综述：基因调控网络的计算干扰对谷子生长发育的影响

这篇综述系统阐述了计算生物学方法（如机器学习、多组学整合）在解析谷子（millets）基因调控网络（GRNs）中的应用，重点探讨了转录因子（TFs）、代谢通路重编程与抗逆性（如干旱胁迫）的分子机制，为设计营养强化和气候适应型作物提供了新思路。

　　

基因调控网络的计算解析：连接植物生物学与数学

系统生物学框架通过整合基因组学数据（如RNA-seq、蛋白质组学）揭示谷子GRNs的动态重编程规律。研究表明，转录因子（如bZIP、MYB家族）通过结合顺式作用元件调控下游靶基因，形成层级网络响应环境胁迫。机器学习算法（随机森林、神经网络）可预测关键调控节点，而贝叶斯网络模型能模拟转录因子协同作用机制。

代谢组学在作物改良与遗传多样性中的应用

谷子代谢网络分析发现，类黄酮和苯丙烷通路产物与抗旱性显著相关。通过LC-MS/MS技术鉴定了12种差异代谢物（如脯氨酸、甜菜碱），其积累模式与转录组数据高度关联。全基因组关联分析（GWAS）进一步定位到7个调控次级代谢的QTL位点，为分子标记辅助育种提供靶点。

深度学习与CRISPR技术的协同潜力

卷积神经网络（CNN）模型成功预测了珍珠谷子根系发育相关的非编码RNA调控模块。结合单细胞测序（scRNA-seq），发现表皮细胞特异性表达的NAC转录因子可增强水分利用效率。CRISPR-Cas9编辑实验验证了该因子通过激活质膜内在蛋白（PIP2;1）表达提高渗透调节能力，编辑株系产量提升23%。

挑战与未来方向

当前限制包括：① 谷子参考基因组注释不完整；② 跨物种保守调控元件的功能异质性；③ 代谢通量模型的动态校准需求。新兴解决方案涉及：光学图谱辅助基因组组装、合成生物学回路设计（如正交启动子系统），以及基于Transformer架构的多模态学习框架。

结论与展望

整合多组学数据的计算模型正推动谷子从"孤儿作物"向模式体系的转变。深度学习方法（如Graph Neural Networks）将加速发现隐蔽调控关系，而微流体芯片技术可实现单细胞水平GRNs实时观测。这些进展为设计C₄光合高效、氮磷利用优化的智能作物奠定基础，助力可持续农业发展。