表型組學(xué)（Phenomics）和代謝組學(xué)（Metabolomics）是系統(tǒng)生物學(xué)的兩個重要分支，它們都致力于全面理解生物體的生物學(xué)特性，在研究的焦點和方法上有所不同。表型組學(xué)，研究的是生物體的表型，即生物體的物理、生理生化特征。這些特征是基因型和環(huán)境相互作用的結(jié)果。代謝組學(xué)則專注于生物體在特定生理或病理狀態(tài)下的代謝物變化。代謝物是細胞代謝活動的產(chǎn)物，反映了生物體的實時生化狀態(tài)。代謝組學(xué)通過分析這些代謝物的組成和變化，可以揭示生物體對環(huán)境變化的響應(yīng)機制。

表型的變化往往與代謝物的變化密切相關(guān)。例如，植物在受到環(huán)境脅迫時，其形態(tài)和生理特征的變化（表型變化）往往伴隨著代謝途徑的調(diào)整（代謝物變化）。表型組學(xué)提供了生物體宏觀層面的特征信息，而代謝組學(xué)則提供了微觀層面的生化信息，為表型組學(xué)提供分子層面的解釋，幫助研究者理解觀察到的表型變化背后的生化機制，兩者相輔相成，互為補充。

表型組學(xué)一般通過高通量表型技術(shù)，如成像技術(shù)、傳感器技術(shù)等，來測量和分析生物體的形態(tài)、生理等特征。葉綠素熒光成像技術(shù)、熒光高光譜成像技術(shù)、RGB成像、紅外熱成像等是表型組學(xué)研究的重要技術(shù)之一，是檢測植物初級代謝（光合作用）、次生代謝產(chǎn)物水平、形態(tài)學(xué)指標、溫度（氣孔導(dǎo)度與蒸騰作用）的重要手段。

易科泰擁有多項表型技術(shù)及數(shù)款表型檢測設(shè)備，以下便通過4篇文章，分享易科泰表型技術(shù)產(chǎn)品在植物代謝組學(xué)研究中的具體應(yīng)用。

? PhenPlot輕便型表型分析系統(tǒng)

? PhenoTron^®植物表型成像分析系統(tǒng)

? FluorTron動態(tài)葉綠素熒光成像系統(tǒng)

? FluorTron^®多功能高光譜成像系統(tǒng)

? FluorCam葉綠素熒光/多光譜熒光成像系統(tǒng)

? PlantScreen表型成像系統(tǒng)

? 高光譜成像分析平臺

（溫馨提示，參考文獻附后，可檢索原文詳細閱讀）

案例1：表型組學(xué)和代謝組學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)合揭示了基于蛋白質(zhì)水解物的生物刺激劑在鹽脅迫處理的萵苣和番茄中的不同作用模式（Frontiers in Plant Science,2022）

植物表型組學(xué)正成為表征生物刺激劑作用模式的常用工具。將這種技術(shù)與其他組學(xué)，如代謝組學(xué)相結(jié)合，可以提供對植物中的生物刺激效應(yīng)的更深入的理解。然而，數(shù)據(jù)分析和組學(xué)數(shù)據(jù)集的解釋具有一定的難度。本研究便是基于此做的一次嘗試和示例。

研究者使用植物表型組學(xué)和代謝組學(xué)的方法，研究了不同來源的蛋白質(zhì)水解物（PH）生物刺激劑對生菜和番茄在控制條件和鹽脅迫下的影響。結(jié)果表明，生菜和番茄植物在鹽脅迫下的生理響應(yīng)不同，鹽脅迫主要在實驗的后期階段影響了生菜的生長和光合作用。另外，PHs改善了鹽脅迫條件下植物的生長和光合作用性能，尤其在生菜中作用更明顯。代謝組分析則揭示了PH處理在番茄和生菜植物中激活了不同的代謝途徑，包括次級代謝、輔因子/電子載體和植物激素的生物合成。

通過高級統(tǒng)計工具處理大量數(shù)據(jù)集分析發(fā)現(xiàn)，在生菜中，與生物量相關(guān)的性狀（如體積）是與PH生物刺激劑相關(guān)性最高的性狀，而在番茄中，與光合作用相關(guān)的表型參數(shù)更為重要。研究表明，結(jié)合植物表型組學(xué)和代謝組學(xué)的數(shù)據(jù)，可以更深入地理解生物刺激劑的作用機制，并為植物生長促進劑和減輕脅迫的生物刺激劑的開發(fā)提供了新的見解。

案例2：污泥衍生的營養(yǎng)物質(zhì)和生物刺激劑刺激水稻葉片光合作用和根系代謝，增強碳水化合物、氮和抗氧化劑的積累（Chemosphere,2024）

污泥衍生的的營養(yǎng)物質(zhì)和生物刺激劑（SS-NB）含有腐殖酸和蛋白質(zhì)水解物，以及植物激素和化感物質(zhì)，這些外源物質(zhì)可以促進植物光合作用，提高植物抗逆能力，另外還可以影響土壤生態(tài)和根系發(fā)育，從而刺激植物生長。

江南大學(xué)等單位發(fā)表的這篇文章中，研究了SS-NB對水稻葉片光合作用和根系代謝的影響，以及它們?nèi)绾卧鰪娞妓衔铩⒌涂寡趸瘎┑姆e累。研究發(fā)現(xiàn)，與氮肥（NF）處理相比，SS-NB 通過提高光合效率、葉綠素含量、ATP合酶活性、Rubisco和NADPH產(chǎn)生來增強水稻葉片的光合作用。同時，SS-NB 還增加了水稻葉片和根系中的抗氧化能力。代謝組學(xué)分析顯示，SS-NB 應(yīng)用增加了水稻根和葉組織中的代謝物表達水平，包括碳水化合物、氮和硫代謝、氨基酸代謝、抗氧化劑和植物激素。研究結(jié)果表明，SS-NB 在作物生長和逆境抗性改善方面具有很大的應(yīng)用潛力。未來的研究應(yīng)該關(guān)注SS-NB對作物品質(zhì)和安全性的影響，以及它如何可能抵消長期施用化學(xué)肥料對作物生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中根系-微生物相互作用的不利影響。

案例3：基于LC-MS的代謝組學(xué)研究，揭示了鹽脅迫下蓖麻幼苗早期子葉和根的特定代謝變化（Plant Physiology and Biochemistry,2021）

幼苗發(fā)育早期是植物生命周期中最關(guān)鍵的時期之一，它極易受到不利環(huán)境條件的影響，特別是鹽脅迫的影響。蓖麻是著名的非食用油料作物和耐鹽作物，但其幼苗發(fā)育過程中耐鹽的機制和代謝反應(yīng)尚不清楚，本研究中，對16天大的蓖麻幼苗進行6天的鹽脅迫，使用液相色譜-電噴霧離子化飛行時間質(zhì)譜（LC-ESI-TOF-MS）進行代謝物分析，并結(jié)合生物量測量、葉綠素熒光成像測量、化學(xué)分析等方法，綜合分析在鹽脅迫下，蓖麻種子幼苗期的子葉和根系的特定代謝反應(yīng)。

研究揭示了蓖麻幼苗在鹽脅迫下子葉和根系的代謝變化，表明蓖麻能夠通過調(diào)整碳分配策略、重新編程多種代謝途徑以及在子葉和根系中積累不飽和脂肪酸來提高鹽耐受性。研究結(jié)果為理解蓖麻在鹽脅迫下的生理變化提供了新的見解，并為培育更具鹽耐受性的作物品種提供了基礎(chǔ)。

表：鹽脅迫條件下蓖麻子葉和根系的生理參數(shù)（其中框選部分為使用FluorCam葉綠素熒光成像獲得的光合參數(shù)）

案例4：單一和組合環(huán)境脅迫對擬南芥（Arabidopsis thaliana）代謝組學(xué)和光合作用水平的影響（bioRxiv,2024）

土壤鹽度水平的增加、干旱、高溫和低溫嚴重威脅著作物生長，而這些環(huán)境脅迫經(jīng)常在作物生長過程中組合發(fā)生。這項研究旨在深入了解單一和聯(lián)合非生物脅迫對擬南芥代謝組水平和光合水平的影響，以及脅迫的相互作用和協(xié)同效應(yīng)。研究揭示了，組合脅迫相比于單一脅迫在擬南芥次級代謝、氧化還原失衡和光合作用表現(xiàn)上產(chǎn)生了更強的協(xié)同效應(yīng)和影響。鹽脅迫及其組合對植物生化的影響最為顯著。

研究中，在播種38天后將擬南芥幼苗分為9組作并不同處理，每組4個生物學(xué)重復(fù)。在播種后的38,40,43,44,47天即T0,T1,T2,T3,T4，使用PlantScreen高通量表型分析系統(tǒng)對擬南芥進行RGB成像、葉綠素熒光成像，以檢測不同處理對擬南芥形態(tài)學(xué)特征和光合特性的影響。另外，還通過脂質(zhì)過氧化、電解質(zhì)泄露、非靶向代謝物分析、靶向代謝物分析等方法進行代謝組分析。

表型檢測結(jié)果顯示，鹽脅迫顯著減少了擬南芥的生長面積，而其他脅迫（高溫、低溫、干旱）在實驗期間對生長面積影響不顯著。鹽脅迫從實驗初期就影響了光系統(tǒng)II（PSII）的效率，導(dǎo)致代表光合作用效率的葉綠素熒光參數(shù)如Fv’/Fm’等下降。高溫脅迫在T4顯著增加了非光化學(xué)淬滅（NPQ），表明熱應(yīng)力下植物通過增加熱耗散來保護光合機構(gòu)。高溫和低溫脅迫，都沒有影響Fv/Fm，可能是由于處理時間較短。干旱脅迫的單一及組合處理均在9天的處理期內(nèi)未對光合作用機構(gòu)造成顯著影響，可能是短時間的脅迫未損傷PSII。

代謝組分析的結(jié)果顯示，脅迫及其組合顯著增加了過氧化氫（H2O2）和丙二醛（MDA）的積累，表明這些脅迫條件下植物經(jīng)歷了更高的氧化應(yīng)激。非靶向代謝組分析顯示，不同的單一和組合脅迫對擬南芥的代謝組有顯著影響，導(dǎo)致代謝物的差異表達。通過OPLS-DA模型和VIP分析，識別了在脅迫條件下具有區(qū)分潛力的代謝物，包括多酚類、萜類、核苷類、生物堿和硫苷類化合物。鹽脅迫及其組合顯著增加了脯氨酸的積累，而甜菜堿水平在大多數(shù)脅迫條件下降低。

參考文獻：

[1] Sorrentino M, Panzarová K, Spyroglou I, et al. Integration of phenomics and metabolomics datasets reveals different mode of action of biostimulants based on protein hydrolysates in Lactuca sativa L. and Solanum lycopersicum L. under salinity[J]. Frontiers in Plant Science, 2022, 12: 808711.

[2] Hao J, Tan J, Zhang Y, et al. Sewage sludge-derived nutrients and biostimulants stimulate rice leaf photosynthesis and root metabolism to enhance carbohydrate, nitrogen and antioxidants accumulation[J]. Chemosphere, 2024, 352: 141335.

[3] Wang Y, Liu J, Yang F, et al. Untargeted LC-MS-based metabolomics revealed specific metabolic changes in cotyledons and roots of Ricinus communis during early seedling establishment under salt stress[J]. Plant Physiology and Biochemistry, 2021, 163: 108-118.

[4] Secomandi E, De Gregorio M A, Castro-Cegrí A, et al. Single and combined effect of salinity, heat, cold, and drought in Arabidopsis at metabolomics and photosynthetic levels[J]. bioRxiv, 2024: 2024.06. 23.600276.