丹參根對心血管疾病的治療效果顯著，市場需求巨大。雖然丹參活性代謝物的代謝研究取得了很大進(jìn)展，但丹參根其他生理方面的研究較差。與其他大田作物相比，藥用植物表型組學(xué)的進(jìn)展明顯欠缺。如果特定表型的遺傳規(guī)律可以量化和分析的快速篩選的基礎(chǔ)上關(guān)鍵農(nóng)藝性狀集，丹參和其他草藥的育種、栽培和農(nóng)田生產(chǎn)將會(huì)得到改進(jìn)。此外，由于特殊的有益代謝物的積累，根系在各種藥用植物中獲得活性成分中起著至關(guān)重要的作用。然而，根系的表型比地上部分更困難，使其成為植物表型組學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題。為了估算根系的生物量和農(nóng)藝參數(shù)，需要高通量和高分辨率的根系掃描系統(tǒng)以及圖形處理和數(shù)據(jù)提取的管道。此外，根系結(jié)構(gòu)（root system architecture， RSA）的表征是根系表型的另一個(gè)重要方面，有必要從一個(gè)全面的視角來充分描述丹參的RSA。

2023年10月，Plant Phenomics在線發(fā)表了上海中醫(yī)藥大學(xué)中藥研究所中醫(yī)藥新資源與質(zhì)量評價(jià)SATCM重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和中國第二軍醫(yī)大學(xué)長征醫(yī)院藥科聯(lián)合發(fā)表的題為Phenotyping of Salvia miltiorrhiza Roots Reveals Associations between Root Traits and Bioactive Components 的研究論文。
 

圖1 地標(biāo)法對丹參根RSA分析 (A)對丹參根的地標(biāo)性放置，我們定義了一組9個(gè)地標(biāo)，覆蓋了根系和主樹根的總體輪廓 (B)丹參根樣品根據(jù)標(biāo)志性位置分為10個(gè)支系。每一組的分支都用不同的顏色標(biāo)記。然后通過PCA (C)將這些分支分為3類 (D)利用隨機(jī)森林模型，根據(jù)地標(biāo)性聚類（10個(gè)演化支）對表型性狀進(jìn)行重要性評價(jià)

本文開發(fā)了一個(gè)利用圖像特征提取軟件來深入研究丹參根表型的框架。使用WinRHIZO和RhizoVision進(jìn)行圖像處理、特征提取和農(nóng)藝性狀分析，利用丹參根切片進(jìn)行解剖性狀分析，使用地標(biāo)法建模根體系結(jié)構(gòu)，最后利用質(zhì)譜成像對丹參根切片的代謝譜進(jìn)行研究。本文采用AlexNet法測定了丹參的生物量，基于540張圖像訓(xùn)練來進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果表明，預(yù)測的生物量與平均鮮重非常接近，但與實(shí)際鮮重有顯著差異，平均為51.016g。同樣，預(yù)測的干重也不能準(zhǔn)確反映真實(shí)的干重，平均差異為18.134 g，與平均值的偏差較大。然后利用Pearson相關(guān)分析建立代謝物與表型性狀之間的相關(guān)性，隱丹參酮或丹酚酸的積累水平與根系體積、長度和總表面等幾種表型特征之間存在顯著的相關(guān)性。通過根據(jù)各根分支的直徑范圍進(jìn)行K-means聚類，將具有與根相關(guān)的關(guān)鍵性狀為依據(jù)，將丹參的所有根分為3類。我們研究了一系列隨機(jī)采集的丹參根的表型組分，證明了根的總表面積是高線性回歸相關(guān)性的生物量預(yù)測的最佳參數(shù)（R2= 0.83），這足以在不測定含量的情況下估計(jì)生物活性代謝物的產(chǎn)量。
 

圖2 丹參根中藥物代謝產(chǎn)物的代謝圖譜及其與表型性狀的相關(guān)性 (A)質(zhì)譜成像顯示了丹參根切片上2類有效代謝物的空間分布，空間分辨率為75 μm，離子強(qiáng)度用顏色編碼（白色=最大信號和黑色=最小信號）并歸一化 (B)用HPLC-MS/MS法測定不同根組織中酚酸和丹參酮的含量。X、木質(zhì)部、W、韌皮部和形成層 (C) ML代表了最可變的代謝性狀。前3個(gè)參數(shù)被標(biāo)記出來。線性回歸分析表明，LAB (D)的產(chǎn)生與所選的表型性狀（總表）顯著相關(guān)，而丹參酮IIA (E)體積較小，但與所選的表型性顯著相關(guān)。

本研究為進(jìn)一步的藥材分級和育種實(shí)踐提供了重要的途徑。本文討論了表型性狀與丹參酮含量之間的關(guān)系。在現(xiàn)實(shí)中，表型研究也可以解決發(fā)育過程、抗脅迫性和其他生理現(xiàn)象。如果我們能夠通過表型分析研究來整合這些不同的生理方面，那么就有可能闡明丹參酮的確切生理功能，并探索與它們在周皮中的特異性積累和其他生理意義相關(guān)的有趣問題。

本文的主要作者為陳軍峰研究員、肖瑩研究員和陳萬生教授，所屬單位為上海中醫(yī)藥大學(xué)中藥研究所中醫(yī)藥新資源與質(zhì)量評價(jià)SATCM重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和中國第二軍醫(yī)大學(xué)長征醫(yī)院藥科。本文的主要貢獻(xiàn)為：肖瑩研究員和陳萬生教授構(gòu)思和設(shè)計(jì)了整個(gè)研究計(jì)劃，陳軍峰研究員等進(jìn)圖像采集和大部分的數(shù)據(jù)分析。本研究項(xiàng)目基金：
國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃資助項(xiàng)目（2022YFC3501700），國家自然科學(xué)基金（31970325），青年精英科學(xué)家贊助計(jì)劃（2021- QNRC1-02），上海市科技委員會(huì)研究項(xiàng)目（21DZ2202300），四川省科技項(xiàng)目（2019- YFN0150），上海中央政府地方科技發(fā)展基金計(jì)劃（YDZX20203100002948）。

論文鏈接

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0098

——推薦閱讀——

Application of an Improved 2-Dimensional High-Throughput Soybean Root Phenotyping Platform to Identify Novel Genetic Variants Regulating Root Architecture Traits

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0097

Plant Phenomics | 應(yīng)用改進(jìn)的二維高通量大豆根系表型平臺鑒定調(diào)節(jié)根系結(jié)構(gòu)性狀的新遺傳變異

Application of Improved UNet and EnglightenGAN for Segmentation and Reconstruction of In Situ Roots

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0066

Plant Phenomics | 改進(jìn)的UNet和EnglightenGAN在根系原位分割與重建中的應(yīng)用

加入作者交流群

掃碼添加小編微信，拉您進(jìn)入《植物表型組學(xué)》作者交流群，群內(nèi)不定期開展作者分享會(huì)、�？�發(fā)布會(huì)等高質(zhì)量活動(dòng)。

添加小編微信，備注姓名+單位+PP，加入作者交流群
 

About Plant Phenomics

《植物表型組學(xué)》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國科學(xué)促進(jìn)會(huì)（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù)，基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究，表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄�？迫鹞ò睯CR2022影響因子為6.5，位于農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)、遙感一區(qū)，生物大類一區(qū)（Top期刊）。2020年入選中國科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃高起點(diǎn)新刊項(xiàng)目。

說明：本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考，一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
撰稿：吳庚宸（上海交通大學(xué)）
編輯：蘇梓鈺（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)）
審核：王平、孔敏