ಇದು ವೆಯ್ಟೆಡ್ ಜೀನ್ ಕೋ-ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ರೆಶನ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (WGCNA) ನ ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. MS/MS ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಾದ NDP ಮತ್ತು NL ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ತುಲನಾತ್ಮಕ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ನಾವು DiffCoEx ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ. "cutreeDynamic" ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಅನ್ನು ವಿಧಾನ = "ಹೈಬ್ರಿಡ್", cutHeight = 0.9999, deepSplit = T, ಮತ್ತು minClusterSize = 10 ಗೆ ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬೈನರಿ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. DiffCoEx ನ R ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಟೆಸ್ಸನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಫೈಲ್ 1 ರಿಂದ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ (57); ಅಗತ್ಯವಿರುವ R WGCNA ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು https://horvath.genetics.ucla.edu/html/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA ನಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು.
MS/MS ಆಣ್ವಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ನಾವು NDP ಮತ್ತು NL ಹೋಲಿಕೆ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಜೋಡಿಯಾಗಿರುವ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು CyFilescape yFiles ಲೇಔಟ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿಸ್ತರಣಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾವಯವ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು Cytoscape ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ.
ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲು R ಆವೃತ್ತಿ 3.0.1 ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಟೂಕಿಯ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ ವ್ಯತ್ಯಾಸ (HSD) ಪೋಸ್ಟ್-ಹಾಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರ, ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಎರಡು-ಮಾರ್ಗ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ANOVA) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಹತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲಾಯಿತು. ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಒಂದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳ ಮಾದರಿಗಳ ಎರಡು-ಬಾಲದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಟಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಯಿತು.
ಈ ಲೇಖನಕ್ಕೆ ಪೂರಕ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳಿಗಾಗಿ, ದಯವಿಟ್ಟು http://advances.sciencemag.org/cgi/content/full/6/24/eaaz0381/DC1 ನೋಡಿ.
ಇದು ಕ್ರಿಯೇಟಿವ್ ಕಾಮನ್ಸ್ ಅಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್-ವಾಣಿಜ್ಯೇತರ ಪರವಾನಗಿಯ ನಿಯಮಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ಮುಕ್ತ ಪ್ರವೇಶ ಲೇಖನವಾಗಿದ್ದು, ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆಯು ವಾಣಿಜ್ಯ ಲಾಭಕ್ಕಾಗಿ ಅಲ್ಲದಿರುವವರೆಗೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಕೃತಿ ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಪ್ರಮೇಯವಿರುವವರೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆ, ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖ.
ಗಮನಿಸಿ: ನೀವು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ನೀವು ಇಮೇಲ್ ಅನ್ನು ನೋಡಬೇಕೆಂದು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಅದು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅಲ್ಲ ಎಂದು ತಿಳಿಯುವಂತೆ ನಿಮ್ಮ ಇಮೇಲ್ ವಿಳಾಸವನ್ನು ಒದಗಿಸುವಂತೆ ಮಾತ್ರ ನಾವು ಕೇಳುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಯಾವುದೇ ಇಮೇಲ್ ವಿಳಾಸಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದಿಲ್ಲ.
ನೀವು ಸಂದರ್ಶಕರೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಸಲ್ಲಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯಲು ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವಿಶೇಷ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ರಕ್ಷಣಾ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಕರೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಶೇಷ ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ರಕ್ಷಣಾ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಕರೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
©2021 ಅಮೇರಿಕನ್ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ​​ಫಾರ್ ದಿ ಅಡ್ವಾನ್ಸ್‌ಮೆಂಟ್ ಆಫ್ ಸೈನ್ಸ್. ಎಲ್ಲಾ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸಲಾಗಿದೆ. AAAS HINARI, AGORA, OARE, CHORUS, CLOCKSS, CrossRef ಮತ್ತು COUNTER ನ ಪಾಲುದಾರ. ಸೈನ್ಸ್ ಅಡ್ವಾನ್ಸ್ ISSN 2375-2548.