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  • 【育種創(chuàng)新加速器】安捷倫代謝組學(xué)方案解鎖育種核心場(chǎng)景

    在“2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要”聚焦生物育種的政策東風(fēng)下,育種技術(shù)正朝著高精度、高通量、多組學(xué)融合的方向加速升級(jí)。

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在“2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要”聚焦生物育種的政策東風(fēng)下,育種技術(shù)正朝著高精度、高通量、多組學(xué)融合的方向加速升級(jí)。安捷倫整合代謝組學(xué)、元素分析、細(xì)胞成像、核酸分析等核心技術(shù),打造覆蓋生物育種核心流程的多組學(xué)解決方案。


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圖 1. 安捷倫多組學(xué)綜合解決方案


代謝組學(xué)作為多組學(xué)融合的關(guān)鍵紐帶,已滲透育種全鏈條,從基因-代謝-表型關(guān)聯(lián)到品種鑒定,發(fā)揮不可替代的作用。


安捷倫核心儀器:液質(zhì)聯(lián)用系統(tǒng)、氣質(zhì)聯(lián)用系統(tǒng)、PIDESI 質(zhì)譜成像系統(tǒng)

安捷倫核心技術(shù):靶向/非靶向/擬靶向代謝組學(xué)、脂質(zhì)組學(xué)、代謝流分析、AI 輔助未知物解析、空間代謝組學(xué)

安捷倫核心優(yōu)勢(shì):全流程代謝組學(xué)解決方案,整合液質(zhì)和氣質(zhì)聯(lián)用系統(tǒng),分析不同極性和結(jié)構(gòu)的代謝物;基于深度學(xué)習(xí)算法的質(zhì)譜注釋工具 SIRIUS,可以有效對(duì)未知物進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析;PIDESI 質(zhì)譜成像實(shí)現(xiàn)極性/非極性化合物同步可視化,信號(hào)強(qiáng)度提升兩個(gè)量級(jí)以上


代謝組學(xué)關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景與案例

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圖 2. 代謝組學(xué)在生物育種中的應(yīng)用場(chǎng)景


一、代謝與表型關(guān)聯(lián)——找到性狀差異的“代謝根源”

通過代謝組學(xué)對(duì)比不同表型作物的代謝差異,能直接鎖定影響性狀的關(guān)鍵物質(zhì),為品質(zhì)改良、抗逆育種提供明確方向。


如在一項(xiàng)針對(duì)小麥耐低溫的代謝標(biāo)記物篩選研究中[1],對(duì)比耐低溫與冷敏感品種,明確了兩類特征標(biāo)記物,即滲透調(diào)節(jié)物質(zhì)(敏感品種特有)和高不飽和脂質(zhì)(耐低溫品種特有),這些標(biāo)記可作為耐低溫 / 抗凍性表型標(biāo)記。文章中采用液質(zhì)(分析氨基酸、脂質(zhì)組、植物激素等)和氣質(zhì)(糖、有機(jī)酸等)來實(shí)現(xiàn)代謝組靶向分析。


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圖 3. 冷脅迫下小麥旗葉初級(jí)代謝物 Log? 變化熱圖[1]


在另一項(xiàng)對(duì)早期小麥籽粒產(chǎn)量研究中[2],多組織多時(shí)間點(diǎn)代謝分析發(fā)現(xiàn),小麥早期籽粒代謝譜由受 精后天數(shù)主導(dǎo),且旗葉和穎殼代謝功能存在差異。另外,夜間高溫導(dǎo)致蔗糖、脯氨酸含量下降,最終降低籽粒重量,為抗高溫小麥育種提供代謝干預(yù)方向。其中,相關(guān)代謝物由氣質(zhì)檢測(cè)來實(shí)現(xiàn)代謝組非靶向分析。


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圖 4. 小麥 4 種組織代謝組的主成分分析圖[2]


二、基因與代謝/表型關(guān)聯(lián)——鎖定調(diào)控性狀的“關(guān)鍵基因”

將代謝組數(shù)據(jù)與基因組數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(如 mGWAS/mQTL),能精準(zhǔn)定位調(diào)控關(guān)鍵代謝物的基因位點(diǎn),為分子標(biāo)記育種提供“精準(zhǔn)靶點(diǎn)”。


在一項(xiàng)鑒定影響蘋果營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)的代謝物數(shù)量性狀位點(diǎn)(mQTL)研究中[3],通過對(duì) 124 個(gè)蘋果基因型進(jìn)行 mGWAS 分析,鑒定出 200+ 個(gè) mQTL,其中 17 號(hào)染色體上的 mQTL 可顯著調(diào)控綠原酸含量,結(jié)合轉(zhuǎn)錄組驗(yàn)證該基因直接影響蘋果營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)。其中液質(zhì)主導(dǎo)代謝物檢測(cè)與 mQTL 鑒定,為基于代謝物的蘋果改良育種提供策略。


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圖 5. 綠原酸的 mGWAS 曼哈頓圖(LC-MS 正負(fù)離子模式)[3]


另一項(xiàng)揭示水稻香味的遺傳調(diào)控位點(diǎn)研究中[4],通過對(duì) 204 份水稻群體籽粒進(jìn)行揮發(fā)組學(xué)分析、香味評(píng)分和分子對(duì)接等技術(shù)手段,發(fā)現(xiàn) 2-乙?;?1-吡咯啉(2-AP)和脂肪酸衍生的揮發(fā)性代謝物對(duì)稻米香味的貢獻(xiàn)極顯著,其中揮發(fā)組學(xué)檢測(cè)使用了氣質(zhì)技術(shù)。同一團(tuán)隊(duì)在 24 年建立了新一代廣泛靶向植物揮發(fā)組學(xué)方法[5],也使用安捷倫氣質(zhì)平臺(tái)進(jìn)行分析。


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圖 6. 水稻香氣關(guān)鍵貢獻(xiàn)者的鑒定[4]


三、遺傳改造品種表征——給“定制作物”做精準(zhǔn)“體檢”

通過轉(zhuǎn)基因、基因編輯、過表達(dá)等技術(shù)改造的品種,需要確保其代謝層面已經(jīng)達(dá)到育種目標(biāo),為品種落地提供可靠數(shù)據(jù)支撐。為解決菊花受棉蚜侵害的問題,一項(xiàng)研究將除蟲菊中合成除蟲菊酯的關(guān)鍵酶基因(TcCHS)導(dǎo)入菊花并過表達(dá)[6]。通過 GC-QTOF 檢測(cè)到揮發(fā)性代謝物“菊花醇”,該物質(zhì)可有效驅(qū)避蚜蟲;利用 LC-QTOF 結(jié)合 NMR 技術(shù),鑒定出非揮發(fā)性成分“菊花醇糖苷”,能抑制蚜蟲取食。雙重代謝物調(diào)控構(gòu)建了高效抗蚜系統(tǒng),安捷倫雙平臺(tái)檢測(cè)為基因功能驗(yàn)證與代謝機(jī)制解析提供了關(guān)鍵數(shù)據(jù)。


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圖 7. (左圖)菊花揮發(fā)性代謝物的 GC-MS 分析;(右圖)菊花非揮發(fā)性代謝物的 LC-MS 分[6]


四、品種鑒別與評(píng)價(jià)——用代謝指紋“鎖定”優(yōu)良品種

品種的品質(zhì)差異、產(chǎn)地溯源、真?zhèn)舞b別,都藏在代謝物的“指紋圖譜”中。代謝組學(xué)技術(shù)能精準(zhǔn)捕捉品種間的代謝差異,為品種評(píng)價(jià)與質(zhì)量控制提供客觀標(biāo)準(zhǔn)。在一項(xiàng)不同產(chǎn)地黑茶風(fēng)味差異的研究中[7],通過 HS-SPME(頂空固相微萃?。┙Y(jié)合氣質(zhì)檢測(cè)技術(shù),分析 5 種不同產(chǎn)地黑茶的揮發(fā)性成分,篩選出 18 種關(guān)鍵香氣化合物(如苯乙醇、香葉醇),這些化合物可作為產(chǎn)地分類的潛在指標(biāo)。通過化學(xué)計(jì)量學(xué)分析建立了黑茶產(chǎn)地判別模型,為黑茶產(chǎn)地溯源、品質(zhì)評(píng)價(jià)及造假檢測(cè)提供了數(shù)據(jù)支持和技術(shù)方法。


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圖 8. 不同產(chǎn)地黑茶揮發(fā)物的分類與含量分析 [7]


五、空間代謝組學(xué)——讓代謝物在組織中 “可視化”

空間代謝組學(xué)是整合質(zhì)譜成像和代謝組學(xué) (Metabolomics) 技術(shù),對(duì)動(dòng)/植物組織中代謝物的種類、含量和空間分布進(jìn)行精準(zhǔn)測(cè)定的技術(shù)。安捷倫與維科托聯(lián)合開發(fā)的 PIDESI-QTOF 質(zhì)譜成像平臺(tái)即可開展空間代謝組學(xué)研究。一項(xiàng)對(duì)植物葉片代謝物空間分布的研究中得知[8],與傳統(tǒng) DESI 技術(shù)相比,PIDESI 成功檢測(cè)到 80 余種額外代謝物,包括萜類(如鼠尾草中的迷迭香酸)、黃酮類(銀杏葉中的槲皮素苷)、脂質(zhì)(茶葉中的磷脂酰膽堿)。在負(fù)離子模式下,多數(shù)代謝物信號(hào)強(qiáng)度提升 1 個(gè)數(shù)量級(jí),例如茶葉中茶多酚在葉肉細(xì)胞的分布濃度,通過成像可清晰區(qū)分葉脈與葉肉的含量差異。

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圖 9. PIDESI 檢測(cè)鼠尾草、銀杏、茶葉的葉片代謝物 [7]


結(jié)語(yǔ)

在生物育種邁向精準(zhǔn)化、高通量、多組學(xué)融合的浪潮中,安捷倫代謝組學(xué)方案以全鏈條技術(shù)覆蓋,成為育種創(chuàng)新的核心引擎。依托液質(zhì)、氣質(zhì)聯(lián)用系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)勢(shì),結(jié)合 AI 輔助未知物解析與 PIDESI 空間代謝組學(xué)可視化技術(shù),方案實(shí)現(xiàn)了不同極性代謝物的全面捕獲與精準(zhǔn)分析。未來,安捷倫將持續(xù)深耕多組學(xué)整合創(chuàng)新,以更高效、智能的解決方案,助力科研人員加速優(yōu)良品種培育,為生物育種產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入強(qiáng)勁動(dòng)力。


參考文獻(xiàn)

[1] https://doi.org/10.1007/s11306-019-1606-2

[2] https://doi.org/10.1186/s12870-024-05190-6

[3] https://doi.org/10.1111/nph.17693

[4] https://doi.org/10.1016/j.molp.2024.11.002

[5] https://doi.org/10.1016/j.molp.2024.04.012

[6] https://doi.org/10.1111/pbi.12885

[7] https://doi.org/10.1016/j.foodres.2024.114928

[8] https://doi.org/10.1021/acs.analchem.2c03329


標(biāo)簽:安捷倫

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