Cell重磅：中国科学家多组学研究揭示番茄育种历史 寻儿时味道
1月11日，中国农业科学院深圳农业基因组研究所黄三文研究员实验室、华中农业大学罗杰教授实验室及合作者在Cell杂志发表了题为“Rewiring of the Fruit Metabolome in Tomato Breeding”的研究论文。本研究利用多重组学的大数据，揭示了在驯化和育种过程中番茄果实的营养和风味物质发生的变化，并发现了调控这些物质的重要遗传位点。本研究为植物代谢物的分子机理研究提供了源头大数据和方法创新。同时，该研究结果为番茄果实风味和营养物质的遗传调控和全基因组设计育种提供了路线图。
番茄是世界第一大蔬菜作物，根据世界粮农组织统计，2014年全球番茄产值是962.8亿美元，在蔬菜和水果中居于首位。为了评估育种如何改变番茄代谢组，这篇文章从数百种番茄基因型中生成并分析了包含代谢组、基因组和转录组的数据集。综合结果表明了全球范围内培育的果实代谢物含量是如何改变。
为了了解红色番茄种群中代谢组的自然变化，选择442份材料进行代谢定性定量，分成PIM(31份s. pimpinellifolium)，CER(124份s. lycopersicum var. cerasiforme)和BIG(287份果实大的s. lycopersicum)组成。作者用广泛靶向的液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)的代谢分析方法来量化果实代谢物。在成熟果实的果皮组织中，共发现了980个不同的代谢物，包括362个已注释的代谢物。为了揭示果实代谢性状的遗传控制，文章在了442份材料中选取2,678,533个SNPs做mGWAS（代谢组的全基因组关联分析）分析。使用线性模块检测了与3465个基因相关的434,809个显著的SNPs。建立一个多组学的网络来整合上述数据，mGWAS和eQTL结果的重叠产生13361个三重关系(代谢-SNP–基因)，其中包括371个代谢物，970个SNPs，535个基因。最终发现与果实重量有关的基因。
专家点评：
张阳 研究员，“千人计划”青年项目入选者，四川大学
随着人民生活水平的提高，“粮食安全”被赋予了新的定义：除了生产充足的食物，如何提高食物的营养价值变得尤为重要。番茄因为具有种植方便、生长周期短、产量高、口感独特以及营养价值高等优点，一直以来就是全世界最受欢迎的水果。番茄同时还是植物研究的重要模式植物与资源，如基因组信息、转基因技术、基因编辑技术在番茄研究中都很成熟。但是相对于水稻、小麦等具有悠久育种历史的作物，番茄育种的记录较为混乱，许多品种的来源及育种历史不明，对进一步深入开发种质资源造成了困难。在番茄基因组完成之后，如何通过基因组信息解析番茄的驯化历史以及如何从基因组到新品种成为了一个新的难题。
而随着广泛靶向代谢组学分析的发展，在基因组和转录组的基础之上，代谢组的加入可以帮助我们去研究一些之前仅靠表型观察而不能得到的性状，如重要化合物的含量等。在这篇最新的Cell论文中，通过结合610个番茄及近缘品种的重测序数据、399个品种的转录组数据以及442个品种中近980种化合物的代谢组数据，科研人员实现了mGWAS和eQTL的结合。利用这些数据，他们成功解决了几个番茄育种中长期存在的问题：1、以往根据果实大小、产量等方式筛选番茄品种的方法是如何间接影响番茄营养品质的？2、番茄中一些化合物是如何在长期的驯化育种过程中被筛选的？3、番茄育种的一个优势是可以同近缘物种进行杂交改良品质，那么这些育种行为对目标性状以外的番茄品质是否有影响？在本文中，利用组学数据结合功能验证，科研人员都一一解答。随着这一工作的发表，番茄这个热点研究领域里继基因组（Nature 2012）、表观组（Nature Biotechnology 2013）之后又多了一个重要数据库，为番茄研究提供了大量的素材。
该工作的成功发表也是一个不同实验室间通力合作的典范: 黄三文课题组长期以来致力于构建果蔬全基因组设计育种的理论和方法体系。在2014年，他们就对360多个番茄品种进行了重测序分析（Nature Genetics 2014）。在这个基础上，2017年，通过和美国科学院院士Harry Klee合作，他们进一步利用这一群体，对番茄风味物质进行了组学研究，为恢复番茄风味的育种研究做出了开创性工作（Science 2017）。而罗杰课题组在组学分析方面居于国际领先地位，他们开发了一种新的广泛靶向代谢组学分析方法，该方法可同时检测近千种代谢物，具有高度灵敏性和定量准确性，mGWAS作为经典的分析方法推动了正向遗传学研究的进展(Nature Genetics 2014)。由此建立了利用多种组学手段对大规模遗传群体进行深入的正向遗传学模式。因此，当两个课题组的资源整合之后。优秀的种质资源加上最前沿的实验技术也为项目的成功实施奠定了坚实基础。
该工作除了为今后的番茄育种朝更营养更健康的方向发展奠定了基础，同时对其他植物次生代谢资源的开发利用提供了一个重要的思路。除了重要的作物（如水稻、小麦、玉米等），我国还有许多其他重要的植物天然产物资源，比如中草药资源。随着这些非模式植物的基因组陆续解析，如何进一步解析和开发这些特殊的天然产物将成为主要的难题。而组学技术的应用可以有效的加速这一进程。可以预计，在未来3-5年内这种研究思路将从作物果蔬扩展到各种经济作物、药用植物的研究中。
本文来源于：测序中国
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