转录组&代谢组在植物性状改良和遗传育种上的应用

转录组学是研究细胞或组织在特定条件下所产生的所有RNA分子的数量和类型的学科。它主要关注转录过程，即DNA被转录为mRNA、非编码RNA等的过程。转录组学可以提供基因表达的信息，帮助研究如何在不同的生物学状态（如发育阶段、疾病状态或环境改变）下，基因的表达发生的变化。

代谢组学则是研究生物体内小分子代谢物的种类、含量和变化的学科，这些代谢物是细胞代谢过程的最终产物。代谢组学通过分析细胞、组织或生物体液中的代谢物，以了解生物体的生理状态和代谢途径。它帮助揭示代谢变化如何与疾病、营养状况或环境因素相关。

 

但是生物过程的复杂性和整体性使得依赖单一组学数据难以充分理解复杂的生理机制。因此，采用多组学联合分析能够为研究生物体内部的潜在调控网络提供更为全面的视角，从而有效支持生物机制的探讨。通过同步分析转录组与代谢组，研究者能够从“因”和“果”两个方向深入研究生物学问题，互相验证，提取出关键的基因、代谢物以及相关的代谢通路。这一方法不仅有助于更加深入地解析生物系统的宏观发育过程，还能更好地阐明生物活动的复杂性和整体性。接下来通过两篇文献来了解下研究人员是如何将转录组+代谢组多组学应用到植物性状改良和遗传育种上的。

 

案例I【1】

首先给大家分享一篇发表在International Journal of Molecular Sciences期刊上的文章《Transcription-Associated Metabolomic Analysis Reveals the Mechanism of Fruit Ripening during the Development of Chinese Bayberry》,这是一篇典型寻找转录组学和代谢组学共同调控通路的文章。作者通过整合转录组学和代谢组学，对杨梅果实三个发育阶段的样本进行分析，揭示了果实成熟过程中的分子机制。转录组学中的GO和KEGG差异基因富集分析发现，涉及的过程主要是细胞生物学和细胞代谢通路，特别是蛋白质和蔗糖代谢等方面。代谢组学确认了黄酮类生物合成以及淀粉和蔗糖代谢是关键途径，其中部分特定的基因和代谢物发挥着至关重要的作用。这项研究为理解杨梅果实成熟的分子机制提供了新的思路，同时也为提升果实质量的育种策略指明了方向。

01研究背景

杨梅是日常饮食中重要的水果，为人体健康提供重要营养。许多肉质果实成熟时会发生颜色、风味和质地等变化，其中黄酮类化合物因其抗氧化和抗炎能力备受关注，其含量是影响消费者偏好的关键质量属性之一。杨梅中的黄酮类化合物具有重要的营养价值，但关于其在杨梅中的存在和作用的信息有限。糖和有机酸是果实的主要成分，影响果实的甜酸口感。果实成熟时，淀粉和蔗糖会积累，同时大多数肉质果实会变软，这与细胞壁成分的结构变化有关。研究果实发育过程中淀粉和蔗糖的积累，有助于理解果实成熟时的质量形成，并指导改善果实质量。

02研究材料

研究材料：中华杨梅未成熟(65天)、中熟(85天)和成熟(100天)三个发育阶段的果实样本，每个取样时间点设置3个生物学重复。

03技术路线

图1 技术路线

04主要研究成果

（1）通过转录组分析,发现了4组在果实成熟过程中表达模式不同的基因,包括上调-上调组、上调-下调组、下调-上调组和下调-下调组。这些基因主要参与细胞壁生物合成、植物细胞壁组织或生物合成以及植物二次细胞壁生物合成等生物学过程。

（2）代谢组分析发现,在果实发育的不同阶段,共有269种代谢物发生显著变化,其中以类黄酮和脂质为主。这些代谢物主要参与抗坏血酸和尿酸代谢、烟酸和烟酰胺代谢、精氨酸生物合成、嘌呤代谢、植物二次代谢物生物合成以及类黄酮生物合成等代谢通路。

（3）通过转录组和代谢组的联合分析,发现在果实发育过程中,与淀粉和蔗糖代谢以及类黄酮生物合成相关的基因和代谢物发生显著变化,这些基因和代谢物在不同发育阶段的参与通路存在差异。

图2. (A). 杨梅三个阶段（未成熟UR、中成熟MR和成熟FR）的示意图，以及基于各阶段表达模式识别的四组关键基因的热图。(B). 基因的GO分类分析。(C). 基因的GO富集分析。(D). 基因的KEGG富集分析。

图3. (A-C):果实成熟过程中代谢物的差异丰度。  (D). 同阶段样本中所识别代谢物的相对丰度。(E). 在各阶段比较（UR-MR、MR-FR和UR-FR）中识别的差异丰度代谢物

05总结

本研究从转录组和代谢组的角度,深入探讨了中华杨梅果实在不同发育阶段的分子机制,为进一步研究该经济重要果树的果实发育和品质改良提供了重要科学依据。

2020年9月28日，以色列魏茨曼研究所的Asaph Aharoni团队与德国莱布尼茨植物遗传学和作物植物研究所的Jędrzej Szymański在《Nature Genetics》发表了题为《Analysis of Wild Tomato Introgression Lines Elucidates the Genetic Basis of Transcriptome and Metabolome Variation Underlying Fruit Traits and Pathogen Response》的研究论文。该研究利用秘鲁野生番茄品种与现代栽培番茄品种构建的遗传群体，综合多组学分析与病原菌敏感性测定，探讨了野生番茄基因的渐渗对栽培番茄果实转录组和代谢组的影响，以及与果实品质和病原菌抗性相关的遗传基础。同时，该研究还确定了与数百种转录物和代谢物水平相关的基因组位点，解析了伴随野生物种果实成熟过程性状及抗病性等的遗传框架。

01研究背景

番茄的驯化和育种主要是为了满足市场和经济需求而改变果实表型，这导致了遗传多样性减少以及一些重要果实品质的丧失，如风味、香气和抗病性。目前，研究人员和育种者正利用野生番茄亲属来寻找恢复这些性状所需的基因库。近期的一些基因组关联研究和数量性状位点分析表明，需要更先进的作图群体和更深层次的多组学表型分析来识别复杂性状的遗传线索。在此背景下，该研究利用野生秘鲁番茄的渐渗系和回交自交系群体，结合多模态分子和表型分析，对番茄果实进行整合性分析，聚焦于人类营养相关的次生代谢物以及果实对病原体的抗性。

02研究材料

选取 580 个番茄近交系（504 个 BIL 和 76 个 IL），在果实的不同成熟阶段（开花后约 44 天的破色期和开花后约 48 天的红熟期）分离出果皮组织，用于后续的代谢物分析和 RNA 提取。

图4 组织采样时间点的示意图

03研究路线

（1）利用番茄野生种和栽培品种的系统发育线等先进的遗传资源,对番茄果实性状进行了综合的QTL分析。

（2）分析了580个系统发育线的转录组、代谢组和病原体敏感性数据,以确定与数百个转录本和代谢物水平相关的基因组位点。

（3）利用统计分析方法,如线性模型、准似然F检验、贝叶斯-霍赫伯格校正等,对QTL、差异表达基因和代谢物进行了系统的鉴定和分析。

（4）通过生物信息学分析,如功能富集分析、语义一致性分析等,对鉴定的基因和代谢物进行了进一步的功能解释。

（5）利用实验验证手段,如实时定量PCR、基因沉默、病原体抗性测定等,对关键基因和代谢物的功能进行了进一步的验证。

04主要研究成果

（1）生成多组学数据资源

对 580 个近交系果实的两个发育阶段进行采样，通过转录组分析、代谢组学分析和病原体敏感性试验，生成了多组学数据资源。

图5 (b):基于转录组的504个背交系（BILs）和76个插入系（ILs）的绘图结果 (c):6个BIL 的单条染色体示意图

（2）转录组分析

通过表达量QTL(eQTL)分析,发现番茄野生种的遗传背景对果实发育过程中的基因调控网络产生了显著影响，约9%的11,992个检测到的基因表达量至少有一个显著的eQTL。其中582个转录本具有显著的顺式eQTL，496个转录本具有至少一个显著的反式eQTL。

（3）代谢组学分析

对两个发育阶段的果实进行代谢组学分析，检测到大量半亲脂性代谢物，并发现代谢数量性状位点（mQTL）的出现通常与关键调控或酶基因位点的变化相关。

（4）对灰葡萄孢菌的抗性

对两个发育阶段的果实进行真菌抗性试验，确定与抗性和敏感性相关的 QTL，整合群体真菌抗性数据，通过多组学方法预测 BIL 和 IL 对灰葡萄孢菌感染的抗性，分析不同分子特征对预测抗性的贡献，构建共享显著 QTL 的转录本和代谢物网络，研究网络中与抗性和敏感性相关的转录本和代谢物，进一步验证网络中相关基因和代谢物在抗性中的作用。

图6 基于多组学数据对灰葡萄孢菌抗性的预测

05总结

本研究通过整合多组学数据，描绘了番茄果实成熟过程中次生代谢物和病原菌抗性的遗传调控网络，研究中推测出来的的基因型-表型关联将为当前的分子育种提供重要支持，并有助于未来的育种工作，以恢复关键的果实品质特性。

参考文献

【1】Sun L, Zhang SW, Yu ZP, et  al. Transcription-Associated Metabolomic Analysis Reveals the Mechanism of Fruit Ripening during the Development of Chinese Bayberry. Int J Mol Sci. 2024 Aug 8;25(16):8654.

【2】Szymański  J, Bocobza S, Panda S, et al. Analysis of wild tomato introgression lines elucidates the genetic basis of transcriptome and metabolome variation underlying fruit traits and pathogen response. Nat Genet. 2020 Oct;52(10):1111-1121.