天麻栽培产量与品质关键影响因子的定量评估及作用机制解析

为解决野生天麻资源枯竭及人工栽培中产量品质下降的问题，研究人员通过多产区综合数据，首次采用层次分割(HP)和偏最小二乘路径模型(PLS-PM)定量评估了天麻(Gastrodia elata Blume)栽培产量与品质的主导因素及作用机制。研究发现，Armillaria相对丰度(74.14%)、土壤速效钾(24.78%)和温度季节性(20.36%)是影响产量的关键因子，而植物亚种直接决定产量与品质(P<0.01)。该研究为优化天麻栽培策略提供了理论依据。

　　

天麻(Gastrodia elata Blume, G. elata Bl.)是一种兼具药用与食用价值的兰科植物，其干燥块茎“天麻”在传统医学中用于治疗神经系统疾病。然而，由于过度采挖，野生资源濒临枯竭，而人工栽培的天麻普遍存在产量低、活性成分含量下降的问题。此前研究多聚焦单一环境因素，缺乏对遗传、土壤和气候等多因素协同作用的系统解析。

为破解这一难题，四川中医药高等专科学校等单位的研究人员联合开展了一项跨产区研究，通过整合多环境数据，首次定量揭示了影响天麻产量与品质的关键因子及其作用机制。研究发现，栽培天麻可分为红天麻(G. elata Bl. f. elata)和乌天麻(G. elata Bl. f. glauca)两个亚种，其产量差异达2.7倍。通过高通量测序发现，土壤微生物中变形菌门(Proteobacteria, 33.59%)和子囊菌门(Ascomycota, 46.33%)为优势菌群，其中Armillaria相对丰度(ARA)对产量的独立贡献高达74.14%。研究还建立了生态适宜性模型，明确四川、云南、贵州为最适栽培区。该成果发表于《Scientific Reports》，为天麻精准栽培提供了科学依据。

研究采用多学科技术联用：1) DNA条形码(ITS2)鉴定天麻亚种；2) 土壤理化性质分析(激光粒度仪测定质地，HPLC检测活性成分GAS和HBA)；3) 扩增子测序(16S rRNA和ITS1区)解析微生物群落；4) 全球药用植物地理信息系统(GMPGIS)评估生态适宜性；5) 层次分割(HP)和偏最小二乘路径模型(PLS-PM)量化因子贡献。

【天麻产量与品质特征】
研究比较了7个产区天麻的产量与活性成分含量。陕西略阳(SXLY)产量最高(14.00 kg/m²)，而云南彝良(YNYL)的GAS含量达0.56%，为药典标准(0.25%)的2.2倍。

【天麻亚种系统发育】
基于ITS2序列构建的系统发育树显示，天麻明确分为红天麻(湖北样本)和乌天麻(云贵川样本)两大分支，支持率超96%。

【土壤特性分析】
云南昭通(YNZX)土壤有机质(SOM)含量最高(74.7 g/kg)，而甘肃康县(GSKX)的速效钾(SAK)含量达0.2826 g/kg。微生物组中，Armillaria在陕西样本的相对丰度最高(0.94%)。

【生态适宜性】
通过337个分布点建模，确定天麻适宜区年均温-0.3-21.4°C，年降水543-2832 mm，其中川滇黔为最适栽培区。

【机制解析】
PLS-PM模型显示：1) 土壤物理性质(SPP)通过影响化学性质(SCP)间接调控产量(R²=0.98)；2) 植物亚种(PS)对品质的直接效应达0.95(P<0.001)；3) 温度季节性(BIO4)通过影响ARA正相关于产量(r=0.98)。

该研究首次阐明天麻产量品质形成的多级调控网络：遗传因素(亚种类型)是内在决定因素，而Armillaria共生、土壤钾素和温度季节性构成外部限制因子。研究提出的“优选亚种-改良黏壤土-定向培育共生菌”策略，有望推动天麻产业从经验栽培向精准农业转型。值得注意的是，团队发现Mycena虽不直接影响产量，但其丰度与GAS含量正相关，这为后续解析微生物-次生代谢互作机制提供了新方向。研究采用的HP-PLS-PM联用模型，也为其他药用植物的生态种植研究提供了方法论参考。