综述：解码植物代谢组学：代谢调控的综合洞察

这篇综述系统阐述了植物代谢组学（Metabolomics）研究的最新进展，强调通过整合转录组学（Transcriptomics）、蛋白质组学（Proteomics）等多组学技术，揭示初级与次级代谢的动态调控网络，为开发抗逆作物和可持续农业提供新范式。

　　

Abstract

植物通过产生大量代谢物（Metabolites）适应环境变化，这些化合物构成复杂的代谢网络。研究指出，传统还原论方法难以解析代谢途径的动态互作，需采用系统生物学框架整合多组学数据（Multi-omics），包括转录组（mRNA）、蛋白质组（Protein）和代谢组（Metabolite）的协同分析，以揭示植物应对生物/非生物胁迫（Biotic/Abiotic stress）的跨层次调控机制。

Graphical abstract

代谢调控的核心在于环境信号与分子网络的耦合。例如，干旱胁迫通过激活MAPK级联通路（MAPK cascade）调控苯丙烷代谢（Phenylpropanoid pathway），而病原体感染则触发水杨酸（SA）和茉莉酸（JA）信号交叉对话（Crosstalk）。多组学联合分析显示，糖酵解（Glycolysis）与三羧酸循环（TCA cycle）的流量重编程是能量平衡的关键靶点，这些发现为设计高资源利用效率（NUE）作物提供了分子蓝图。

研究强调，构建代谢动态模型需整合表观遗传（Epigenetics）修饰（如DNA甲基化^Me）和转运蛋白（Transporters）的空间分布数据。例如，ABC转运体（ABC transporters）介导的次级代谢物转运缺陷会导致抗病性丧失。未来方向包括开发单细胞代谢组学（scMetabolomics）和机器学习算法，以解析组织特异性代谢模块（Modules），推动精准育种和合成生物学（SynBio）应用。