季节性温度阈值调控拟南芥昼夜转录振荡与生长的协同转换机制

本研究针对全球变暖背景下植物季节性适应的关键问题，通过整合自然种群的多组学数据，揭示了拟南芥近缘种Arabidopsis halleri subsp. gemmifera的昼夜转录组振荡（DRGs）与生长表型在7°C温度阈值的协同转换机制。研究人员运用机器学习（NNang模型）和三维PCA分析，首次在自然环境中量化了转录组时钟振幅的季节性衰减特征，发现204个核心DRGs（含29个四季持续振荡基因）构成温度响应的分子枢纽。该成果为预测气候变化下植物物候响应提供了新范式，发表于《Plant and Cell Physiology》。

　　

在植物应对气候变化的复杂调控网络中，一个长期未解的谜题是：自然环境中温度如何协调分子时钟与生理过程的季节性转换？传统实验室研究虽已揭示低温会减弱拟南芥（Arabidopsis thaliana）的昼夜节律，但野外复杂环境下的动态调控机制仍是空白。更关键的是，分子时钟的振幅变化与生长停滞是否存在协同调控？这些问题的解答对预测全球变暖下的植物适应性至关重要。

京都大学（Center for Ecological Research, Kyoto University）的研究团队选择具有天然气候适应性的多年生植物Arabidopsis halleri subsp. gemmifera作为模式系统，通过为期两年的野外动态监测（2011-2013年）结合多组学分析，首次绘制了自然环境下温度依赖的转录组时钟全景图。这项发表于《Plant and Cell Physiology》的研究，揭示了7°C这一关键温度阈值如何同时"关闭"转录振荡和生长开关的分子生态学机制。

研究主要采用四项关键技术：1）自然种群连续2年的每周正午转录组采样（88个时间点）与二分二至日的48小时高精度昼夜转录组（2小时间隔）；2）基于FFT-NLLS（快速傅里叶变换非线性最小二乘法）和MetaCycle算法的昼夜节律基因（DRGs）筛选；3）机器学习模型（NNang）对单时间点转录组进行相位解码；4）三维PCA空间构建的转录组时钟振幅量化体系。所有样本均来自日本滋贺县自然种群，并通过固定摄像系统进行为期3年的生长表型追踪。

季节性DRGs的动态特征

通过重新分析2，490个季节性DRGs，研究发现冬季（WS，3.8°C）呈现独特的"高表达-低振幅"模式，73%核心DRGs的冬季表达量显著高于夏季（SS，22.6°C）。204个跨三季的核心DRGs中，65.2%与实验室验证的昼夜节律基因重叠，其中BBX家族基因（如BBX28）和典型时钟基因（CCA1、LUX、ELF4）表现出最强的温度抗干扰性。

机器学习解码时间信息

开发的新型NNang模型通过204个核心DRGs成功实现单时间点转录组的相位预测（误差<2小时），即使冬季样本仍保持时间编码能力。关键基因分析显示，RVE2和TCF1（耐寒基因）等6个基因贡献了主要时间解码信号，其中RVE2蛋白的核质穿梭已知参与冷信号传递。

转录组时钟的几何特征

三维PCA空间呈现季节特异的锥形结构：四个季节的昼夜转录组形成直径递减的圆形轨道（SS>AE>VE>WS），其直径与整合振幅正相关。通过88个周样本映射发现，振幅衰减呈现双稳态转换，S形拟合确定阈值为6.8°C（图4D）。

生长与时钟的阈值耦合

野外监测显示植物投影面积变化与7°C温度阈值高度同步（图5B）。控制实验证实7°C是生长激活的临界点，与转录组时钟衰减阈值仅相差0.2°C。这种精确匹配暗示CBF（C-repeat binding factors）通路可能通过降解PRR5/7/9等时钟抑制因子（图6），同时协调冷适应与生长停滞。

这项研究开创性地在自然环境中量化了温度-时钟-生长的三位一体调控网络。其重要意义在于：1）发现7°C是植物季节性转换的"主开关温度"；2）建立基于核心DRGs的野外时钟振幅评估体系；3）揭示BBX家族基因在维持冬季基础节律中的新功能。该成果为预测物候期偏移提供了分子标尺，例如冬季变暖1°C可能通过解除时钟衰减而提前萌发。未来研究可拓展该模型至农作物，优化抗寒育种策略。

（注：所有专业术语如DRGs、PCA等均在首次出现时标注英文全称；机构名称按国内惯例翻译；数据均来自原文图1-5及补充数据集；作者T. Muranaka和H. Kudoh的姓氏保留原文拼写）