摘要：植物的生長和發育過程中往往受到遺傳因素和環境因素共同作用，多組學聯合分析可拓展分析廣度，從而多方面論證假設。介紹了植物生長發育研究中常見的幾種組學技術，具體分析了多組學在植物各個器官發育中的應用，并討論了組學分析對預測植物表型精確度的情況。

　　關鍵詞：多組學分析;器官生長發育;激素信號調控;綜述

　　多組學技術(Multi-Omics)是一種結合2種或2種以上組學的研究方法，如將基因組、轉錄組、蛋白組和代謝組等各組學的數據加以整合，關聯分析并深入挖掘其生物學意義。隨著高通量測序技術和系統生物學的迅速發展，多組學技術已經成為生命科學領域不可或缺的研究手段[1-2]。植物生長發育過程中，細胞在轉錄、翻譯和代謝水平上的變化都可以用高通量測序技術定性和定量的檢測出來。因此，多組學聯合分析可以從不同的維度更好地闡明細胞生命過程，獲取植物生長發育從細胞到個體水平的動態變化情況，進而研究植物生長發育復雜機制，提高育種的效率和準確性。該文主要介紹了幾種常用于植物生長發育領域的組學技術，并綜述了多組學聯合分析在植物生長發育中的應用，以便進一步了解目前多組學研究在植物生長發育方向的進展，為后續研究指明方向。

　　1幾種常用于植物生長發育研究組學技術原理

　　1.1轉錄組學

　　轉錄組是特定類型的細胞、組織、器官或發育階段的細胞群內轉錄出來的所有RNA的總和，主要包括mRNA和非編碼RNA[3-5]。真核生物mRNA在3′端具有poly-A尾，根據堿基A和T互補配對原理，通過Oligo(dt)磁珠可富集出特定組織或細胞在某個特定時空條件下轉錄出來的所有mRNA序列和豐度信息[6]。轉錄組數據的拼接結果可用于新基因的預測和新轉錄本的分析，尋找植物的重要性狀或表型的關鍵調控基因。例如通過轉錄組測序分析甜柿，其中“Nantong-xiaofangshi”株高明顯比“Kanshu”矮，分析2個品種同一組織時期的差異表達基因，找到相關的矮化基因，輔以嫁接試驗驗證，發現“Nantong-xiaofangshi”通過影響嫁接穗中生長素和赤霉素代謝活力和相關基因的表達，改變激素水平從而產生矮化表型[7]。

　　轉錄組信息對于解讀基因組功能元件、細胞及組織中分子組成是必需的，對研究植物生長發育具有重要作用。例如，番茄是研究果實發育的重要模型，而大多數關于番茄果實生長和成熟的研究都是基于果皮，對于內部組織或單個細胞和組織類型的表達研究較少，Shinozaki等[8]通過激光顯微切割和轉錄組測序結合研究，得到了番茄果實個體發育時空表達圖譜以及調節和結構基因網絡，闡明了與果實品質性狀相關的調節途徑。Yang等[9]通過對栽培種“ZO”(一種膨大莖的溫帶蓮)和“RL”(一種匍匐莖的熱帶蓮)根狀莖的3個發育階段的轉錄組分析，找到22個誘導根狀莖膨大的候選基因，為后續試驗驗證提供了方向，并縮小了范圍。

　　上述通過轉錄組信息發現部分基因表達調控改變植物整體特征的案例，有助于研究植物生長發育及其精細的調控機制。

　　1.2蛋白質組學

　　蛋白質組學是對蛋白質結構和功能的系統研究，包括細胞內蛋白質組成、結構及其特異功能模式等內容，涉及的關鍵技術有質譜分析、X射線晶體學、核磁共振和凝膠電泳等。1994年Wikins等[10]提出，與基因組的穩定性不同，在植物的不同生長發育階段蛋白質組的表達存在較大差異，并具有組織特異性。蛋白質組是由有機體或者系統產生的整套蛋白質，伴隨細胞或有機體的不同要求而變化[11]。過去，常用轉錄組數據分析基因的特異表達與植物表型的關系，但是并不是所有被檢測出來的mRNA都會被翻譯為蛋白質，而且mRNA和蛋白質之間未顯示有絕對的相關性[12]。很多蛋白質在翻譯后會產生不同的化學修飾，如甲基化、乙?；?、磷酸化、糖基化修飾等。這些化學修飾使得機體蛋白質的存在形式復雜多樣。因此，在轉錄組數據未呈現差異的情況下，mRNA翻譯的過程中，不同時期、不同組織的細胞中會分化出功能不一致的蛋白質，從而形成復雜的生命體。Hou等[13]通過研究大規模磷酸化修飾對蛋白質的影響，發現激酶的調控最終表現為植物的生長。

　　1.3代謝組學

　　代謝組學的研究對象是生命活動所產生的代謝產物，是基因組下游的產物，可更直觀地展示生物體內真實發生的物質代謝過程，將生命活動過程以代謝物的動態變化形式展示出來。代謝物組則是一個生物體中細胞、組織、器官所有的代謝產物的集合，這些代謝物是此生物體基因表達的最終產物[14]。因此，當轉錄組數據和蛋白組數據的分析無法解釋細胞內的復雜調控活動時，代謝物分析可以獲得該細胞生理學的瞬時快照，可以實時定量地反映細胞或組織器官內正在發生的代謝過程。目前，主要的代謝組技術有靶向代謝組、非靶向代謝組和廣泛靶向代謝組等，可根據試驗目的個性化地選擇所需技術。代謝組學經常與基因組學、轉錄組學、蛋白組學等聯合，以研究重要代謝物的合成途徑、基因的差異表達以及靶向的特定蛋白。也有單獨利用代謝組數據鑒定重要代謝物在植物組織器官中的合成途徑，例如通過靶向代謝組測定枇杷果皮和果肉中類胡蘿卜素，發現果皮和果肉中的類胡蘿卜素含量差異很大，且這種差異與果肉和果皮的顏色相關[15]。

　　2多組學聯合分析在植物生長發育研究中的應用

　　針對不同研究目的和物種特殊性，主要有以下幾種有效的組合方式。

　　(1)基因組denovo(從頭測序)結合轉錄組：通過denovo測序可以獲得物種的全基因組序列圖譜，結合提取不同組織的RNA樣本測序，深入研究植物的發育狀態、基因的差異表達等生物學問題，二者相互補充和驗證。Zhang等[2]測定了同源四倍體陸地棉GossypiumhirsutumL.acc.，并且組裝了各亞基因組遺傳圖譜，發現結構重排和基因缺失情況在A亞基因組中更常見，選擇和馴化的基因組特征與A亞基因組中纖維改善的正調控基因以及D亞基因組中的脅迫耐受性基因相關。

　　(2)表觀組和轉錄組聯合分析：表觀組研究的是在核酸序列不變的情況下基因的表達、調控和性狀發生的可遺傳變化，在此基礎上結合轉錄組數據可以直觀地解釋表觀遺傳和基因表達變化的分子機制和生物學意義。

　　(3)轉錄組學、蛋白組學或代謝組聯合分析;研究

　　植物在生長發育過程中如何協調和傳遞大量的內源營養信號以及外界生物脅迫和非生物脅迫信號，多組學數據將植物生長發育過程中的基因表達、蛋白調控、代謝物合成定量地展示出來，更精準地解決生物學問題。

　　2.1組學聯合分析在植物生殖器官研究中的應用

　　花、果實和種子是植物主要的生殖器官，在生長和發育過程中受到遺傳因素、環境因素等多方面的影響，調控機制復雜，結合多組學數據，可以更好地闡明這些生殖器官發育的分子機理。例如，對于種子生長發育的研究，Aguilar-Hernández等[16]通過泛素化組學探究了光條件改變時種子萌發相關的泛素化的變化;Wei等[17]以來源于29個國家的705份芝麻的全基因組測序數據為研究對象，比對發現SiPPO基因發生了很多無義突變和小結構突變，其中100份材料中均攜帶SiPPO先祖等位基因，結合轉錄組數據發現SiPPO基因在種子發育的11~20d顯著表達，研究還表明該基因不僅控制種皮顏色而且影響種子油分含量。

　　對花器官發育而言，植物激素是影響花器官形態發生的關鍵因子。Liu等[18]通過轉錄組和激素檢測，研究不同發育時期花朵植物激素組成，關聯轉錄組數據后完善了番荔枝花的發育機理?；ò晷螒B也是人們重點關注的內容，Yang等[19]通過比較蘭花野生型和多花瓣突變體材料的mRNA和miRNA表達譜，鑒定了多花瓣形態發生的相關基因，并明確了其主要途徑;研究表明29個MADS-box基因以及大量與花相關的調控因子和激素應答基因可作為調節蘭花多花瓣發生的候選基因;mRNA和miRNA綜合分析表明2種基于轉錄因子和miRNA的遺傳途徑有助于形成多花瓣發育發生，已確定miR156/SPL和miR167/ARF調節模式參與了生殖器官發育，而miR319/TCP4-miR396/GRF可能參與了調節蘭花多花瓣發生。

　　多組學聯合分析在研究植物果實生長發育時應用較多，例如通過基因組與轉錄組聯合分析探究柑橘類水果成熟機制。以甜橙為例，對其進行denovo測序，得到較高質量的甜橙全基因組草圖，揭示了甜橙的物種起源模式，結合轉錄組數據解析了甜橙富含維生素C的分子機制，為柑橘屬果實的品質改良提供了重要參考[20]。對于呼吸躍變型代表性果實，Zhu等[21]為了綜合評估育種如何改變番茄代謝組，分析了包含數百種番茄基因型的基因組、轉錄組和代謝組的數據集，總結了全球范圍內培育番茄代謝物的含量變化精細圖譜，為育種家們對果實品質的定向改良提供有力的參考。草莓作為非呼吸躍變型果實的代表，其發育和成熟涉及復雜的生理和生化變化。Baldi等[22]通過轉錄和廣泛靶向代謝組數據聯合分析，鑒定了從果實生長到發育成熟階段的幾個基因以及幾種重要代謝過程;例如類黃酮、苯丙素、支鏈氨基酸等協調發生的情況，進一步研究發現在果實發育早期，黃酮類通路的基因激活導致花青素和單寧產生，而在果實成熟期，花青素是黃酮類通路活化的主要產物。該研究關聯了非呼吸躍變型植物在果實發育過程中的代謝物變化與基因表達，對定向改良果實品質具有一定借鑒。

　　2.2組學聯合分析在植物營養器官研究中的應用

　　根、莖、葉是植物主要的營養組織，在植物的整個生長發育階段都十分重要。根分生組織和葉原基細胞通過增殖快速生長和分化出新的器官，這一過程涉及多個生理途徑[23-24]，例如ABA(AbscisicAcid)途徑、MAPK(Mitogen-activatedproteinkinase)途徑、TOR(TargetofRapamycin)途徑、SOS(SaltOverlySensitive)途徑等。然而，僅僅采用分子實驗很難將這些生理途徑的內在調控機制研究清楚，因此利用多組學的技術測定植物激素含量，結合蛋白組學和代謝組學關聯分析，實時測定植物細胞在接受特定環境信號時誘導產生的激素水平，如光可直接作用于SAM維護和葉原基活化，是生長素和細胞分裂素激活信號[25-26]，與葉器官形成和開花過渡[27-29]相關。植物激素在細胞分裂與伸長、組織與器官分化、開花與結實、成熟與衰老、休眠與萌發、維持干細胞庫[30-33]及離體組織培養等方面，分別或相互協調地調控植物的生長發育與分化[34-39]。

　　Wang等[40]為了闡明玉米基部區域(BZ)和中間區域(MZ)節間抵抗能力的強度差異的原因，通過系統分析表型、代謝組和轉錄組的差異，發現BZ具有較高的維管束密度但尺寸較小，而MZ上調的代謝物和基因主要參與木質素合成以及次級代謝物合成。Lin等[41]通過代謝和蛋白聯合分析探索了發育時期水稻節間細胞壁蛋白水平及下游代謝調控機制，發現蛋白水平改變與常規根等部位發育有所差別，主要與次生代謝物調控功能相關，類別有苯基烷類和黃酮類合成，與蛋白水平調控一致。

　　3展望

　　近年來，學者們采用轉錄組數據來預測植物表型，例如Frisch等[42-43]嘗試使用基于轉錄組的距離(TBD)譜來預測玉米中的雜種表現和雜種優勢，并得出轉錄組學預測比基因組預測更精確的結論。除轉錄組外，代謝組也可用于預測，它比轉錄組更接近表型[44-46]。而且Xu等[46]比較了6種不同預測模型的基因組、轉錄組和代謝組關聯分析的可預測性，結果表明，與基因組相比，具有來自親代代謝物的加性和顯性效應在預測雜交稻方面獲得幾乎2倍于產量的顯著改善。因此，對于多組學數據的分析，模型的選擇十分關鍵，最優擬合數據真實情況可以更準確的預測植株表型，將多組學關聯分析在植物生長發育上的結果應用于精準育種，提高育種效率，是該方向的重要任務。

　　隨著組學測序技術在動植物研究中的快速發展，數據量與日俱增，生物學的研究進入了組學的時代。中心法則是生命最基本的遺傳規律，它揭示遺傳信息在DNA、RNA和蛋白質間的傳遞方式。多組學研究就是為了更好地研究生物學問題，進一步探索生命科學的神秘性。在植物領域，組學技術可在傳統育種的基礎上進行預測、初篩、定位，大大縮短了育種家種質改良的時間，并且對于植物抗病性研究也大有幫助。通過組學關聯分析可以更快將抗病或感病的基因縮小范圍，從而找到具有最優遺傳力和配合率的親本，培育優良性狀的品種。但是組學數據分析仍然面臨較大挑戰，如何更好地關聯各組學的數據，從數據中挖掘更多有用信息，是該領域需要持續不斷去探索的問題。

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