综述：变化的环境，变化的基因：杂草遗传学与基因组学的见解

本综述系统探讨了基因组学技术在杂草研究中的革命性应用，重点阐释了杂草基因组如何响应环境变化（如除草剂选择压力）进而演化出抗性机制（如EPSPS、ALS靶点突变）。通过典型案例（如SARS-CoV-2演化类比、豚草与假猪殃殃基因组分析）揭示基因组学在解析抗性进化、种群遗传结构及跨物种比较中的关键作用，为农业可持续治理提供分子基础。

　　

Abstract

当前科学家正经历基因组学革命，尽管杂草科学领域进展相对缓慢，但基因组测序已成为应对农业系统挑战的关键工具。杂草基因组研究可揭示过去与现在的进化过程，解析关键性状的遗传基础，并通过种群关联分析指导治理策略。杂草基因组学为理解除草剂抗性进化这一长期挑战提供了基础。

Introduction

基因组测序与组装能力正深刻改变我们对生命的认知。以COVID-19大流行为例，科学家通过SARS-CoV-2全基因组测序快速追溯病毒起源（蝙蝠人畜共患传播），并实时追踪其演化过程（如变异对传播力、免疫逃逸的影响）。尽管病毒基因组仅含约30,000个核苷酸编码29种蛋白，其突变后果仍难以预测。这类研究直观展示了环境变化（人类行为、免疫系统、医疗干预）如何驱动基因组演化，这一原理同样适用于杂草等物种。人类无意中的选择压力（如化学防治）导致细菌、真菌、节肢动物和植物产生抗药性。2019年抗生素抗性直接或间接导致495万人死亡，预计2050年将达1000万/年；而若无化学防治，作物减产可能达30%。这些慢性挑战的代价亟需通过基因组学手段应对。

Herbicide resistance and the weed genome revolution

全球已发现500余例除草剂抗性案例，如帕尔默苋（Amaranthus palmeri）对10种作用机制产生抗性。杂草通过基因组改变适应环境变化，而人类可通过更精准的干预控制这一过程。尽管杂草科学家在基因组学基础方面落后于病毒学家或作物学家，但植物染色体级别基因组组装数量正快速增长（截至2024年12月5日NCBI已收录2372个）。国际杂草基因组联盟等组织正推动资源与技能建设，例如加拿大飞蓬（Erigeron canadensis）从2014年碎片化组装到2020年染色体级别注释基因组的飞跃，显著提升了研究实用性。

Ragweed genomics: insights into evolution and herbicide resistance

以普通豚草（Ambrosia artemisiifolia, 2n=36）和巨型豚草（Ambrosia trifida, 2n=24）为例，基因组研究揭示了其多倍化遗留特征。二者虽常被称为“二倍体”，实则属于向日葵族（Heliantheae Alliance），共享约23–28百万年前的全基因组复制事件（从2n=18至2n=36）。比较基因组学显示，普通豚草保留多倍体结构，而巨型豚草经历更多染色体重组。这一发现直接助力抗性机制解析：EPSPS基因在两种豚草中均存在多个拷贝，且巨型豚草某一靶点突变曾被漏检。通过优化引物重筛，部分原判为非靶点抗性的个体实携带靶点突变，简化了后续抗性遗传基础研究。

False cleaver genomics: insights into selection and population genetics

染色体级别基因组支持种群遗传学分析，揭示基因流、种群结构如何影响抗性扩散。科奇亚（Bassia scoparia）种群结构松散、基因流高，抗性等位基因快速固定；而自交物种假猪殃殃（Galium spurium）种群结构强，抗性扩散缓慢。选择扫描分析显示，假猪殃殃除ALS基因区域外，另有15个基因可能参与抗合成auxin类似物除草剂的过程。冗余分析进一步表明，种子钩刺性状与遗传变异关联最强，提示扩散机制在 agroecosystem 适应中具重要作用。

The future of weed genomes

高质量基因组将为人工智能蛋白结构预测（如AlphaFold）、合成生物学工具（如Evo）提供基础，有望预测突变后果并探索最小基因集。实时可视化种群多样性变化（如抗性变异动态）可激励替代治理策略的应用。这些新工具依赖基因组数据，与综合管理策略结合后可有效应对除草剂抗性进化。

Conclusion

基因组测序是生物学的“超能力”，可应对除草剂抗性演化这一慢性挑战。杂草基因组学能揭示杂交与多倍化历史（如豚草）、解析抗性扩散差异（如科奇亚vs假猪殃殃）、识别选择印记（如假猪殃殃与一年生黑麦草），并开发抗性诊断标记。通过理解杂草基因组如何随环境变化而改变，我们有望制定更有效的治理策略。