今天你抢到菜了吗！
民以食为天，在被疫情困住的上海，抢菜成为了万千群众to do列表中的头等大事。短时间内的全城疯抢，自然造成了上海蔬菜的供需失衡。但其实，不单单在这样特殊的时期里，在往日供需平稳的背后，我国的粮食供给也潜伏着危机。
中国虽然是农业大国，但种子行业的科技含量跟发达国家相比差距巨大。我国的育种技术体系总体上还处于杂交育种向分子育种过渡阶段，在种子来源上也需要大量进口外国种子。不仅如此，在自主创新的领域里，我们还有一部分种源要从国外引进。假如一旦种源断供，我国的自主创新就要被“卡脖子”而无法继续推进。
为此，2021年中央一号文件强调要打好种业翻身仗，指出：“农业现代化，种子是基础。”解决好种子问题，实现自主创新，对于党的十九届五中全会提出的2035年基本实现农业现代化，建成现代化经济体系意义重大。
而农作物种质资源精准鉴定是实现种业创新、保障粮食供应的根本路径，也是生物育种重点攻关的关键技术。 传统的分子育种手段全基因组关联分析（GWAS）可通过推断基因型与表型的关联性，实现挖掘种质资源的目的。但是对于多个复杂农艺性状，GWAS挖掘基因的能力有限，且很难准确定位功能基因。随着转录组、蛋白组、代谢组、表观遗传组等各种组学技术的飞速发展，聚焦核心种质资源，开展全方位多组学研究将是种质资源研究领域的重点发展方向。
01
# 蛋白质组学
蛋白质组学技术可高通量地获得蛋白质表达谱图及蛋白质相互作用关系，在植物分子育种中可发挥寻找新基因、鉴定基因功能、提高分子设计效率和评价转基因食品安全性等方面的作用，具有重要的战略地位。德克萨斯大学Edward M. Marcotte课题组应用Orbitrap三合一质谱平台，对13种植物进行蛋白质组分析，注释了超过200万个蛋白质的数量和互作关联，揭示了植物间共享的稳定蛋白质复合物，并为解释植物遗传学和突变表型提供了一个框架[1]。南京林业大学通过转录组学和蛋白组学研究方法，分析野茉莉种子发育过程中脂肪酸生物合成相关基因的表达趋势，确定油脂积累的主要影响因子并构建其调控网络。为野茉莉属植物种子研究和后续功能分析提供了研究基础[2]。
02
# 非靶向代谢组学
代谢组学是基因型与表型之间的桥梁。开展代谢物的全基因组关联分析，可批量精确定位控制代谢表型相关候选基因，挖掘调控作物营养和品质等相关机理，加快培育新品种。中国农业大学的研究者通过基因-转录-代谢多组学联合的方法，比较玉米的三种进化阶段以及它们600多株杂交系植株的代谢差异，结合以往的基因组数据，系统阐述了玉米进化过程中的分子机制[3]。Orbitrap质谱平台为该研究多达几百例样本的连续检测提供了卓越的稳定性。
03
# 拟靶向代谢组学
拟靶向代谢组学是一种新的组学策略，它结合了传统非靶向的定性能力和靶向的定量优点，拓宽了代谢组学发现并检测未知代谢物的能力。华中农业大学的一项研究就利用拟靶向代谢组学的方法对中国5个代表性产地9个茶品种进行了分析，研究多个茶种间的基因表达和代谢差异。这些数据为进一步研究茶树的自然代谢变化提供了资源，有助于深入解释这一关键物种特殊代谢产物的生物合成的遗传和分子机制。结果表明参与苯丙素和黄酮生物合成的途径是茶叶品质改良的潜在靶点[4]。
04
# 模式植物多组学研究
模式植物是科学家研究过程中长期和反复作为实验模型的物种，在分子育种中具有重要的科研价值。佛罗里达大学的学者利用拟南芥突变体，通过定量蛋白质组学和代谢组学研究，鉴定出多种与硫代葡萄糖苷代谢有关的蛋白质和代谢物。这项研究为硫代葡萄糖苷代谢分子网络提供了一个全面的见解，并有助于提高作物防御和营养价值的分子育种工程[5]。
参考文献
[1] Mcwhite C D , Papoulas O , Drew K , et al. A Pan-plant Protein Complex Map Reveals Deep Conservation and Novel Assemblies[J]. Cell, 2020.
[2] Wu Q , Chen C , Wang X , et al. Proteomic analysis of metabolic mechanisms associated with fatty acid biosynthesis during Styrax tonkinensis kernel development[J]. Journal of the Science of Food and Agriculture.
[3] Xu G , Cao J , Wang X , et al. Evolutionary Metabolomics Identifies Substantial Metabolic Divergence between Maize and Its Wild Ancestor, Teosinte[J]. The Plant Cell, 2019, 31(9):tpc.00111.2019.
[4] Mou J , Zhang Z , Qiu H , et al. Multiomics-based dissection of citrus flavonoid metabolism using a Citrus reticulata × Poncirus trifoliata population[J]. 2021.
[5] Mostafa I , Zhu N , Yoo M J , et al. New nodes and edges in the glucosinolate molecular network revealed by proteomics and metabolomics of Arabidopsis myb28/29 and cyp79B2/B3 glucosinolate mutants[J]. Journal of Proteomics, 2016, 138:1-19.
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Thermo Fisher Scientific
United States
