工程化植物微生物群落以实现植物寄生线虫的可持续管理：当前进展、新兴技术与未来展望

《Physiological and Molecular Plant Pathology》：Engineering the plant microbiota for sustainable management of plant-parasitic nematodes: current advances, emerging technologies, and future perspectives

　　

摘要 根际微生物群已显现出作为植物寄生线虫（PPN）生态友好型管理策略的有力资源。栖息于根际和植物组织内的有益微生物通过多种机制抑制线虫，包括直接寄生、产生杀线虫代谢产物和挥发性有机化合物、分泌水解酶、竞争生态位、形成生物膜以及诱导系统抗性，同时促进植物生长并改善土壤健康。本综述讨论了抑制PPN的最新进展，特别强调微生物群工程以及从单一接种剂向合成微生物群落（SynComs）的转变。文章还探讨了高通量多组学方法的应用，包括宏基因组学和代谢组学，以揭示微生物多样性、功能相互作用以及抑制线虫的机制。此外，还突出了人工智能和机器学习在预测微生物群分析、微生物联合体设计和精准线虫管理中的新兴技术。最后，本综述批判性地讨论了田间效果、制剂稳定性、微生物定殖和商业化方面的当前挑战。最后，展望了未来将微生物群工程、系统生物学和数字农业相整合的前景，以开发具有弹性、环境可持续和适应气候的PPN长期管理策略。引言 全球对可持续和环保农业实践日益增长的需求，促使人们加大力度识别和实施替代性的病虫害管理策略。其中，生物防治剂的探索和应用由于其能够在减少合成杀线虫剂使用的同时减轻作物损害，而获得了高度关注。生物防治剂包括有益微生物、天然捕食者和植物源化合物，为管理农业害虫和病原提供了生态友好的方法。它们增强土壤健康、促进植物生长和抑制有害生物的能力，与对可持续农业解决方案日益增长的需求相一致。随着对化学杀线虫剂的环境担忧和法规限制不断增加，研发工作正聚焦于优化生物防治剂的效力、制剂以及其在有害生物综合治理系统中的大规模应用。植物寄生线虫（PPN）给全球农业构成重大威胁，在许多作物中造成大量产量损失。其中经济上最重要的PPN包括根结线虫（Meloidogyne spp.）、胞囊线虫（Heterodera spp.和Globodera spp.）和刺线虫（Pratylenchus spp.）。这些害虫通过损害根系功能、减少养分吸收和增加对二次感染的易感性而造成广泛的作物损失。为了建立专门的取食位点，它们操纵宿主植物的代谢途径，并以有利于线虫发育和繁殖的方式重新编程初级和次级代谢产物的产生。理解植物-线虫相互作用期间发生的生化和代谢变化，对于开发有效和可持续的管理策略至关重要。近年来，代谢组学已成为揭示线虫诱导的植物反应潜在复杂分子机制的有力工具。通过分析植物及相关微生物群落的全球代谢变化，代谢组学为参与防御反应、养分分配和胁迫耐受性的生化途径提供了宝贵的见解。植物通过激活各种代谢途径来应对线虫侵染，从而产生具有潜在杀线虫特性的初级和次级代谢产物。糖类、氨基酸和有机酸等初级代谢产物在维持植物稳态和为防御反应提供能量方面发挥着关键作用。同时，包括生物碱、黄酮类、萜类和酚类在内的次级代谢产物已被证明具有杀线虫活性，通过干扰线虫的发育、繁殖和存活来发挥作用。通过代谢组学研究鉴定和表征这些生物活性化合物，有助于开发新型植物源杀线虫剂。此外，属于链霉菌属（Streptomyces）、芽孢杆菌属（Bacillus）、假单胞菌属（Pseudomonas）和木霉菌属（Trichoderma spp.）的土栖有益微生物会产生一系列具有杀线虫特性的次级代谢产物。这些微生物源化合物，包括抗生素、脂肽和挥发性有机化合物（VOCs），干扰线虫行为，抑制其繁殖，并增强植物抗性。随着微生物生物防治剂作为合成杀线虫剂的生态友好型替代品，其在可持续线虫管理计划中的整合应用日益获得动力。液相色谱-质谱联用（LC-MS）和气相色谱-质谱联用（GC-MS）等先进的代谢组学技术在鉴定和表征这些生物活性微生物代谢产物中发挥了关键作用。与以往主要强调单一微生物生物防治剂的综述相比，本综述提供了更广泛和更整合的视角，讨论了植物-微生物组-线虫相互作用的生态学原理、微生物组介导的抑制机制、新兴合成微生物群落、微生物组工程策略、多组学技术、机器学习应用、转化机会和未来研究优先事项。通过整合这些快速发展的领域中的最新进展，本综述旨在提供一个全面的框架，用于开发基于微生物组的下一代策略，以可持续地管理植物寄生线虫。近年来，植物微生物群在可持续线虫管理中作为一条有前景的途径获得了关注。有益土壤微生物在抑制线虫种群、增强植物抗性和改善土壤健康方面发挥着关键作用。这些微生物群落与根系和土壤环境相互作用，创建了一个对抗线虫侵染的自然防御系统。通过产生生物活性化合物、诱导系统抗性和直接寄生PPN，这些微生物为其抑制贡献了生态友好且高效的方法。代谢组学在线虫研究中的应用超越了防御相关代谢产物的鉴定。它还提供了对线虫侵染诱导的代谢变化的更深入理解，从而促进早期PPN检测标志物和抗性育种的发现。将代谢组学与其他组学技术如基因组学和蛋白质组学相结合，进一步增强了我们在系统水平上破译植物-线虫-微生物相互作用的能力。这种整合方法在开发靶向、可持续和环保的线虫管理策略方面很有前途。随着代谢组学研究的进步，未来研究应着重于完善分析方法、改进代谢产物注释以及探索植物和微生物来源的新型生物活性化合物。代谢组学在农业实践中的整合可以为生物刺激素、生物制剂和抗逆作物品种的贡献，最终减少PPN相关的产量损失，同时促进可持续农业。传统线虫管理严重依赖化学杀线虫剂，但日益增长的对其环境安全、人体健康风险和杀线虫剂抗性种群出现的担忧，凸显了替代策略的迫切需求。代谢组学的最新进展提供了前所未有的机会，在生化水平上剖析植物-线虫相互作用。通过分析植物及相关微生物群落的全球代谢变化，代谢组学使研究人员能够鉴定关键的防御相关化合物、微生物代谢产物以及促进线虫抗性的代谢变化。微生物接种剂、生物制剂和精准微生物组工程方法的开发，对线虫管理的未来具有巨大潜力。本综述探讨了植物相关微生物与PPN之间的复杂相互作用，突出了具有杀线虫特性的关键微生物类群、其作用机制及其在生物防治策略中的潜在应用。此外，还讨论了宏基因组学和代谢组学在破译植物-微生物组-线虫相互作用方面的进展，为有害线虫综合管理的新方法提供了见解。宏基因组学使研究人员能够分析寄生植物和健康植物相关微生物群落的组成和功能潜力，揭示参与PPN抑制的关键微生物物种。章节摘要 植物-微生物群-线虫生态基础：三方相互作用 植物与一个复杂且动态的微生物群落共同存在，该群落统称为植物微生物群，包括细菌、真菌、古菌、病毒和原生生物。这些物种在植物健康和生产力中发挥着重要作用。另一方面，PPN特别是固着内寄生线虫如根结线虫（Meloidogyne spp.）、胞囊线虫（Heterodera spp.和Globodera spp.）对作物产量构成重大威胁。植物、微生物群和线虫之间的三方相互作用塑造了结果。微生物群介导的PPN抑制机制 植物微生物群在PPN抑制中发挥着关键作用，通过建立多样且功能复杂的微生物群落，通过多方面的机制损害线虫的存活、繁殖和感染力（图3）。这些相互作用发生在根际、内环境和叶际，其中细菌、真菌和其他有益微生物直接或间接影响线虫行为。微生物群贡献于线虫抑制的主要方式之一。植物系统抗性的诱导（ISR） 除了直接抑制外，植物微生物群还在激活宿主对抗线虫寄生的抗性机制方面发挥着关键作用。有益根际细菌如荧光假单胞菌（Pseudomonas fluorescens）和枯草芽孢杆菌（Bacillus subtilis）触发植物的诱导系统抗性（ISR）和系统获得性抗性（SAR），导致植物激素如茉莉酸、乙烯和水杨酸等的产生增强（36）。这些防御途径增强植物细胞壁，使其更加证据关键微生物类群和抑制系统 已鉴定出多种有效的微生物类群来对抗PPN，包括 Meloidogyne enterolobii，通过直接攻击线虫、破坏其发育或在宿主植物中诱导系统抗性。这些有益微生物在可持续线虫管理中发挥着关键作用，在不伴随化学杀线虫剂环境风险的情况下减少线虫种群和植物损害。尽管有越来越多的证据表明植物寄生线虫组学方法和新兴工具以理解微生物组介导的线虫抑制 随着高通量测序和高级分析技术的广泛应用，宏基因组学和代谢组学为理解线虫、植物和微生物群落之间的相互作用提供了更深入的见解（48）。这些进展使研究人员能够发现有益微生物联合体、生物活性代谢产物以及抑制线虫的潜在机制，最终有助于开发可持续的线虫管理策略（49）。微生物接种剂和生物杀线虫剂 微生物接种剂和生物杀线虫剂提供了环境友好且可持续的替代品，用于控制PPN，以替代化学杀线虫剂。这些基于生物的产品由具有杀线虫特性的有益微生物组成，如细菌或真菌（62）。基于微生物组的植物寄生线虫管理策略的成功应用取决于微生物相容性、群落稳定性、寄主基因型、生态适应性和田间持久性。微生物 整合微生物控制与其他策略 将微生物控制与其他线虫管理策略相结合，代表了有害线虫综合治理（INM）框架内一种整体和可持续的方法。链霉菌属（Streptomyces spp.）、紫色核盘菌（Purplecillium lilacinum）、芽孢杆菌属（Bacillus spp.）和木霉菌属（Trichoderma spp.）等微生物杀线虫剂表现出巨大潜力，因为它们能够寄生线虫卵、产生杀线虫代谢产物并增强植物防御反应。当这些微生物与其他兼容的结合使用培育微生物组相关抗性：开发选择性招募有益微生物的植物品种 近年来，植物微生物群已成为植物健康和抗逆性的关键组成部分，从而产生了微生物群相关抗性（MAR）的概念。该策略涉及培育或选择具有内在能力在根际（土壤-根系界面）、内环境（植物组织内）和叶际（地上部分）中招募、滋养和与有益微生物群落相互作用的植物品种。这些微生物组在机器学习的微生物功能和生物防治效果预测 除了选择支持微生物定殖的基因型外，数据驱动的工具如机器学习（ML）还提供了预测能力。此外，机器学习（ML）在破译通过宏基因组学和代谢组学研究生成的复杂数据集方面起着变革性作用，尤其是当目标是预测微生物功能和针对PPN的生物防治效果时（图7）。识别有益微生物及其杀线虫潜力的传统方法往往是线虫管理的影响 理解植物、线虫和周围微生物群落之间错综复杂的关系，已彻底改变了我们对微生物组介导的线虫抑制研究的线虫管理方法（图9）。传统策略严重依赖化学杀线虫剂、抗性栽培品种和农艺措施（85）。然而，这些方法的生态和法规限制，以及线虫的适应性，迫切需要开发可持续的和微生物组基线虫管理的转化机会与限制 尽管微生物生物杀线虫剂和基于微生物组的干预措施为传统杀线虫剂提供了有前景的替代品，但其在田间条件下的效果受到土壤性质、气候条件、寄主基因型、本地微生物群和制剂特性之间相互作用的强烈影响。随着对植物-微生物组-线虫相互作用理解的不断深入，基于微生物组的线虫管理未来具有激动人心的潜力，但结论 关于植物-微生物组-线虫相互作用的日益丰富的研究成果突显了线虫管理范式的转变，为作物保护提供了一种更具整体性和生态合理性 的方法。随着我们深入了解有益微生物如何影响线虫行为、植物健康和根际动态，日益明显的是，微生物组是可持续农业中一种强大但尚未充分利用的工具。合成微生物群落、CRediT作者贡献声明 Mohanapriya Senniyappan：数据整理。Anbuselvan Anthonisamy：软件。Janani Mani：撰写——审阅与编辑、撰写——原稿、验证、软件、形式分析、数据整理、概念化。Sharmila Radhakrishnan：形式分析。

拉加斯鲁蒂·马拉拉万：软件
利益冲突声明 ?
作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，这些利益或关系可能会影响本论文中报告的工作。
贾南尼·马尼 | 安布塞尔万·安托尼萨姆 | 莫哈娜普里亚·森尼雅潘 | 拉加斯鲁蒂·马拉拉万 | 夏尔米拉·拉达克里希南
线虫学系，植物保护与研究中心，泰米尔纳德农业大学，洛利路，科姆巴 -641003，印度