组学基础，关联就不基础 | 如何开启植物转录组+代谢组关联分析？这篇“法宝"请收好！
2025-09-18
中科新生命
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如果用一种组学来刻画生物样本的表型特征，那非代谢组莫属。如果用一种组学来推测促使表型形成的基因，那非转录组莫属。随着测序和质谱技术的成熟和持续降价，转录组和代谢组早已成为“探索分子调控机制”的入门组学，如何在基础性组学中，开启一篇不基础的关联研究？则需要从样本检测、数据挖掘、结果验证多方面入手。
随后将转录组与代谢组数据进行关联分析，从而在生信数据上推测“基因调控-代谢产物”的因果关联。
关联方式一：“WGCNA分析+相关性网络”筛选与目标代谢物最相关的一类基因；
WGCNA分析是基于基因的变化趋势，将丰度变化具有显著相关性的基因（如显著正相关：两个基因变化趋势相同，显著负相关：两个基因变化趋势相反）进行归类形成柱状树，按照相关性阈值对树枝“切割”，处于一个分枝的基因用一种颜色表示，称为一个“模块”（图1）。利用WGCNA结果进行层层筛选，从而得到与目标代谢物最有关的基因和基因间的潜在级联调控：
第一步筛选：用每个模块的特征值（PC值）分别和代谢物丰度计算相关性，从而筛选出与次生代谢物最显著相关的一些模块；
第二步筛选：对上述筛出的模块内的基因进行功能注释结合已报道文献判断参与目标代谢物合成的基因主要分布在哪些模块，进一步缩小模块数量。同时，可结合合成基因是否在本研究中差异表达，辅助模块鉴定；
第三步筛选：转录因子注释，筛选模块内的基因哪些属于转录因子，并根据基因丰度相关性网络筛选与转录因子共表达的其它基因（图3），推测二者是否存在协同表达和调控关系。或者以野生型为对照，构建转录因子过表达或缺失株系，筛选在这两个株系中变化趋势相反的基因，作为转录因子潜在靶基因，初步形成“转录因子→靶基因→代谢产物”的潜在因果关联；
若研究物种具有成熟的组培体系，可构建转录因子过表达和缺失株系，将在这两种株系中变化趋势相反的基因作为候选关键靶基因。
案例：转录组+代谢组揭示生长调节剂CPPU可调控甜瓜中的CmBr合成苦味物质[1]
甜瓜作为重要的果蔬经济作物，商业种植时多用外源喷施CPPU增加果实的座果率。而CPPU处理会增加果实的苦味，限制其在商业种植中的应用。本文通过靶向代谢组发现苦味物质主要为葫芦素B（CuB）， CPPU处理早期在果实中积累并在开花后10天CuB含量逐渐下降。转录组WGCNA分析共获得11个模块，其中绿松石模块中含有已报道的参与CuB合成的基因，且在整个果实发育阶段这些基因在CPPU处理组中的丰度均高于对照组。基因共表达网络发现绿松石模块中有CuB的8个结构基因与各类转录因子（bHLH、MYB、C2H2等）存在显著强相关，其中bHLH 家族中的CmBr在CPPU处理的果实中显著上调表达，并在幼果和根部表达较高，茎和叶的丰度较低。初步形成“转录因子CmBr可能调控CuB积累”的结论。后续利用CmBr功能缺失突变株系和功能正常株系进行转录组测序，发现CPPU处理可激活CmBr基因表达进而激活葫芦素B（CuB）合成基因表达使CuB得到积累，从而产生苦味。可通过构建CmBr功能缺失突变株系培育非苦味甜瓜，用于商业种植。
关联方式二：“差异分析（or趋势分析）+功能富集分析”的因果关联
该方式是极为常见的关联策略，旨在利用差异分析得到差异表达基因和代谢物，在结合功能富集结果，判断哪些代谢通路发生失调，促进植物表型形成。具体筛选方式如下：
第一步筛选：分别对转录组和代谢组进行差异分析，按照各自组学的筛选阈值得到在组间差异表达的基因和代谢物。若实验设计为连续性梯度实验，可借助趋势分析，按照实验梯度对基因变化模式进行划分得到不同的变化趋势模块，选择与研究目标最相关的模块开展下游关联（如，响应逆境胁迫研究中比较关注哪些基因被持续激活，可优先关注一直上调表达模块）；
第二步筛选：对初步筛选的基因和代谢物分别进行KEGG富集分析，寻找在两组学中均被显著富集（通路P value＜0.05）的代谢通路，并结合研究目标进一步再次过滤通路；
第三步筛选：分析通路中基因和代谢物的上下游调控关系，并结合表达量绘制通路热图（图7）；
以上就是“转录组+代谢组”常用的高分文章策略了，从组学选择到数据挖掘以及最后的结果验证，环环相扣层层验证，希望能给初探研究者建立一个较为完整的“转录组+代谢”关联分析研究逻辑，如需要组学检测，尤其是植物次生代谢物靶向检测的老师，可联系当地中科新生命销售~
[1] Wang M, Jiang N, Xu Y, et al. CmBr confers fruit bitterness under CPPU treatment in melon. Plant Biotechnol J. 2024 Oct;22(10):2724-2737.
如何开启一篇高分植物-微生物互作研究？
如何开启一篇高分植物“转录因子修饰-靶基因-代谢”研究？
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上海中科新生命生物科技有限公司（APTBIO）创立于 2004 年，由原中国科学院上海生命科学研究院蛋白质组研究中心孵化而来，是国内质谱多组学应用领域的开拓者。公司以 “AI + 质谱多组学” 双核驱动创新，构建智能化组学生态。拥有自主知识产权的质谱检测平台与 AI 大数据分析系统，聚焦科技服务、生物医药及大健康消费三大领域，为全球科研机构、医院、药企提供从基础研究到临床转化的一站式解决方案。融合多组学技术与人工智能，围绕生物标志物发掘、药物靶点筛选及个性化诊疗等方向，构建具有国际竞争力的组学数据库与算法模型，推动转化医学进程，加速创新药物研发，成为推动生命科学数字化升级的核心引领者。
