综述：解析药用植物基因组：现状、挑战与突破

研究人员针对药用植物基因组开展研究，发现其存在组装和注释缺陷，为后续研究指明方向。

　　在人类与疾病的漫长斗争中，药用植物一直是宝贵的资源宝库。从古老的传统草药，到现代从植物中提取的各类药物，它们在维护人类健康方面发挥着不可替代的作用。像水杨酸甲酯、吗啡、秋水仙碱、紫杉醇等，这些源自药用植物的天然产物，有的已成为临床常用药，有的则是新药研发的关键先导化合物。

然而，深入挖掘药用植物的潜力并非易事。以往，由于缺乏基因组数据，探索药用植物中高价值代谢产物的合成途径及相关基因、酶，犹如在黑暗中摸索，既耗费时间又充满挑战。尽管传统研究方法能找到一些代谢途径的线索，但面对复杂的酶系统，想要完整解析生物合成路线几乎是不可能的。随着基因组测序技术的飞速发展，获取高质量植物基因组变得更加可行且成本效益更高，许多药用植物的基因组序列得以测定，为研究提供了新的契机。但目前药用植物基因组研究仍存在诸多问题，比如基因组组装和注释存在缺陷，大部分基因组不完整，这严重阻碍了对药用植物的深入研究和应用。

为了攻克这些难题，来自浙江大学作物科学研究所、北京大学药学院天然药物及仿生药物国家重点实验室、澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）农业与食品部等机构的研究人员展开了深入研究。他们的研究成果发表在《Nature Communications》上，为药用植物基因组研究指明了前进的方向。

研究人员在开展研究时，运用了多种关键技术方法。首先是基因组测序技术，通过二代测序（NGS）和三代测序（TGS）技术相结合，获取了大量的基因组数据。同时，借助染色体构象捕获（Hi-C）技术和光学映射技术，将基因组组装到染色体水平。此外，利用 Benchmarking Universal Single-Copy Orthologs（BUSCO）评估基因组完整性，运用生物信息学工具对基因组进行注释和分析。

下面来看具体的研究结果：

• 药用植物基因组测序现状：截至 2025 年 2 月，研究人员发现已有 203 种 431 株药用植物的基因组被测序，但这些基因组在植物 orders 中的分布并不均匀。虽然测序技术的进步使得基因组组装的质量和数量都大幅提升，但仍有 50.7% 的基因组处于早期组装阶段，部分还停留在草图阶段。在测序策略上，目前多采用 Illumina 与 PacBio SMRT 或 ONT 相结合的方式，并且 TGS 技术在近三年占据主导地位。衡量基因组质量的指标 N50 随着长读长测序技术的出现显著提高，然而 BUSCO 完整性在不同基因组间差异较大，且与 N50 和基因组大小、倍性水平并无显著关联。目前仅有 11 个药用植物基因组达到端粒到端粒（T2T）的标准，这些 T2T 基因组具有更高的质量123。
• 药用植物基因组组装评估：研究人员通过考察 9 种药用植物的关键生物合成途径及相关基因，发现许多已组装的基因组存在关键基因缺失和不完整的情况，基因组注释也可能存在错误，这严重影响了基因组的实用性。对比前胡（Peucedanum praeruptorum）的染色体水平和 T2T 基因组，发现 T2T 基因组在基因注释和生物合成基因簇（BGCs）识别上具有明显优势，能更准确地揭示代谢途径45。
• 影响药用植物基因组从头组装的因素：植物基因组的一些特性，如杂合性、多倍性和高重复序列含量，给高质量测序和组装带来了巨大挑战。在已测序的药用植物基因组中，杂合性分布广泛，多倍体物种的测序相对滞后，且大部分药用植物基因组含有大量重复序列，这些因素都增加了基因组组装的难度67。
• 基因组学驱动的次生代谢产物合成及调控网络分析：随着基因组学的发展，利用高通量数据挖掘结合实验验证，研究人员能够更有效地揭示植物天然产物（PNPs）的生物合成途径。整合基因组学、代谢组学和快速异源表达系统，有助于解析复杂的生物合成途径，合成生物学也为 PNPs 的大规模生产提供了可能。此外，基因组技术还推动了对转录因子（TFs）的研究，加深了对次生代谢转录调控的理解89。
• 药用植物生物合成基因簇的定位：生物合成基因簇（BGCs）在药用植物次生代谢产物合成中起着关键作用。通过基因组挖掘和比较基因组学技术，研究人员发现了许多 BGCs。但基因组组装的不完整性会影响 BGCs 的识别，高质量的基因组组装对于深入研究植物代谢至关重要1011。
• 次生代谢产物生物合成的进化见解：植物代谢产物的多样性受到基因组进化的影响，系统发育分析有助于追踪植物代谢产物的起源和进化。通过研究不同植物类群中代谢产物的分布和生物合成基因的进化，研究人员可以发现新的药用资源，开发新的药用化合物1213。

研究结论和讨论部分指出，高质量、完整的基因组序列对于药用植物研究至关重要，它有助于确定代谢簇的组织方式，推动对次生代谢产物合成、调控和进化的研究。准确的基因组注释需要整合多种数据资源。此外，借鉴作物基因组学的研究方法，如遗传多样性研究、表型分析和大规模基因组重测序，有助于挖掘药用植物的功能基因。新的基因组学技术，如单细胞 RNA 测序和空间转录组学，为研究药用植物基因调控和次生代谢产物合成提供了新的视角。对濒危和经济价值高的药用植物进行基因组研究，有助于保护这些植物资源并实现可持续利用。这项研究为药用植物基因组研究提供了全面的视角，对推动药用植物的研究和应用具有重要意义。