AI赋能代谢组学揭示田间玉米微生物菌剂功能分化机制：从防御启动到系统代谢重编程

本研究针对微生物菌剂田间作用机制不明的难题，通过AI驱动的代谢组学策略，解析了三种芽孢杆菌复合菌剂对田间玉米代谢网络的重编程效应。研究发现羟基肉桂酸衍生物(HCA)是关键区分标志物，菌剂通过调控苯丙烷/类黄酮生物合成、酪氨酸代谢和TCA循环等通路，分别介导光保护（C1）、系统防御（C2）和激素信号（C3）三种作用模式，为精准设计田间适用型生物刺激剂提供了分子蓝图。

　　

随着全球人口持续增长，农业生产面临提高产量与减少环境足迹的双重挑战。传统化学肥料虽能短期提升作物产量，但其对生态系统和人类健康的负面影响日益凸显，促使农业领域寻求更可持续的创新解决方案。微生物菌剂作为植物生物刺激剂的重要类别，通过促进养分吸收、提升抗逆性和改善作物品质等机制，展现出替代化学肥料的巨大潜力。然而，当前大多数研究局限于温室可控环境，对田间真实条件下微生物菌剂与作物的分子互作机制知之甚少，特别是不同菌剂配方产生的差异化效应仍属未解之谜。

为破解这一难题，研究人员在南非夸祖鲁-纳塔尔省邓迪地区的露天农田中开展了系统的田间试验。研究以玉米（Zea Mays L.）为模式作物，设置了三个芽孢杆菌复合菌剂处理组（C1、C2、C3）和未处理对照组，分别在营养生长期（5周）、过渡期（9周）和生殖期（16周）采集叶片样本。通过液相色谱-四极杆飞行时间串联质谱（LC-qTOF-MS/MS）技术进行代谢物分析，并创新性地整合人工智能算法，包括分子网络构建、机器学习模型（主成分分析PCA和正交偏最小二乘判别分析OPLS-DA）等计算代谢组学策略，深度解析田间条件下微生物菌剂诱导的代谢重编程现象。

研究团队首先通过分子网络技术构建了玉米叶片的化学图谱，将749-609个光谱节点归类为79-88个分子家族。借助植物专用质谱数据库plantMASST和GNPS光谱匹配，成功注释出82种代谢物，其中类黄酮、羟基肉桂酸衍生物（HCA）和脂质是主要成分。这些化合物在植物防御、生长发育和应激响应中扮演关键角色，为理解菌剂作用机制提供了化学基础。

机器学习模型揭示了不同菌剂的差异化效应。PCA分析显示代谢组变异主要与生长阶段相关（PC1解释26.1%方差），而处理效应主要体现在PC2（12.9%方差）。更有趣的是，监督学习模型PLS-DA在营养阶段清晰区分了C1与C2/C3处理组，表明不同菌剂诱导了 distinct 代谢特征。变量重要性投影（VIP）分析鉴定出15个关键标志物，其中咖啡酰羟基柠檬酸异构体、2-阿魏酰羟基柠檬酸和磷脂酰甘油（16:0/0:0）等HCA衍生物是区分菌剂效应的核心代谢物。这些化合物在植物抗氧化防御和细胞壁强化中发挥重要作用，特别是在营养阶段当玉米易受环境胁迫时尤为关键。

通过OPLS-DA模型的二元比较，研究进一步提取出每个菌剂特有的代谢标志物。C1处理独特地下调1-O-芥子酰葡萄糖同时上调芥子酰苹果酸，这种转换可能增强UV-B辐射耐受性；C2处理显著提升13-HOTrE、9,12,13-TriHODE等氧脂素和tricin 7-二葡萄糖醛酸苷水平，暗示其通过诱导抗性增强防御机制；C3处理则特异性增加colnelenic acid（甘蓝链烯酸）含量，该化合物通过激活9-脂氧合酶（9-LOX）途径参与病原防御响应。

通路分析揭示了更深入的机制。定量通路分析（QPA）显示菌剂处理显著影响了丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢，精氨酸生物合成，苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸生物合成，酪氨酸代谢，柠檬酸循环（TCA循环），丙酮酸代谢，乙醛酸和二羧酸代谢，黄酮和黄酮醇生物合成，类黄酮生物合成以及苯丙烷生物合成等10条核心代谢途径。值得注意的是，C2处理对类黄酮和苯丙烷生物合成通路的影响尤为显著，而C1和C3则更显著影响氨基酸代谢和能量代谢相关通路。

对类黄酮化合物的深入分析展现了菌剂的特异性调控模式。热图分析显示C1处理上调2″-O-α-L-鼠李糖基-6-C-岩藻糖基木犀草素、芦丁、假靛素和鸢尾苷；C2处理促进vitexin-2″-O-鼠李糖苷、tricin 7-二葡萄糖醛酸苷、maysin（玉米素）、木犀草素-7-O-葡萄糖苷等多种山奈酚苷类积累；C3则特异性增加tricin（麦黄素）、山奈酚-3-O-芸香糖苷和芹菜素木糖苷葡萄糖苷水平。这些类黄酮化合物不仅作为UV吸收剂保护植物免受辐射损伤，还通过调节生长素分布影响根系发育，同时增强对病原和氧化胁迫的防御能力。

基于这些发现，研究提出了三种菌剂的差异化作用模式：C1主要通过结构强化和光保护机制，增强UV耐受性和细胞壁完整性；C2通过系统代谢启动促进生长和防御，显著上调类黄酮和苯丙烷途径；C3则通过激素信号调制应激响应，激活脂质衍生信号通路。这种功能分化模型为针对特定作物需求和生长阶段精准设计微生物菌剂提供了理论依据。

该研究发表在《Plant Cell Reports》期刊，首次在田间条件下系统解析了芽孢杆菌复合菌剂对玉米代谢网络的重编程机制，突破了温室研究的局限性。通过整合先进质谱技术和人工智能算法，研究不仅揭示了HCA衍生物作为关键区分标志物的重要性，还阐明了菌剂通过调控初级和次级代谢通路影响植物生理的分子机制。这些发现为开发下一代可持续、高效且田间适用的生物制剂提供了数据驱动的设计蓝图，对推进绿色农业发展具有重要实践意义。