《TRENDS IN Plant Science》：Agroecological genomics and participatory science: optimizing crop mixtures for agricultural diversification
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为应对农业可持续发展挑战，研究人员聚焦作物混合种植展开研究。通过整合农生态基因组学与参与式科学，结合多组学技术，揭示作物混合适应的全基因组模式，为创新育种工具开发及农业多样化提供新路径。
在全球气候变化与农业可持续发展的双重压力下，现代集约化农业面临着诸多严峻挑战。单一作物种植模式不仅导致农田生态系统生物多样性锐减，加剧了病虫害的爆发风险，还使得作物对极端气候的缓冲能力显著下降。如何在保障粮食产量的同时，提升农业系统的生态韧性，成为了当下农业领域亟待解决的核心问题。在此背景下，作物混合种植（包括种间和种内不同基因型的共栽）因其能够通过植物 - 植物互作（Plant-Plant Interactions）提供多重生态系统服务（Ecosystem Services），如增强产量稳定性、改善土壤微生态、抑制病虫害等，逐渐成为学术界关注的焦点。然而，作物混合群体中基因型与环境、基因型与基因型之间复杂的协同适应机制尚未明晰，这极大地限制了高效混合种植模式的开发与应用。
为深入探究作物混合种植的内在机制，来自意大利马尔凯理工大学（Department of Agricultural, Food, and Environmental Sciences, Marche Polytechnic University）等机构的研究人员开展了相关研究。他们提出了农生态基因组学（Agroecological Genomics）这一创新性研究框架，并结合参与式科学（Participatory Science）方法，旨在从基因组层面解析作物混合群体的协同适应动态，为优化作物组合及开发新型混合育种策略提供理论支撑。该研究成果发表在《TRENDS IN Plant Science》上，为农业多样化发展开辟了新的研究路径。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：
- 实验进化（Experimental Evolution）：通过多代种植作物群体，结合全基因组重测序（Pool-Seq），追踪等位基因频率变化，检测适应性遗传变异。
- 群体基因组学（Population Genomics）：分析不同混合群体的遗传结构，识别与协同适应相关的基因组区域。
- 多组学技术（Multi-omics）：整合转录组学（Transcriptomics）、代谢组学（Metabolomics）和宏基因组学（Metagenomics），解析植物 - 植物互作的分子机制。
- 参与式植物育种（Participatory Plant Breeding）：联合农民开展田间试验，在真实农业环境中评估混合群体的表现，实现研究的去中心化。
作物混合种植的生态与遗传基础
作物混合种植通过生态位互补（Niche Complementarity）、促进作用（Facilitation）和亲缘选择（Kin Selection）等机制调节植物间的相互作用。例如，水稻品种混合可显著降低稻瘟病的发生，玉米 - 大豆间作能有效抑制大豆红冠腐病。然而，混合群体中也可能存在竞争导致的产量权衡，如豆科 - 禾本科间作中禾本科作物产量提升可能以豆科作物产量下降为代价。这些复杂的互作关系受基因型 × 基因型（G×G）、基因型 × 环境（G×E）及管理措施（M）等多重因素影响，呈现出显著的时空变异。
农生态基因组学的研究框架
农生态基因组学整合了定量遗传学与群体基因组学，结合前沿的多组学工具，旨在揭示作物混合群体的全基因组协同适应模式。通过基因 - 环境全基因组关联研究（Gene-Environment Wide Association Studies），可识别与环境适应相关的遗传变异，如大麦根系微生物组成相关基因。实验进化结合重测序技术，在小麦混合群体中检测到了快速分化的遗传位点，表明自然选择可在短时间内驱动群体遗传结构的改变。此外，共基因组关联研究（Co-GWAS）首次在小麦二元混合群体中鉴定出影响生物量和病害严重度的个体间上位性互作位点，揭示了遗传互作的复杂性。
参与式科学与去中心化研究
传统育种流程往往由少数科研机构和企业主导，农民等利益相关者的参与度较低，导致育成品种难以满足多样化的农业需求。参与式科学通过吸纳农民参与育种目标设定、田间试验及品种评估，将研究场景拓展至更广泛的农业生态系统。例如，在小麦品种混合试验中，农民主导的田间进化实验表明，多样化的选择压力可维持群体遗传多样性，促进局部适应性的形成。这种去中心化研究模式不仅提高了遗传变异检测的分辨率，还能直接生成适应当地环境的作物材料，加速了研究成果的转化应用。
分子表型与协同适应的解析
分子表型分析（Molecular Phenotyping）为揭示作物混合适应的分子机制提供了关键 insights。转录组学研究发现，水稻混合群体中相邻植株的基因型可调控目标植株的基因表达模式，影响其抗病性。代谢组学分析显示，植物间的竞争可诱导根系代谢物组成的改变，如黑麦在竞争环境下特定次生代谢物的积累。宏基因组学研究则表明，混合种植可显著改变根际微生物群落结构，增强微生物功能多样性，进而促进养分循环与病害抑制。
研究结论与展望
本研究构建了农生态基因组学与参与式科学相结合的研究框架，系统解析了作物混合种植的遗传与分子机制。研究表明，通过整合多组学数据与去中心化研究，可高效识别与协同适应相关的遗传变异和分子通路，为设计具有高产、稳产及多重生态服务功能的作物混合组合提供了理论依据。未来研究需进一步拓展至更多作物体系，深入解析基因型 - 表型 - 环境的复杂互作网络，并开发基于基因组预测的混合育种工具。此外，加强社会科学与自然科学的交叉融合，建立多利益相关者协同的研究网络，将是推动农业多样化实践的关键。该研究不仅为应对农业可持续发展挑战提供了新的技术路径，也为 “基因 - 表型 - 生态” 多层次协同调控的作物育种理论奠定了基础。
