代謝組學技術(shù)在植物生態(tài)學研究中的應(yīng)用

王 瑛，李金霞

(1.甘肅省環(huán)境監(jiān)測中心站，甘肅 蘭州 730020； 2.甘肅農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院，甘肅 蘭州 730070)

生物機體是一個多因素綜合調(diào)控的、復雜的動態(tài)體系，機體需要不斷調(diào)節(jié)自身復雜的代謝系統(tǒng)，從而維持機體內(nèi)部及與外界環(huán)境的動態(tài)平衡才能夠完成從基因到性狀的生物信息傳遞[1]。研究環(huán)境因子的變化對植物個體的影響及植物的響應(yīng)機制是植物生態(tài)學的一項重要內(nèi)容。隨著分子生物學技術(shù)的進步及一些高通量生物信息技術(shù)研究手段的迅速發(fā)展，人們對植物響應(yīng)環(huán)境變化的機理和過程有了更加深入的探索[2]?；蚪M學和轉(zhuǎn)錄組學考察遺傳多樣性和基因表達；蛋白質(zhì)組學能夠發(fā)現(xiàn)新基因，并監(jiān)測代謝途徑及重要蛋白對環(huán)境變化的響應(yīng)。但是，這些基于分子生物學原理的試驗技術(shù)往往受到分子標記和檢測技術(shù)的局限，難以在研究對象的基因型和表型、數(shù)量和功能間建立直接關(guān)聯(lián)[3]。而代謝組學的研究結(jié)果則可揭示出基因組、轉(zhuǎn)錄組和蛋白組受遺傳或環(huán)境因素影響后的變化規(guī)律，更接近細胞或生物的表型，是生物機體生理和生化功能狀態(tài)的直接體現(xiàn)[2,4]。與此同時，由于代謝組學研究平臺非靶向性的特點，可以讓人們對植物的初始代謝和次生代謝物質(zhì)進行全面綜合的了解，因此，代謝組學對于植物生態(tài)學研究具有重要意義[5]。為此，將在介紹代謝組學的概念、來源、研究策略和分析流程的基礎(chǔ)上，論述代謝組學技術(shù)在植物與生物和非生物環(huán)境相互關(guān)系研究中的應(yīng)用現(xiàn)狀，分析代謝組學技術(shù)在植物生態(tài)學研究中的進展趨勢，展望代謝組學技術(shù)與其他生物學技術(shù)相結(jié)合后在植物生態(tài)學領(lǐng)域的應(yīng)用前景。

1 代謝組學的概念、來源及研究策略

1.1 概念和來源

代謝組學(Metabolomics)的概念最先由英國帝國理工大學的Nicholson教授領(lǐng)導的研究小組于1999年正式提出[6-7]。所謂代謝組(Metabolome)具體是指細胞、器官和生物體內(nèi)一些參與生物體新陳代謝，維持其正常生長和功能的相對分子量小于1 000的內(nèi)源性小分子化合物的集合[7]。代謝組學主要以信息建模與系統(tǒng)整合為目標，以組群指標分析為基礎(chǔ)，以高通量檢測和數(shù)據(jù)處理為手段的一個系統(tǒng)生物學分支，是通過考察生物體系(細胞、組織或生物體)受刺激或干擾后(如基因變異或環(huán)境變化)，其內(nèi)源代謝產(chǎn)物的種類、數(shù)量的變化或隨時間的變化規(guī)律一門學科[6-9]。

代謝組學是繼基因組學、轉(zhuǎn)錄組學、蛋白質(zhì)組學后出現(xiàn)的一個新的學科。有說法認為，基因組學(Genomics)和轉(zhuǎn)錄組學(Transcriptomics)揭露了什么可能會發(fā)生或即將發(fā)生，蛋白質(zhì)組學(Proteomics)闡明了是什么促使了發(fā)生，而代謝組學則告訴我們什么確實發(fā)生了。轉(zhuǎn)錄組學和蛋白質(zhì)組學因不能預測基因功能而遭受批判[6]。與轉(zhuǎn)錄組學比較，代謝組學的優(yōu)點在于:1)基因和蛋白質(zhì)表達的微小變化會在代謝物上得到放大，從而使檢測更加容易；2)代謝組學的研究不需要建立全基因組測序及大量表達序列標簽(expressed sequence tag EST)的數(shù)據(jù)庫；3)代謝物的種類要遠小于基因和蛋白質(zhì)的數(shù)目；4)研究中采用的技術(shù)更通用[8,10]，是因為給定的代謝物在每個組織中都一樣[11]。由于代謝組學提供的大量直接和有價值的生物化學信息可以用作監(jiān)測和評估基因功能，從基因組學、轉(zhuǎn)錄組學、蛋白質(zhì)組學和代謝組學4個水平綜合分析有助于更加全面、真實地了解植物對外界環(huán)境干擾的生物化學過程和生物學響應(yīng)機制[12]。因此，代謝組學已成為植物生態(tài)學研究的有力工具。

1.2 研究策略

代謝組學的研究策略主要分靶向性代謝組學(Targeted metabolomic)和非靶向性代謝組學(Untargeted metabolomic)。靶向性代謝分析主要是指對已知化學結(jié)構(gòu)的特定代謝物進行定量分析[10]，典型的是關(guān)注一種或幾種相關(guān)的代謝通路[11]。常用于藥代動力學研究，衡量某種療法或基因修飾的效果。目前建立的最有效的分析系統(tǒng)是色譜與三重四極桿(triple quadrupole QQQ)、飛行時間(time of flight TOF)或四極桿離子阱(quadrupole trap Q-Trap)等質(zhì)譜串聯(lián)，用多反應(yīng)檢測器(multiple reaction monitoring MRM)進行檢測[12]。靶向性代謝分析的局限性在于可能會錯過對一些重要的代謝變化信息的監(jiān)測。而非靶向性代謝組學范圍寬泛，目標是從生物樣本中同時分析盡可能多的代謝物。非靶向性代謝組學分析的色譜可選擇與飛行時間(TOF)、靜電軌道阱(Orbitrap)、離子阱飛行時間(IT-TOF)、四極桿-飛行時間(Q-TOF)等質(zhì)譜聯(lián)用[12]。

2 代謝組學的技術(shù)平臺及分析流程

2.1 技術(shù)平臺

當前代謝組學的主流檢測技術(shù)包括核磁共振(nuclear magnetic resonance,NMR)、液相色譜質(zhì)譜聯(lián)用(liquid chromatography-mass spectrometry,LC-MS)、氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)、毛細管電泳質(zhì)譜聯(lián)用(capillary electrophoresis mass spectrometry,CE-MS)[13]、同位素標記質(zhì)譜[14]、傅里葉變換紅外光譜質(zhì)譜聯(lián)用[15]、庫倫分析、紫外吸收、熒光散射[16]等多種方法[17]。不同的檢測技術(shù)平臺，在檢測對象、靈敏度、分離效能和分析速率及準確性等方面各有優(yōu)勢和不足(表1)。其中質(zhì)譜(MS)和核磁共振(NMR)是目前植物生態(tài)代謝組學研究中應(yīng)用最廣泛的兩大技術(shù)平臺。

表1 植物生態(tài)代謝組學主要檢測技術(shù)平臺Table 1 Main analytical techniques used in plant ecological metabolomics

GC-MS,LC-MS,NMR,CE-MS分別表示氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用、液相色譜質(zhì)譜聯(lián)用、核磁共振和毛細管電泳質(zhì)譜聯(lián)用；下表同。

GS-MS, gas chromatography-mass spectrometry; LC-MS, liquid chromatography-mass spectrometry; NMR, nuclear magnetic resonance; CE-MS, capillary electrophoresis mass spectrometry, similarly for the following tables.

2.2 分析流程

目前，代謝組學的分析流程包括樣品的采集和前處理、代謝組數(shù)據(jù)的采集和預處理、數(shù)據(jù)分析、標志物識別和代謝途徑分析等步驟(圖1)[1]。植物代謝物樣品制備分為組織取樣、勻漿、抽提、保存和樣品預處理等步驟[15]。對獲得的樣品中所有代謝物進行分析鑒定是代謝組學研究的關(guān)鍵步驟，也是最困難和多變的步驟。與原有的各種組學技術(shù)只分析特定類型的物質(zhì)不同，代謝組學分析對象的大小、數(shù)量、官能團、揮發(fā)性、帶電性、電遷移率、極性以及其他物理化學參數(shù)差異很大[18]，單一的分離分析手段很難保證對它們進行無偏向的全面分析。一般根據(jù)樣品的特性和試驗目的，可從色譜、質(zhì)譜、核磁共振、紅外光譜、庫侖分析、紫外吸收等分離分析手段中選擇一種或多種組合方法。

樣品成分經(jīng)上述技術(shù)平臺分析鑒定后，可得到海量的多維元數(shù)據(jù)。為了充分挖掘元數(shù)據(jù)中的有用信息，需要對所獲得的數(shù)據(jù)進行一系列相應(yīng)的整合處理，這也是代謝組學研究中十分關(guān)鍵的一步。在代謝組學研究中，通常采用模式識別和多維統(tǒng)計分析等方法，如無監(jiān)督的主成分分析(principal component analysis，PCA)、非線性映射(nonlinear mapping，NLM)、聚類分析(hierarchical cluster analysis，HCA)和有監(jiān)督的偏最小二乘法判別分析(partial least squares discrimination analysis，PLS-DA)、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)以及近年來常用的支持向量機(support vector machine，SVM)等，從這些大量的數(shù)據(jù)中進行兩類或多類的判別分類，從而為數(shù)據(jù)降維，使它們更易于可視化和分類[10-11]。

圖1 代謝組數(shù)據(jù)獲取及與基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組相關(guān)聯(lián)分析的流程圖Fig. 1 Proposed scheme of metabolome data acquisition and correlation of metabolome, proteome, and transcriptome

3 代謝組學技術(shù)在植物生態(tài)學研究中的應(yīng)用現(xiàn)狀

3.1 在植物與非生物環(huán)境關(guān)系研究中的應(yīng)用

植物的正常生長、發(fā)育和繁殖需要光、水、碳和礦質(zhì)營養(yǎng)等元素。不適宜的環(huán)境包括極端高溫或低溫，鹽漬化和干旱等會形成一個復雜的綜合脅迫條件，植物可以對這些脅迫條件感知和作出相應(yīng)的反應(yīng)，并通過多種途徑來保證它們的存活[19]。

3.1.1水分脅迫 水分是影響植物生長發(fā)育的重要因子之一[1]。干旱已成為限制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的一個全球性問題。植物可在分子、細胞和生理各個水平對干旱作出相應(yīng)[20]。研究水分虧缺對植物的生理傷害及植物的響應(yīng)機制，無論在理論上還是實踐中都具有重要的意義[21-22]。近年來植物響應(yīng)干旱脅迫的代謝組學研究案例如表2所列。

3.1.2溫度脅迫 溫度是影響植物生長發(fā)育的重要環(huán)境因子。溫度三基點，即最低溫度、最適溫度和最高溫度是植物生長發(fā)育最基本的溫度指標。當溫度過低或過高以致對植物產(chǎn)生有害效應(yīng)均稱為溫度脅迫。過高溫度稱為熱脅迫，相反，過低溫度則稱為冷脅迫[21]。在極端溫度脅迫下，植物體內(nèi)會發(fā)生一系列復雜的生理、生化變化來響應(yīng)外界環(huán)境的變化[39-40]。

有學者將生長在兩個近理想溫度(25和35 ℃)下的釀酒葡萄(Vitisvinifera)品種Shiraz和Cabernet Sauvignon的植株葉片的代謝組學和生理學響應(yīng)進行了對比分析，發(fā)現(xiàn)當生長在25 ℃下時，兩個品種葉片的生長速率和光合特性都基本相同，但當生長在35 ℃下時，Shiraz的呼吸速率和非光化學猝滅都相應(yīng)增強，光合速率和生長量都相應(yīng)減少。相反，Cabernet Sauvignon的光合活性和生長量則相對穩(wěn)定。在35 ℃下生長時，兩個品種中的二糖(棉子糖、海藻糖和核酮糖)的積累都相應(yīng)增加，而單糖(葡萄糖、果糖和蔗糖)的含量卻相應(yīng)減少，且Shiraz比Cabernet Sauvignon表現(xiàn)得更加明顯。這一研究結(jié)果說明了葡萄生長的理想溫度依品種不同而變，從而對生長在不同溫度下的不同葡萄品種植株的代謝響應(yīng)變化進行了初探[41]。

另有學者對高溫在棉花(Gossypiumspp.)花期和鈴期對棉花纖維中糖代謝和纖維素合成的影響進行了研究后發(fā)現(xiàn)，在溫度升高后，棉花纖維中蔗糖合成酶和酸堿轉(zhuǎn)換酶的活性降低，蔗糖含量減少，而蔗糖磷酸化酶的活性增強，愈傷葡聚糖的含量增加[42]。Chen等[43]對壇紫菜(Porphyrahaitanensis)中脂類代謝物對短期高溫脅迫的響應(yīng)進行研究后鑒定出了39種脂類標記物，為進一步了解壇紫菜中脂類代謝物對高溫脅迫的響應(yīng)機制提供了思路。同樣，Gall[44]，Kiet和Nose[45]和Chen[46]等分別對芒草(Miscanthassinensis)代謝組、抗輻射水稻(Oryzasativa)品種(32R)根部陽離子代謝組和冠盤藻脂類代謝組對低溫脅迫的響應(yīng)開展了研究。

3.1.3鹽堿脅迫 土壤鹽漬化已成為全球重大資源與環(huán)境問題。鹽脅迫對植物生長的影響主要表現(xiàn)在離子毒害、滲透脅迫等。植物受到鹽脅迫后首先會迅速啟動相關(guān)基因，進行轉(zhuǎn)錄調(diào)控，進而合成相應(yīng)蛋白質(zhì)來控制代謝物合成和離子轉(zhuǎn)運以調(diào)節(jié)滲透平衡[47-48]。近年來植物響應(yīng)鹽堿脅迫的代謝組學研究如表3所列。

3.1.4重金屬脅迫 隨著環(huán)境污染程度的加劇，植物除受到上述一系列常見的自然環(huán)境因子脅迫外，還會受到銅、鋅、鎘、鉻等重金屬造成的污染因子脅迫。近年來，植物代謝組學的研究雖然在逐年增多，但是在植物對有毒物質(zhì)的響應(yīng)機理方面的研究依然較少[63]。

有研究[63]將日本水稻品種(Oryzasativavar.japonica)暴露于濃度從10到1 000 μmol·L-1的重金屬[Cd(Ⅱ)和Cu(Ⅱ)]后收割，從水稻地上部分提取了代謝物質(zhì)并將高效液相色譜(HILIC TSK gel amide-80column)和四極桿軌道阱(Q-Exactive)質(zhì)譜聯(lián)用進行了非靶向性分析，共檢測出了112種代謝產(chǎn)物，其中97種被鑒定和確認。通過對檢測出的代謝物質(zhì)的途徑分析表明，植物對兩種金屬的響應(yīng)途徑存在潛在的相似性，盡管從表面上看，Cd(Ⅱ)的傷害較嚴重。在兩種金屬脅迫下，水稻次生代謝物質(zhì)及氨基酸類、嘌呤類、含碳化合物和甘油酯類的代謝途徑都受到了影響，生長和光合能力也相應(yīng)減弱，同時還誘導了防御機制來減少細胞損傷。

營養(yǎng)學研究表明，土壤中鋅的濃度可以影響茶樹根部離子的吸收運輸。從而影響P、S、Al、Ca、Fe和Cu在葉片和根部的分布。Zhang等[64]通過代謝組學研究證實，缺Zn會影響茶樹碳水化合物的代謝，而Zn過量則會影響黃酮類化合物的代謝。缺Zn和Zn過量都會導致煙酰胺水平降低，加速煙酰胺腺嘌呤二核苷酸(NAD)降解，從而降低能量代謝。同時，通過營養(yǎng)元素和代謝物的關(guān)聯(lián)分析說明茶葉中Zn含量與有機酸、含氮代謝物和一部分碳水化合物等的含量呈正相關(guān)關(guān)系，而與次生代謝物和另外一部分含碳化合物呈負相關(guān)關(guān)系。同時，代謝物之間的關(guān)聯(lián)分析表明，有機酸、糖類、氨基酸和黃酮類化合物在茶葉受Zn脅迫后的代謝調(diào)控中扮演著主要角色。

3.1.5輻射脅迫 20世紀以來，隨著大氣中氟氯烴以及其他氮化物的急劇增加，導致臭氧層減少，到達地球表面的太陽紫外線輻射(ultraviolet UV)隨之增加。其中 UV-B(ultraviolet-B，280-320 nm)波段對植物有強烈的生物化學效應(yīng)，可損傷氨基酸殘基，導致氨基酸合成中的蛋白質(zhì)和酶失活；中波UV-B輻射可影響次生代謝產(chǎn)物合成的基因表達，導致萜類、生物堿、酚類及含氮化合物等次生代謝物質(zhì)增加，對植物造成脅迫[65-66]。

松樹是重要的速生木材，Pascúal等[67]基于當前的紫外輻射模型，模擬未來輻射劑量隨時間變化的過程，結(jié)合光合參數(shù)和基因表達，將輻射松(Pinusradiata)的代謝組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)通過偏最小二乘法回歸分析后表明，輻射松早期對輻射脅迫的響應(yīng)是通過降低光系統(tǒng)活性和電子傳遞速率，同時積累光保護物質(zhì)和增強光呼吸來阻止紫外輻射造成的傷害。除此之外，輻射松還通過調(diào)控初生代謝來應(yīng)對活性氧減少而造成的氧化壓力。該研究還發(fā)現(xiàn)了與輻射松響應(yīng)紫外線輻射脅迫后的信號轉(zhuǎn)導、調(diào)控和管理等相關(guān)的新的蛋白激酶和蛋白酶。從而揭開了輻射松響應(yīng)輻射脅迫的一個復雜的分子作用網(wǎng)，加深了目前對于松樹適應(yīng)紫外線輻射脅迫機制的了解。

為了探明紅豆杉葉片在超強紫外線(ultraviolet-A，UV-A)照射后響應(yīng)和防御的分子機制，有學者[68]將紅豆杉葉片在UV-A輻射前后的蛋白質(zhì)組學和基于GC-MS的代謝組學數(shù)據(jù)進行了關(guān)聯(lián)分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在高強度的UV-A輻射后，紅豆杉葉綠體受到了損傷，光合作用、糖酵解、次生代謝、蛋白質(zhì)的合成、降解及活性等相關(guān)系統(tǒng)都發(fā)生了明顯的變化。在UV-A輻射后，光系統(tǒng)Ⅱ(PSⅡ)和光系統(tǒng)Ⅰ(PSⅠ)中分別有47種和6種蛋白發(fā)生了改變，說明PSⅡ?qū)τ赨V-A輻射較PSⅠ更加敏感。此外，隨著糖酵解相關(guān)的4種關(guān)鍵酶的增加和糖酵解過程的增強，次生代謝作用增強。1-脫氧-D-木酮糖-5-磷酸還原異構(gòu)酶(DXR)和4-羥基-3-甲基-2-鄰苯基二磷酸還原酶在UV-A輻射后顯著增加，促進了紫杉醇的合成。這項研究表明，短期的高強度UV-A輻射可以刺激植物的脅迫防御系統(tǒng)并提高紫杉醇的含量。

3.1.6其他脅迫 植物除受到上述各種脅迫外，還會受到如臭氧(O3)脅迫、二氧化碳脅迫、營養(yǎng)脅迫、有機污染脅迫[21]等其他多種形式的逆境脅迫[16]，代謝組學技術(shù)通過分析植物受到各種脅迫后代謝物的變化均可為探究植物對逆境的響應(yīng)機制提供依據(jù)。

Geng等[69-70]模擬CO2濃度隨著時間的推移逐漸升高的過程，對甘藍油菜(Brassicanapus)葉肉細胞和保衛(wèi)細胞對CO2濃度升高后的代謝組學響應(yīng)進行了分析和比較，通過對比在高濃度CO2誘導的氣孔關(guān)閉和低濃度CO2引起的氣孔開放過程中有機酸、蔗糖、茉莉酸和各類生長激素等的變化，探明了茉莉酸類化合物在高濃度CO2誘導氣孔關(guān)閉過程中的信號傳導作用;也有學者[71]結(jié)合代謝組學、蛋白質(zhì)組學和轉(zhuǎn)錄組學的方法，對水稻幼苗葉片響應(yīng)O3脅迫的分子機制進行了研究，結(jié)果表明臭氧脅迫可以激發(fā)葉片細胞中一系列基因、蛋白質(zhì)和代謝物的變化。Huang等[72]通過代謝譜分析，對生長在低P環(huán)境中大麥(Hordeumvulgare)的C和N的代謝變化進行了分析，為研究低P環(huán)境對大麥屬植物C和N代謝的影響探索出新的思路。

3.2 代謝組學在植物與其他生物相互作用關(guān)系研究中的應(yīng)用

代謝組學技術(shù)近十年來在植物與昆蟲相互關(guān)系的研究中已應(yīng)用廣泛，也為當前研究植物與其他生物的相互關(guān)系提供了借鑒[73]。

3.2.1植物與食草動物 應(yīng)用代謝組學技術(shù)研究植物與食草動物相互作用的關(guān)系多數(shù)集中在運用非靶向代謝組學策略來發(fā)現(xiàn)植物中能夠抵制食草動物侵害的次生代謝物質(zhì)[74]。這一方法一方面可以鑒定和發(fā)現(xiàn)具有不同抗性的基因型和植物品種;另一方面，通過對比這些基因型植物代謝輪廓，可直接發(fā)現(xiàn)與抵抗機制相關(guān)的代謝標志物。有研究[75]應(yīng)用代謝組學技術(shù)探究了白楊(Populusdeltoids)抵制美國白蛾(Hyphantriacunea)侵害的機理。通過對7個對美國白蛾有不同抗性的白楊品種代謝輪廓的對比和相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)白楊中類苯基丙烷(phenylpropanoid)的合成在其抵御白蛾的侵害過程中起到了關(guān)鍵的作用。為進一步揭示白楊抗美國白蛾的分子機制奠定了基礎(chǔ)，同時還為進一步選育抗白蛾侵害的白楊品種提供了生物標記。同時，Capitani[74]、Arany[76]、Kuzina[77]和Leiss等[78-80]也通過代謝組學技術(shù)開展了植物與食草動物相互作用關(guān)系的研究。

植物在受到食草動物侵害不僅會在次生代謝物層面，初始代謝物也會發(fā)生變化。非靶向代謝組學技術(shù)同樣可以應(yīng)用于研究植物在受到食草動物侵害后發(fā)生的初始代謝物的變化[81-82]和植物與昆蟲相互作用后植物防御信號傳導途徑的研究[83-85]。此外，應(yīng)用非靶向代謝組學技術(shù)同時分析受侵害植物和食草動物代謝物變化的研究也有少量報道[86]。

3.2.2植物與植物 植物間的相互作用是構(gòu)建植被群落的重要因素，是群落生態(tài)學研究的中心內(nèi)容之一[87]。目前應(yīng)用代謝組學分析技術(shù)研究植物與植物間相互關(guān)系的報道較少。Gidman等[88]基于傅里葉變換紅外光譜技術(shù)(Fourier transform infrared spectroscopy，F(xiàn)T-IR)的代謝指紋分析結(jié)合化學計量學和聚類分析手段，研究了單子葉植物短柄草(Brachypodiumdistachyion)和雙子葉植物擬南芥(Arabidopsisthaliana)相互競爭后各自的代謝變化。42 d的生長指標顯示，兩個物種在競爭條件下生長狀況都發(fā)生了變化。而代謝指紋分析數(shù)據(jù)則顯示，在擬南芥的競爭壓力下，短柄草的代謝組發(fā)生了明顯的變化，而擬南芥各組織中的代謝物卻沒有明顯的變化。此項研究為探明植物在與其他生物相互作用后的總體代謝輪廓提供了借鑒途徑，同時證明FT-IR技術(shù)適合于靶向性代謝分析前的快速篩選。

3.2.3植物與微生物 應(yīng)用代謝組學技術(shù)研究植物與微生物相互作用關(guān)系的報道相對較多，多集中在植物與病原菌相互關(guān)系的研究。植物受到病原菌的侵染后會產(chǎn)生自身的免疫應(yīng)答反應(yīng)，代謝物在這種免疫反應(yīng)中扮演著非常重要的角色[89-90]。

Sade等[91]將GC-MS和LC-MS技術(shù)結(jié)合，通過對比分析抗性品種和易受侵染品種中的代謝組和轉(zhuǎn)錄組的變化，對番茄(Solanumlycopersicum)響應(yīng)黃化曲葉病毒侵染的機理進行了的探究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，番茄植株在受到黃化曲葉病毒侵染后，初生代謝物組和次生代謝物組都發(fā)生了不同形式的變化，顯示出不同的調(diào)控途徑，且在抗性品種中水楊酸的合成對調(diào)節(jié)植株的抗性起到了重要作用。該研究對番茄響應(yīng)黃化曲葉病毒侵染的代謝途徑有了更深入的了解。He和Wu等[92]運用熱解場電離質(zhì)譜(pyrolysis-field ionization mass spectrometry Py-FIMS)技術(shù)對小麥(Triticumaestivum)根際土壤溶液中植物和微生物間相互作用產(chǎn)生的代謝物進行了分離和鑒定。Han和Micallef[93]運用氣相色譜-飛行時間質(zhì)譜(GC-TOF)技術(shù)，通過對比不同番茄品種各器官表皮的代謝物和分泌液的變化及在其表皮上寄生的腸道沙門氏菌種群的數(shù)量和生長狀況的變化，發(fā)現(xiàn)植物表皮的代謝環(huán)境對沙門氏菌的生長和寄生效率有重要的影響。這一方法對了解人體病原菌與植物之間的相互關(guān)系提供了新的途徑，同時為尋找安全培養(yǎng)微生物的作物品種提供了新的策略。

寄生線蟲侵害是許多作物減產(chǎn)的一個重要原因[94]。Hofmann等[95]通過代謝輪廓分析和基因靶向表達分析，探明了擬南芥受線蟲侵染后局部和整體的代謝響應(yīng)機理，為探索植物抵抗線蟲侵染的代謝調(diào)控機制開辟了新的途徑。Eloh等[96]首次應(yīng)用GC-MS技術(shù)對根結(jié)線蟲(Meloidogyneincognita)侵染兩個月后的番茄植物進行了非靶向代謝指紋分析，并通過主成分分析法和正交投影結(jié)構(gòu)判別法分析發(fā)現(xiàn)丙氨酸、苯丙氨酸、泛酸鹽和輔酶、甘氨酸、絲氨酸、三氨酸及可溶性糖的代謝在番茄受到線蟲侵染后都發(fā)生了轉(zhuǎn)變，這項研究表明代謝組學方法在識別被線蟲侵染植株方面有足夠的敏感性和特異性。Scandiani等[97]對阿根廷大豆(Glyciremax)猝死綜合癥(SDS)的主要病原-南美大豆猝死綜合癥病菌(Fusariumtucumaniae)侵染初期的根部代謝輪廓進行了分析，結(jié)果表明易受侵染植株根部氨基酸的積累是侵染早期的主要特征，同時證明了基于GC-MS的代謝組學技術(shù)比較適用于大豆對SDS的快速表征檢測。

4 展望

隨著代謝組學研究技術(shù)和數(shù)據(jù)處理方法的進步及其在生態(tài)學分支學科中應(yīng)用的日益深入，使得植物生態(tài)學的研究不再局限于關(guān)注某一基因或蛋白質(zhì)的分子生物學變化,不再單純研究某一代謝物組或某一代謝路徑的生態(tài)學響應(yīng)，而是飛躍到對整體或者某個層面的海量代謝物同時研究的高度，突破了分析層面窄、數(shù)據(jù)信息不足的限值[5，12]。同時，隨著超高效液相色譜(UPLC)、三重四極桿(QQQ)質(zhì)譜、飛行時間(TOF)質(zhì)譜等高靈敏度、高分辨率分析檢測技術(shù)的迅猛發(fā)展和廣泛應(yīng)用，代謝組學技術(shù)已成為植物生態(tài)學研究的重要平臺，使得多角度、多層次、全方位了解隱藏在生物樣本中特定組分的動態(tài)變化規(guī)律變得更加可能。然而，每一個檢測技術(shù)都有其優(yōu)缺點，各層面的“組學”都有其局限性，因此，將多種分析檢測技術(shù)如NMR、GC-MS、LC-MS等結(jié)合應(yīng)用，制定一套代謝組學的標準(包括方法、信息和數(shù)據(jù)庫)，同時將代謝組學分析數(shù)據(jù)與其他“組學”層面的數(shù)據(jù)進行整合[11]，從而對植物響應(yīng)外界環(huán)境變化的機理進行更全面的、更深層的探索,這將是未來植物生態(tài)代謝組學的研究熱點。

目前，國內(nèi)外關(guān)于植物生態(tài)代謝組學的研究多數(shù)停留在實驗室階段，通過人為控制一種或兩種環(huán)境因子的脅迫條件來分析植物的代謝組變化，這些實驗室人工創(chuàng)造的環(huán)境與植物生存的自然環(huán)境不盡相同。自然環(huán)境是一個多變的復雜系統(tǒng)，植物生存其中常常會同時受到多重不利因素的影響，在多重不利因素影響下的代謝應(yīng)激機制是否與實驗室人工環(huán)境中的研究結(jié)果一致尚不知曉[8]。因此，未來植物生態(tài)代謝組學研究的重點應(yīng)該轉(zhuǎn)向自然環(huán)境，多收集一些野外研究的基本數(shù)據(jù)，如生長、密度、繁殖等，將野外大田數(shù)據(jù)與實驗室高通量的“組學”信息相結(jié)合，實現(xiàn)生物個體代謝網(wǎng)絡(luò)和生態(tài)系統(tǒng)過程與功能的模型解釋。