作物育种与环境评价的代谢调控网络模型     明升中国农科院供图

近日，明升中国农业app院都市农业研究所植物光生物学团队与四川大学合作，系统阐述了复杂环境因子对植物重要次级代谢产物合成与调控机制，并提出了一种基于多组学、田间试验以及植物工厂技术的植物代谢调控网络新模型，为作物育种与环境适宜性评价提供了新思路。相关研究成果发表在《分子植物》（Molecular Plant）上。

据杨晓博士介绍，次级代谢产物合成与分解是植物适应环境变化最重要的机制之一，也是植物可食部分色泽、风味和营养的重要体现，可利用环境因子靶向调控代谢流定向提升作物品质。已有研究表明，植物外界环境因子（光、温、水、气、肥等）的变化会引起一系列的信号级联反应，激活或抑制下游基因的表达，从而调控代谢物的改变。但与形态建成相比，环境因子对植物代谢变化的影响及其耦合机制尚不清晰，亟待构建新的代谢调控网络模型与评价方法。

该研究采用多组学技术、田间实验和环境模拟发生器等综合手段，构建了“环境因子—信号途径—代谢物”的全局调控网络模型，模拟并解析环境要素对基因表达、蛋白质水平和代谢物含量的影响机制。通过田间试验获取作物的综合环境数据和多组学数据，并在植物工厂环境下进行转录组学、蛋白质组学和代谢组学的响应分析，进而剖析环境因素与代谢动力学之间的调控机制，为培育高产高营养作物提供理论参考。

该模型的构建为研究环境变化与代谢动力学之间的内在关系提供了有效手段，为有效预测未来气候变化、短期极端天气条件和稀有地点（太空农业等）的气候动态对植物生长发育和代谢调控的影响、助力作物高效育种提供了有力支撑。

该研究得到明升中国农科院科技创新工程等项目资助。

相关论文信息：http://doi.org/10.1016/j.molp.2021.12.017