处理完成 综述：通过系统生物学解码植物生理学：面向下一代作物设计的综合性多组学与计算视角

《Plant Communications》：Decoding plant physiology through systems biology: Integrative multi-omics and computational perspectives for next-generation crop design

本文综述了高分辨率多组学技术与系统生物学计算框架在植物生理学研究中的整合应用，重点探讨了基因调控网络建模、机器学习和可解释人工智能(XAI)在作物性能预测和环境适应性研究中的作用，为下一代作物设计和育种策略提供了前瞻性路线图。

　　

通过系统生物学解码植物生理学：面向下一代作物设计的综合性多组学与计算视角

植物作为固着生物，依赖精密调节的分子网络来协调生长、发育和对不断变化环境条件的适应性反应。这些网络源于基因、蛋白质、代谢物和其他分子成分之间的动态相互作用。高分辨率多组学技术与计算系统生物学的融合正在通过实现对作物表现、适应性和韧性的预测性、机制性和田间相关见解来改变植物生理学研究。

多组学技术的融合进展

多组学技术涵盖了基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、表观基因组学、表型组学，以及快速兴起的单细胞和空间组学。这些互补层面可以通过计算手段统一起来，实现对植物功能的细胞类型分辨和组织特异性理解。特别是单细胞转录组学图谱和空间转录组学的发展，使得在细胞水平上解析植物组织的复杂性成为可能。

基因调控网络建模的进步

整合分析框架结合基因调控网络推断、机器学习和可解释人工智能(XAI)正在加速关键调控因子的发现，改善基因型-环境互作建模，并推进多尺度表型预测。这些方法有助于揭示控制植物生长发育和胁迫响应的核心调控回路。

机器学习和可解释人工智能的应用

机器学习算法和可解释人工智能(XAI)在植物科学研究中的应用日益广泛。这些技术能够处理大规模多组学数据集，识别复杂的模式和关系，从而提高我们对植物生物学的理解。特别是在基因调控网络推断、环境适应性建模和作物改良方面，这些技术展现出巨大潜力。

代表性案例研究

从拟南芥(Arabidopsis)的单细胞转录组图谱到氮素利用效率建模以及谷物中的组学指导基因组编辑，多组学整合正在架起实验室规模发现与田间验证之间的桥梁。这些案例展示了如何将基础研究发现转化为实际应用。

面向转化的路线图

本综述提出了一个转化路线图，将数据异质性、时空分辨率有限和非模式植物代表性不足等持续存在的瓶颈与可操作的解决方案联系起来，包括FAIR合规的数据基础设施、高分辨率和时空组学、混合机制性AI建模和数字孪生框架。

展望未来农业

通过将分子机制与生态系统水平的表现相连接，本综述阐述了以系统水平植物生物学为基础的预测性、设计驱动和气候韧性农业的连贯愿景。这种整合方法有望推动下一代作物设计和育种策略的发展，为应对全球粮食安全挑战提供新的解决方案。

结论

高分辨率多组学技术与计算系统生物学的整合为植物生理学研究带来了革命性变化。通过基因调控网络建模、机器学习和可解释人工智能等先进方法，研究人员能够更深入地理解植物的复杂生物学过程。随着技术的不断发展和完善，这种系统生物学方法将在未来作物改良和农业可持续发展中发挥越来越重要的作用。