多组学技术在植物代谢通路解析中的联合应用
多组学技术在植物代谢通路解析中的联合应用
植物代谢通路的解析是生物技术领域的重要课题。近年来，随着基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等多组学技术的快速发展，科学家们能够更全面地理解植物复杂的代谢过程。本文将介绍多组学技术在植物代谢通路解析中的应用，重点探讨其在植物抗环境胁迫、农艺性状研究和天然产物合成等领域的最新进展。
植物的代谢通路极为复杂，涉及许多生物化学过程，包括光合作用、酸化作用、有机酸循环、三羧酸循环、糖分解和氧化磷酸化等主要代谢，以及酚类、生物碱、醛、酮和酸等天然小分子化合物合成的次级代谢通路。复杂的代谢通路使植物可以在不同时空和环境条件下产生种类多样、结构各异（~200 000种）的代谢物。对于植物本身而言，这些代谢物支持了植物的生长和发育，同时也在帮助植物应对环境压力方面（包括非生物胁迫和生物胁迫）发挥了极重要的作用。对于人类而言，这些代谢物质为人类食物、能源和生物材料提供了重要来源，包括许多植物源的农产品、由植物形成的煤等化石燃料，以及由植物产生的诸如橡胶、棉纤维等各种生物材料。另外很重要的一方面，这些物质极大地丰富了天然化合物宝库，人们从中挖掘出众多具有治疗作用的药物或药物前体分子，为人类医药与健康贡献了巨大的价值。可以看出， 植物丰富的代谢产物不仅保障了其自身生长发育及对环境的适应性，也为人类的生活和生产提供了重要支撑。
近年来，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等在内的组学技术得到了飞速发展。由于检测通量高的特性，使得组学技术非常适用于复杂代谢通路的研究，因此在植物代谢通路解析中得到广泛应用。然而，运用单一的组学技术有时还不足以清晰解析某些代谢通路，因为单一组学得出的信息量往往很大，但不够聚焦，导致数据挖掘困难。因此，还需要其他技术或者方法加以辅助，以帮助研究者缩小分析的范围。在这种情况下， 多种组学联用技术逐渐被研究者们认识并开发以用于复杂代谢通路的解析 。通过组学技术联用，可以从不同组学数据的交集中缩小并锁定研究对象，不同组学分析的结果也可互相印证，使得分析结果更加可靠。目前， 运用组学联用解析植物代谢通路已经取得了很多成果 。理论上，所有的代谢通路都可以归类为帮助植物生长及抵抗环境胁迫（环境适应性）的范畴，包括农艺性状、天然产物合成等相关通路。由于农艺性状、天然产物合成与人类生活息息相关， 本文从植物抗环境胁迫、农艺性状研究及天然产物合成三个方面，对近年来相关代谢通路解析研究的实例进行了分类阐述 。这三个方面涉及的代谢通路之间是交叉互通的，如很多天然产物合成通路也是植物为应对环境压力而演化来的，许多农艺性状也是由环境变化而引起的，某一农艺性状也可能是由相关天然产物产生而表现出来的。
近日， 《生物技术通报》 在线 发表了题为 》 的文章。本文在文献综述的过程中按照大概的范畴进行了分类。在此基础上，总结了利用多组学技术进行代谢通路解析的常规研究思路，并对组学联用技术目前面临的挑战及未来的应用潜力进行了探讨。
多组学技术在植物抗环境胁迫相关代谢通路解析中的应用
多组学技术在植物农艺性状相关代谢通路解析中的应用
多组学技术在植物天然产物合成代谢通路解析中的应用
总结与展望
组学联用技术由于其通量高、获得信息全面的优势，近年来在植物代谢通路这种复杂体系的解析中得到了广泛应用。本文从抗环境胁迫、农艺性状研究、天然产物合成三个方面，通过一些实例对相关的通路解析研究进行了阐述 。这三个方面的代谢通路在很多层面是交叉互通的，天然产物的合成通路能为抵抗环境胁迫服务，环境胁迫也会导致某些农艺性状的改变，农艺性状的改变也会导致相应产物的合成发生变化。 从方法学的角度，通过一种组学找出相关线索，然后利用另一种组学技术加以验证，或者通过组学数据的交叉分析锁定研究的对象进行进一步研究，是运用该技术进行代谢通路解析的有效思路 。
目前，利用组学联用技术在植物代谢通路解析方面已经取得了许多优秀的成果。未来， 随着这些技术的进一步发展，如检测通量进一步提升、检测成本进一步下降、检测手段进一步增加，相信其能够从基础研究拓展到应用研究，从实验室走向应用场，更广泛更便捷地为大众服务 。一方面，有助于培育出产量更高、营养价值更高、环境适应性更强的作物；另一方面，开展植物应对昆虫、病菌等的通路解析研究，有可能帮助发现一些新的具有抗菌或者抗虫活性的天然产物。此外，对于一些稀缺、高医药价值天然产物的代谢通路解析也将帮助研究者重构其合成路径，通过合成生物学手段基于植物底盘如烟草等高效生产这些物质，更好地服务于人民生命健康。
组学联用技术目前也面临着许多挑战。一是数据采集成本过高。尽管收集各种组学数据的方式在不断更新，但采集成本仍然高昂。例如，目前蛋白质组学以及代谢组学常用的高通量质谱仪价格仍然十分昂贵，而且样品分析、仪器维护开销也较大。 二是整合多组学数据困难 。这涉及到不同组学数据之间的兼容性和一致性，以及如何有效结合这些数据以提供有意义的指导。单组学的分析技术已比较完备，但多组学数据联合分析技术，如相关分析软件等还比较欠缺。 三是数据分析和解释存在主观性偏倚 。目前有太多种分析组学数据的方法，而且研究者多从自己的角度出发分析数据，对数据的解释存在主观性偏倚。当前这些挑战仍需要科研人员和相关机构共同努力克服，以推动多组学技术更广泛应用和发展。
本文原文来自《生物技术通报》