综述:调控果实软化的整合多层网络:从激素交叉对话到表观遗传调控
《Plant Science》:An Integrated Multilayer Network Orchestrating Fruit Softening: From Hormonal Crosstalk to Epigenetic Regulation
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时间:2026年09月15日
来源:Plant Science 4.6
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摘要
果实软化决定采后品质,但也导致采后损失。尽管研究广泛,但其潜在分子网络的完全整合视图仍然缺乏。基于跃变型和非跃变型果实的研究,我们提出了一个涵盖激素信号、转录层级、表观遗传调控和协同细胞壁解聚的多层级调控框架。我们将现有知识综合为一个强调各层之间串扰和反馈的连贯模型,批
摘要
果实软化决定采后品质,但也导致采后损失。尽管研究广泛,但其潜在分子网络的完全整合视图仍然缺乏。基于跃变型和非跃变型果实的研究,我们提出了一个涵盖激素信号、转录层级、表观遗传调控和协同细胞壁解聚的多层级调控框架。我们将现有知识综合为一个强调各层之间串扰和反馈的连贯模型,批判性地评估持续存在的差距,包括有限的跨物种保守性和未解决的细胞异质性,并概述新兴技术(如单细胞多组学、三维基因组学和精准基因编辑)如何改变我们预测和工程化果实质地的能力。从这一综合中浮现的一个关键范式是转录因子与表观遗传景观之间的互惠调控,这稳定了成熟状态,并作为环境信号整合的关键界面。该整合框架确定了用于定向工程化的关键调控节点,并为设计既能最小化损失又能提高果实品质的品种和采后策略提供了路线图。
引言
果实软化代表了一个关键的发育转变,关键决定了采后品质和市场价值。我们对这一过程的科学理解已从生化焦点发展到系统水平视角。最初的范式,通常被称为酶中心时代,主要由细胞壁降解酶(如多聚半乳糖醛酸酶(PG)和果胶甲酯酶(PME))的分离和表征所定义。这一时期的开创性工作建立了这些酶活性、果胶和其他结构多糖的分解以及由此导致的果实硬度丧失之间的直接因果联系,形成经典的线性酶 - 底物模型 (Hobson, 1964; Tucker & Grierson, 1982; Fischer & Bennett, 1991)。
分子遗传学的出现和随后的基因中心时代带来了关键的转折点。产生抑制 SlPG 基因表达的转基因番茄 (Solanum lycopersicum) 植株表明,虽然果胶解聚显著减少,但果实软化仅被部分延迟 (Sheehy et al., 1988, Smith et al., 1988)。这一 PG 悖论暴露了线性模型的局限性,表明软化是由一个具有固有冗余性(如具有重叠功能的多种 PME 和 PG 同工酶)和补偿机制(包括平行的半纤维素重塑途径)的复杂系统支撑的 (Smith et al., 1988, Sheehy et al., 1988)。这一认识促使研究焦点从下游生化执行者向协调整个程序的遗传调控回路进行根本性范式转变。关键番茄成熟突变体的表征,如成熟抑制(rin)、不成熟(nor)和无色不成熟(Cnr),证明了其重要性,因为它们全局破坏了软化及其他成熟属性 (Manning et al., 2006, Vrebalov et al., 2002, Tigchelaar et al., 1978)。确认其编码基因产物为转录因子揭示了中央遗传控制系统的存在,将转录调控定位为软化的指挥中心 (Kou, Zhou, et al., 2021)。
在基因组学和多重组学技术的推动下,我们现在已进入网络系统时代。当代观点将果实软化视为由高度互连、动态和自强化的调控网络编排的系统生物学问题。该网络作为连贯的信号 - 执行级联进行操作。它接收来自多种激素信号的输入,包括乙烯、脱落酸(ABA)和生长素。这些激素之间复杂的串扰和正反馈回路精确控制软化的启动和节奏 (Kou, Zhou, et al., 2021; Fenn & Giovannoni, 2020)。这些信号通过核心转录回路,即 NAC-MADS 盒枢纽进行处理,该枢纽通过与次级调节因子(如 AP2-ERF 蛋白)的相互作用表现出高度复杂性,并被稳定成熟状态的表观遗传修饰互惠锁定 (G.-S. Liu et al., 2022; R. Wang & de Maagd, 2025)。该调控核心的输出随后通过一套协作、协同和冗余的细胞壁修饰因子执行,包括扩张蛋白、各种水解酶及其同工酶,其功能远远超出了单一酶反应 (Shin et al., 2021)。在整个过程中,包括 DNA 甲基化和组蛋白修饰在内的表观遗传机制动态调节整个程序,作为整合发育和环境线索的关键界面 (H. Jia et al., 2022; Ming et al., 2023)。
尽管取得了这些进展,但仍需要一种全面综合,批判性地评估这些层之间的整合——从激素信号到转录控制、表观遗传微调以及最终的细胞壁解聚——并超越对组件的描述性列表,阐明网络的交互逻辑。此外,该领域受到持续的番茄中心模型和普遍忽视果实组织内细胞异质性的限制。因此,本综述有三个主要目标:(1) 提供该多层级调控网络的整合综合,明确突出其组成部分之间的串扰和反馈机制,如图 1 所示;(2) 批判性地评估持续存在的挑战,包括有限的跨物种比较分析、未解决的细胞异质性影响以及通过表观遗传学整合环境信号的分子途径;(3) 概述前瞻性的视角,即新兴技术前沿(如单细胞多组学和精准基因编辑)将如何改变我们理解、预测和精准工程化果实质地的能力。
因此,我们提出果实软化是由一个高度互连的多层级调控网络编排的,该网络整合了从环境到表观基因组、激素信号、核心转录层级,并最终形成一个协同细胞壁解聚系统(图 1)。该模型不仅是对当前知识的总结,也是识别预测建模和果实品质定向工程化关键杠杆点的框架。
章节片段
果实软化的激素调控:从保守的反馈回路到物种特异性网络重连
果实软化通常被讨论为更广泛成熟程序的被动结果,然而,它涉及一组以细胞壁解聚和细胞间粘附力丧失为中心的独特分子事件。虽然乙烯和脱落酸(ABA)等激素众所周知能调节整体成熟,但它们在控制细胞壁修饰酶表达和活性方面的具体作用最近才被详细解析。本节我们重点关注
转录调控网络:从主控调节因子到软化特异性模块和表观遗传锁定
第 2 节中描述的激素串扰最终汇聚于细胞核,在那里,核心转录层级解读这些信号。果实成熟长期以来被视为一个层级级联,其中 RIN、NOR 和 CNR 等主控转录因子(TF)编排了整个程序,包括细胞壁解聚。虽然这一范式仍然有效,但最近的研究以两种重要方式对其进行了完善。首先,主控调节因子在高度冗余的
细胞壁解聚:从单一酶到协同网络
果实软化的物理表现是细胞壁的渐进性分解,这一过程长期以来归因于多聚半乳糖醛酸酶(PG)、果胶甲酯酶(PME)和纤维素酶等单个水解酶的作用。然而,几十年的转基因沉默实验表明,抑制单个细胞壁修饰酶通常仅对硬度产生温和的影响。这一悖论推动了范式转变:软化现在被理解为协同
表观遗传调控:从相关性标记到软化相关机制和因果推断
表观遗传机制对果实软化的调控仍是一个新兴领域。虽然 DNA 甲基化、组蛋白修饰和 RNA 甲基化明显影响果实成熟,但将特定表观遗传变化与细胞壁解聚联系起来的直接证据仍然有限。本节我们重点关注与软化最直接相关的发现,批判性地区分相关性与因果性,并强调需要哪些位点特异性干预来测试因果性。图 1 当前研究局限性与持续挑战:三个相互关联的差距
尽管前面章节概述了重大进展,但几个关键挑战继续限制我们建立预测性、普适性果实软化模型的能力。我们将这些挑战综合为三个相互关联的领域,如图 3(顶层)所示。下面详细列出了具体问题,但总体信息是该领域必须从描述性、还原论方法转向整合性、预测性和
未来前景与应用前沿:从描述性到预测性工程的路线图
为了弥合第 6 节概述的关键知识差距,我们提出了一份围绕三个相互关联的技术前沿构建的路线图。如图 3(中层)所示,这些前沿直接对应于三个差距:单细胞/空间多组学解决了分类学和细胞学盲点;定量动力学建模和精准基因编辑解决了预测工具的缺乏;位点特异性表观基因组编辑针对环境
结论
果实软化是由一个高度互连的多层级调控网络编排的,该网络整合了激素信号、核心转录层级、表观遗传修饰和协同细胞壁解聚系统。本综述将当前知识综合为一个整合框架,强调各层之间的串扰、反馈和互惠调控(图 1)。
两个总体原则从这一综合中浮现。
首先,之间的互惠调控
未引用参考文献
(Breitel et al., 2016, Li et al., 2024, Li et al., 2023, Liu et al., 2025, Mao et al., 2026, Prabhakar et al., 2025, Su et al., 2024, Su et al., 2024, Sun et al., 2024, Wu et al., 2024)
CRediT 作者贡献声明
Baoli Zhang:撰写 - 初稿、可视化、调查、概念化。Zhiwei Wu:撰写 - 初稿、可视化、调查、概念化。Zhenxin Ren:撰写 - 审阅与编辑、监督、项目管理、资金获取、概念化。Zhisheng Lin:撰写 - 审阅与编辑、可视化、调查、概念化。
利益竞争声明
作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系,这些可能影响本文报告的工作。
致谢
本工作得到国家自然科学基金(批准号:32260619)和广西自然科学基金(批准号:2023GXNSFAA026353)的支持。
利益冲突
作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系,这些可能影响本文报告的工作。
吴志伟 | 张宝利 | 林智胜 | 任震新
新疆薰衣草保护与利用重点实验室,伊犁师范大学生物科学与技术学院,中国新疆伊宁 835000。