综述：植物代谢组学的最新进展：趋势、工具和技术

《Plant Biotechnology Reports》：Recent advancements in plant metabolomics: trends, tools, and techniques

植物代谢组学通过LC–MS、GC–MS等技术解析化学复杂性和环境遗传响应，但仍面临代谢物鉴定、数据库不完善及数据整合挑战。综述强调NMR在结构解析中的作用，需加强多组学整合、生物信息学和机器学习应用，以提升农业可持续性及转化研究。

　　

摘要

植物代谢组学已成为揭示植物化学复杂性及其对遗传和环境因素响应的强大工具。尽管利用LC–MS、GC–MS、IMS、ULC–IMS–QTOF、FT-ICR-MS和NMR等技术，在靶向和非靶向策略方面取得了显著进展，但该领域仍面临诸多挑战。由于化学多样性巨大、代谢物不稳定以及参考数据库不完善，全面覆盖植物代谢组学数据仍然难以实现，这阻碍了准确鉴定和生物学解释。此外，将来自不同分析平台的成果整合为有意义的生物学见解需要强大的计算工具和标准化的工作流程，但在数据协调性、重现性以及物种特异性数据库方面仍存在不足。本文综述了这些关键挑战，总结了植物代谢组学的最新进展，强调了靶向和非靶向方法的互补作用，并突出了NMR在结构解析和动态途径分析中的新兴贡献。更重要的是，本文指出了改进数据库、发展可扩展的生物信息学技术以及与多组学和机器学习的整合的必要性，以便充分利用代谢组学数据促进作物改良、可持续农业和转型研究。通过阐述技术进步与尚未解决的问题，本文为推动植物代谢组学向更全面和有影响力的应用方向发展提供了及时的路线图。

图形摘要

植物代谢组学已成为揭示植物化学复杂性及其对遗传和环境因素响应的强大工具。尽管利用LC–MS、GC–MS、IMS、ULC–IMS–QTOF、FT-ICR-MS和NMR等技术，在靶向和非靶向策略方面取得了显著进展，但该领域仍面临诸多挑战。由于化学多样性巨大、代谢物不稳定以及参考数据库不完善，全面覆盖植物代谢组学数据仍然难以实现，这阻碍了准确鉴定和生物学解释。此外，将来自不同分析平台的成果整合为有意义的生物学见解需要强大的计算工具和标准化的工作流程，但在数据协调性、重现性以及物种特异性数据库方面仍存在不足。本文综述了这些关键挑战，总结了植物代谢组学的最新进展，强调了靶向和非靶向方法的互补作用，并突出了NMR在结构解析和动态途径分析中的新兴贡献。更重要的是，本文指出了改进数据库、发展可扩展的生物信息学技术以及与多组学和机器学习的整合的必要性，以便充分利用代谢组学数据促进作物改良、可持续农业和转型研究。通过阐述技术进步与尚未解决的问题，本文为推动植物代谢组学向更全面和有影响力的应用方向发展提供了及时的路线图。

图形摘要