组学大数据解析植物演化过程中代谢组进化规律和种群特异代谢调控

Plants are estimated to produce 200,000 to 1 million metabolites, which are the results of plant evolution and adaptation to the environment, Plants are estimated to produce 200,000 to 1 million metabolites, which are the results of plant evolution and adaptation to the environment, and play an important role in plant physiology and the response to environmental changes. Up to now, studies of evolution in plant are mostly based on genes and proteins, the research on metabolomics during plant evolution from the omics level is still limited. This study focuses on the core issues of the evolution of plant metabolomics. An integrated metabolomics and transcriptomics analysis using UPLC-Q-Orbitrap mass spectrometer and advanced bioinformatics pipeline was conducted to obtain the global metabolic and transcriptome profiles in the species of four plant groups. Identification of metabolites of representative species and integration of the metabolic pathways of each species were carried out based on our pipeline. The evolutionary comparative analysis of the metabolomics of four plant groups was performed by integrating the multi-omics data. Phylogenetic tree was constructed based on the conserved and specific metabolites we identified, clarifying the specificity and evolutionary trends of metabolites in different plant groups and the relationship between important traits and metabolites/metabolic pathways. Moreover, the co-regulatory network of metabolite-gene were constructed by integrating the transcriptome and metabolome data. The possible functional analysis of specific metabolic regulation in plant evolution and experimental analysis of related important functional genes was carried out, providing a new perspective for plant evolution.

绿色植物据估计共产生20至100万种代谢物，它们是植物演化和对环境适应过程中的产物，在植物生理和与环境互作中有着重要作用。目前植物进化研究多从基因和蛋白角度开展，从组学层面解析植物演化过程中代谢进化的研究仍很匮乏。本申请聚焦绿色植物代谢组进化的核心问题，鉴定植物类群分化中保守和特异的代谢物和相关代谢途径，解析植物类群特异的代谢调控网络。我们拟通过代谢组和转录组大数据分析，开展下述研究：1）实验获取4大植物类群代表物种的转录组和代谢组数据；2）鉴定各代表物种的代谢物并结合转录组数据整合其完整的代谢途径；3）进行4大植物类群代表物种的代谢组进化比较分析，构建代谢物的系统进化树，阐述不同植物次生代谢物的特异性和进化趋势，解析重要种群性状与代谢物/代谢途径的关系；4）构建和解析代谢物-基因表达的共调控网络，挖掘种群特异的代谢调控及其在植物进化过程中可能的功能，并对其相关的重要功能基因进行实验分析。

近年来，随着质谱技术的发展，植物代谢组学的研究为我们提供了一个了解植物化学成分和生物学功能的新视角。但由于缺乏合适的代谢物结构鉴定方法，植物代谢组的大部分化合物尚处于未知状态。同时，目前从组学层面关于植物次生代谢物在植物进化中的研究鲜有报道。.围绕以上两个科学问题，本研究选取 4 大陆生植物进化类群中的代表植物：苔藓植物(小立碗藓)、石松类（江南卷柏）、裸子植物（银杏）、和被子植物（双子叶：拟南芥、黄芪、大豆；单子叶：水稻、玉米）开展代谢组进化规律和种群特异性代谢调控大数据研究。阐明不同植物类群次生代谢产物的特异性和进化趋势，解析特异代谢途径及其调控网络，认知次生代谢产物在植物演化过程中的进化规律。具体内容包括：1）本项目首次获得和收集苔藓植物、石松植物、裸子植物和被子植物四大植物类群的代谢组和转录组大数据,并构建基于转录组和代谢组整合分析的生物信息学流程。2）建立植物非靶向代谢组检测和鉴定的生物信息学流程， 完成了不同植物类群中代表性物种的高通量代谢物检测和结构鉴定，获得比以前研究覆盖率更高、更全面的植物代谢图谱，为解决制约代谢组学发展的代谢物结构鉴定问题提供新的视角。3）完成了代谢物在植物不同类群中的分布模式、分类情况和结构特征的研究，并在此基础上完成了植物类群中黄酮类代谢物的进化比较分析。首次从代谢组的角度探究不同种群植物的进化规律，为植物进化研究提供新的角度。4）我们通过基因-代谢物的共调控网络，解析了黄芪中关键活性成分毛蕊异黄酮和特异的萜类化合物的生物合成途径。并通过分析黄酮及其衍生物的质谱峰的特征，识别了黄芪中的新的黄酮及其衍生物，并推测了其可能的合成途径。5）我们还基于代谢物相关性网络对水稻中的黄酮木质素类群进行注释，挖掘具有潜在相互作用的代谢物，分析这些代谢物可能的功能，为代谢途径的解析提供研究基础。.本课题发表SCI研究论文3篇。