真菌表型-基因组关联数据库FUNG-GROWTH：解码真菌降解植物生物质的分子机制

来自荷兰等国际团队的研究人员构建了FUNG-GROWTH数据库，通过分析约400种真菌在单糖(如D-xylose)、寡糖(如cellobiose)和多糖(如cellulose)上的生长表型，将基因组注释的碳水化合物活性酶(CAZymes)预测与实际降解能力关联，填补了真菌植物生物质(biomass)降解研究中基因型-表型关联的空白，为可持续循环经济中的生物精炼(biorefinery)提供关键数据支持。

　　

植物生物质作为可持续循环经济的重要资源，其生物精炼(biorefinery)过程高度依赖真菌的降解能力。随着JGI Mycocosm门户上真菌基因组序列和碳水化合物活性酶(CAZymes)自动注释数据的爆炸式增长，研究者们发现基因组潜力与实际表型间存在显著差异——这源于基因调控等复杂因素。

为解决这一瓶颈，科研团队建立了FUNG-GROWTH数据库，系统分析了398种真菌在33种碳源上的生长表现：包括10种单糖(D-glucose、D-xylose等)、5种寡糖(cellobiose等)、11种多糖(cellulose、xylan等)以及7种粗植物原料(wheat bran等)。创新性地采用双板对照实验，以D-glucose为正对照，通过显微摄影记录菌落形态变化，揭示出真菌在阿拉伯半乳聚糖(arabinogalactan)等复杂底物上的降解特异性。

该平台整合BioloMICS生物信息系统，首次实现跨物种比较：例如比较不同真菌在柑橘果胶(citrus pectin)上的相对生长速率，或分析黑曲霉(Aspergillus niger)的D-半乳糖醛酸(D-galacturonic acid)代谢通路。这些数据为揭示真菌降解木质纤维素(lignocellulose)的分子机制提供了表型锚点，加速了工业菌株的理性设计。