综述：泛组学视角下的非生物胁迫响应：连接功能基因组学与精准作物育种

（编辑推荐）本综述系统阐述了整合泛基因组学（pan-genomics）、泛转录组学（pan-transcriptomics）、泛蛋白质组学（pan-proteomics）、泛代谢组学（pan-metabolomics）和泛表型组学（pan-phenomics）的多组学策略，揭示作物应对非生物胁迫的分子机制，为AI驱动的精准育种提供新范式。

　　

泛组学技术解析胁迫响应机制
随着气候变化加剧，干旱、盐碱等非生物胁迫导致全球作物减产高达50%。传统单组学研究难以捕捉物种内遗传变异全貌，而泛组学（pan-omics）通过比较不同种质的核心（core）、非必需（dispensable）和独特（unique）组分，揭示出调控胁迫响应的关键基因簇（如OsHKT₁
）、蛋白互作网络（如SOS信号通路）和代谢物积累模式（如脯氨酸合成途径）。

多维度数据整合策略
高通量技术产生的海量数据通过KEGG、PlantGDB等数据库实现标准化存储。研究发现，水稻耐盐种质的泛转录组中存在^△
可变剪接事件富集现象，而小麦抗旱种质的泛代谢组则显示黄酮类化合物含量显著升高。人工智能（AI）算法通过特征筛选将表型-基因型关联分析效率提升300%，例如DeepGS模型可预测玉米杂交后代的耐旱指数。

精准育种应用前景
基于泛组学标记开发的分子设计育种体系已成功培育出耐盐碱大豆品种（如"中黄78"），其茎秆木质素含量较常规品种提高15%。未来需突破种质资源数字化、跨物种保守元件挖掘等技术瓶颈，推动从实验室研究到田间应用的转化。