As folhas das plantas com flores são diversas em tamanho e forma, mas a maioria possui superfícies distintas, superior (adaxial) e inferior (abaxial), que contêm diferentes tipos e arranjos de células. Essa inovação fundamental na evolução das folhas otimiza a função primária da fotossíntese. Na superfície superior, as células captam a luz. Na superfície inferior, permitem a troca gasosa e a transpiração.

Curiosamente, as folhas não começam planas, mas emergem do nicho das células-tronco como protuberâncias radialmente simétricas. Esses as protuberâncias então se achatam, impulsionando o crescimento ao longo de dois de seus eixos para criar estruturas finais que são longas e largas, mas com apenas algumas camadas de células de espessura. Apesar da complexidade desse processo, as plantas formam consistentemente folhas com superfícies adaxial e abaxial.

Um novo estudo publicado em in silico Plants por Aman Husbands e colegas da Ohio State University descreve como o padrão adaxial-abaxial nas folhas é gerado e mantido durante o desenvolvimento.

Os domínios adaxial (AD) e abaxial (AB) são morfologicamente distintos.

Os autores criaram um modelo espacial unidimensional dos determinantes e interações que padronizam o eixo adaxial-abaxial ao longo da folha. O modelo incluiu redes de fatores de transcrição e miRNAs associados.

“O padrão adaxial-abaxial foi estudado por vários grupos usando abordagens da genética clássica para imagens ao vivo. Coletivamente, esses estudos revelaram que o padrão adaxial-abaxial é governado por uma rede complexa de fatores de transcrição e pequenos RNAs. A rede é caracterizada por muitas propriedades interessantes, incluindo interações mutuamente antagônicas e mobilidade célula a célula. A parte difícil foi selecionar quais fatores incluir, pois incorporar todas as interações em um modelo não é viável. Para priorizar, usamos critérios como a gravidade fenotípica dos mutantes, a conservação ao longo da evolução e se fatores semelhantes desempenham papéis de padronização exagerados em outros organismos”, diz o Dr. Husbands, professor assistente de genética molecular.

É importante ressaltar que, em vez de simplesmente assumir os parâmetros do modelo, que é uma prática comum quando os dados são escassos, a maioria dos parâmetros neste estudo foram estimados diretamente a partir de dados experimentais.

O modelo reproduziu com sucesso observações de padronização adaxial-abaxial e pequenas interações RNA-alvo.

Os autores mostram que modelar as interações conhecidas entre fatores de transcrição e mRNAs recapitula os padrões adaxial-abaxial conhecidos desses fatores na folha. Além disso, este sistema é relativamente robusto a mudanças nos valores dos parâmetros e ao ruído. Husbands diz: “A biologia é incrivelmente barulhenta, mas ainda assim capaz de produzir resultados complexos de maneira reproduzível. Para testar se nosso modelo reflete com precisão essa robustez, introduzimos ruído nas funções centrais do modelo. Essas funções descrevem tanto as quantidades de genes quanto o que acontece quando eles interagem. Fizemos isso permitindo que os valores das funções flutuassem aleatoriamente em cada etapa do modelo. Mesmo diante de ruído significativo, nosso modelo pode produzir resultados esperados de forma confiável, consistente com a natureza robusta do padrão adaxial-abaxial”.

Este trabalho informará a modelagem futura das numerosas estruturas complexas geradas pela padronização adaxial-abaxial.

Um arquivo MATLAB contendo a implementação do modelo e um arquivo Excel contendo cálculos usados ​​para determinar valores para o gene TPM por célula usando dados de (Casa de fazenda et al. 2019) estão incluídos como Informações de suporte e podem ser encontrados em https://github.com/LukeAndrejek/RobustMathematicalModel.