通過丹參根系表型分析揭示根系性狀與生物活性成分的關系
丹參根對心血管疾病的治療效果顯著，市場需求巨大。雖然丹參活性代謝物的代謝研究取得了很大進展，但丹參根其他生理方面的研究較差。與其他大田作物相比，藥用植物表型組學的進展明顯欠缺。如果特定表型的遺傳規律可以量化和分析的快速篩選的基礎上關鍵農藝性狀集，丹參和其他草藥的育種、栽培和農田生產將會得到改進。此外，由于特殊的有益代謝物的積累，根系在各種藥用植物中獲得活性成分中起著至關重要的作用。然而，根系的表型比地上部分更困難，使其成為植物表型組學領域的一個具有挑戰性的課題。為了估算根系的生物量和農藝參數，需要高通量和高分辨率的根系掃描系統以及圖形處理和數據提取的管道。此外，根系結構（root system architecture， RSA）的表征是根系表型的另一個重要方面，有必要從一個全面的視角來充分描述丹參的RSA。
2023年10月，Plant Phenomics在線發表了上海中醫藥大學中藥研究所中醫藥新資源與質量評價SATCM重點實驗室和中國第二軍醫大學長征醫院藥科聯合發表的題為Phenotyping of Salvia miltiorrhiza Roots Reveals Associations between Root Traits and Bioactive Components 的研究論文。
圖1 地標法對丹參根RSA分析 (A)對丹參根的地標性放置，我們定義了一組9個地標，覆蓋了根系和主樹根的總體輪廓 (B)丹參根樣品根據標志性位置分為10個支系。每一組的分支都用不同的顏色標記。然后通過PCA (C)將這些分支分為3類 (D)利用隨機森林模型，根據地標性聚類（10個演化支）對表型性狀進行重要性評價
本文開發了一個利用圖像特征提取軟件來深入研究丹參根表型的框架。使用WinRHIZO和RhizoVision進行圖像處理、特征提取和農藝性狀分析，利用丹參根切片進行解剖性狀分析，使用地標法建模根體系結構，最后利用質譜成像對丹參根切片的代謝譜進行研究。本文采用AlexNet法測定了丹參的生物量，基于540張圖像訓練來進行預測。結果表明，預測的生物量與平均鮮重非常接近，但與實際鮮重有顯著差異，平均為51.016g。同樣，預測的干重也不能準確反映真實的干重，平均差異為18.134 g，與平均值的偏差較大。然后利用Pearson相關分析建立代謝物與表型性狀之間的相關性，隱丹參酮或丹酚酸的積累水平與根系體積、長度和總表面等幾種表型特征之間存在顯著的相關性。通過根據各根分支的直徑范圍進行K-means聚類，將具有與根相關的關鍵性狀為依據，將丹參的所有根分為3類。我們研究了一系列隨機采集的丹參根的表型組分，證明了根的總表面積是高線性回歸相關性的生物量預測的最佳參數（R2= 0.83），這足以在不測定含量的情況下估計生物活性代謝物的產量。
圖2 丹參根中藥物代謝產物的代謝圖譜及其與表型性狀的相關性 (A)質譜成像顯示了丹參根切片上2類有效代謝物的空間分布，空間分辨率為75 μm，離子強度用顏色編碼（白色=最大信號和黑色=最小信號）并歸一化 (B)用HPLC-MS/MS法測定不同根組織中酚酸和丹參酮的含量。X、木質部、W、韌皮部和形成層 (C) ML代表了最可變的代謝性狀。前3個參數被標記出來。線性回歸分析表明，LAB (D)的產生與所選的表型性狀（總表）顯著相關，而丹參酮IIA (E)體積較小，但與所選的表型性顯著相關。
本研究為進一步的藥材分級和育種實踐提供了重要的途徑。本文討論了表型性狀與丹參酮含量之間的關系。在現實中，表型研究也可以解決發育過程、抗脅迫性和其他生理現象。如果我們能夠通過表型分析研究來整合這些不同的生理方面，那么就有可能闡明丹參酮的確切生理功能，并探索與它們在周皮中的特異性積累和其他生理意義相關的有趣問題。
本文的主要作者為陳軍峰研究員、肖瑩研究員和陳萬生教授，所屬單位為上海中醫藥大學中藥研究所中醫藥新資源與質量評價SATCM重點實驗室和中國第二軍醫大學長征醫院藥科。本文的主要貢獻為：肖瑩研究員和陳萬生教授構思和設計了整個研究計劃，陳軍峰研究員等進圖像采集和大部分的數據分析。本研究項目基金：
國家重點研發計劃資助項目（2022YFC3501700），國家自然科學基金（31970325），青年精英科學家贊助計劃（2021- QNRC1-02），上海市科技委員會研究項目（21DZ2202300），四川省科技項目（2019- YFN0150），上海中央政府地方科技發展基金計劃（YDZX20203100002948）。
論文鏈接
https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0098
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About Plant Phenomics
《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業大學和美國科學促進會（AAAS）合作創辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創性研究論文、綜述、數據集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農業實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數據庫收錄。科瑞唯安JCR2022影響因子為6.5，位于農藝學、植物科學、遙感一區，生物大類一區（Top期刊）。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。
說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內容僅供參考，一切內容以英文原版為準。
撰稿：吳庚宸（上海交通大學）
編輯：蘇梓鈺（南京農業大學）
審核：王平、孔敏
