英文题目：Holo-omicsfordecipheringplant-microbiomeinteractions中文题目：解读植物-微生物相互作用的全息组学期刊名：Microbiome影响因子：11.发表时间：-3-24摘要宿主-微生物相互作用因其对宿主健康的重要性而得到认可。对宿主-微生物群落关系的分子基础的进一步理解将提高研究者准确预测宿主适应性和处理相互作用结果的能力。在植物微生物研究领域，解开植物与其微生物伙伴之间的功能关系是有效利用微生物提高植物适应性的新方向。研究者提出将宿主和微生物数据集匹配的多组学策略，这里称为全息组学（holo-omics），为这一领域的假设发展和进步提供了一种强有力的方法。研究者讨论了几个实验设计考虑因素，并列举了一个研究案例，以强调全息组学在植物微生物系统中产生更全面的分子网络观点的潜力。此外，研究者讨论了进行全息组学研究的最大挑战。具体包括缺乏经过审查的分析框架和公开可用的工具，以及集成不同数据所需的技术专业知识等。最后，研究者总结了全息组学研究的适当案例，下游验证的需要，以及为植物微生物研究领域带来希望的新实验技术。研究者认为，利用全息组学方法来表征宿主-微生物的相互作用，可以为拓宽系统水平的理解提供重要的机会，并为改善宿主健康和适应性的微生物方法提供重要的信息。背景介绍宿主微生物已经成为宿主健康的重要决定因素，也是宿主与其非生物环境相互作用的重要调节因子。事实上，微生物群落中的微生物基因增加了宿主自身的基因库，可以提高宿主对环境干扰的适应能力，或者在某些情况下，阻止宿主这样做。在人类中，越来越多的人认识到微生物可以影响多种病理，包括癌症、心脏代谢疾病、过敏和肥胖。同样，现在人们认识到，植物的适应性很大程度上取决于与植物微生物群落的相互作用，这不仅包括对疾病的易感性，还包括在生物和非生物胁迫下的生存能力。最近的研究表明，这些相互作用依赖于复杂的分子交换，包括宿主对其微生物伙伴的感知，微生物对宿主的感知，以及围绕对两者生存都很重要的营养。此外，新的发现表明，宿主适应性的最终结果不仅取决于宿主和微生物之间的物质交换，还取决于微生物本身成员之间的信号和代谢相互作用。总的来说，这些研究表明，理解植物微生物群落可能需要在宿主和微生物的功能、活性和分子交换水平上检测这些关系。目前，研究者缺乏对植物微生物群落相互作用的必要的功能洞察，这是由于系统的复杂性导致的。与动物肠道不同，植物微生物群是由地球上最多样的周围环境之一的土壤而组成的，并存在于其中。土壤中有一个巨大的微生物生态系统，包括细菌、病毒、真菌、古细菌和原生生物，它们在复杂的营养交换网络中相互作用。这些土壤微生物群的丰度、组成和活性会在短物理距离、短时间内发生剧烈变化，并对季节性环境因素做出反应，从而增加植物提取微生物群落的来源多样性。作为复杂性的一个附加层，存在于植物中并由植物分泌的代谢物为微生物群提供营养，并且这些代谢物在植物发育过程中，以及从组织到组织的组成和数量会发生显著变化，导致微生物类群在时间和空间上的不同。此外，已知特定的微生物谱系会引发特定植物代谢物的系统性渗出，这可能会在微生物组发育中形成反馈调节。总的来说，这些因素产生了一个动态的、相互关联的生物系统，挑战了研究者破译和维持它的基本分子机制的能力。然而，也许研究者对植物微生物群落相互作用的功能认识缓慢上升的一个更大原因在于研究者对工具的选择。迄今为止，植物微生物研究领域主要依赖于使用基于扩增子的测序对群落结构的描述性调查，例如细菌的16SrRNA测序和真菌的ITS测序。虽然这些数据确实使人们对影响植物微生物群落广泛结构的一般力量及其影响的相对强度有了相当深入的了解，但它们通常不能提供与宿主关系的机械论观点。最近，越来越多的研究开始探索其他微生物群特征，如活性和功能能力，包括宏转录组学和宏基因组学。但是目前仍然缺乏将植物微生物组数据与植物生理学、遗传学、新陈代谢和其他宿主过程联系起来的额外步骤的研究，这可能从植物-微生物相互作用的这一代表性不足的方面提供缺失的数据。为了实现对植物微生物功能的更全面的观察，研究者主张将以宿主为中心的组学策略(如转录组学、代谢组学、表观组学和蛋白质组学)与更常用的以微生物为中心的技术(如扩增子测序、宏基因组学、宏转录组学和外代谢组学)搭配的实验设计。Nyholm等人最近创造了“全息组学”这个短语来描述这样的实验，这些实验结合了来自宿主和微生物区域的多个水平的数据。研究者认为这种全息组学研究有能力通过生成植物-微生物相互作用过程中表达、翻译和产生的图像来解析植物微生物群生态系统的功能。这种多面图像有助于将从每个单独数据集获得的结果筛选为有意义的生物信号，并有助于利用通过正交方法收集的数据为特定假设建立支持。在这篇综述中，研究者以Nyholm等人提出的概念框架为基础，具体探讨了植物微生物研究领域的全息组学。研究者首先讨论植物全息组学研究的实验设计考虑因素，重点是包括纵向设计和取样策略。接下来，研究者介绍了一个最近的植物全基因组研究案例，研究了干旱胁迫和高粱微生物群落发展之间的相互作用，随后是其他几个最近针对植物微生物群落的全基因组研究的例子。最后，研究者总结了当前在全息组学数据集分析方面的挑战，并探索了新开发的分析全息组学数据集的工具，最后研究者展望了下游验证的重要性和全息组学在植物微生物研究中的未来。全息组学研究的实验设计图1、全息组学实验的设计、分析和验证的考虑。在左边，与设计相关的考虑因素包括纵向设计方法，样本类型的适当选择，以及对研究中提出的科学问题的最佳数据类型的评估。在中间，与分析相关的挑战包括选择适当范围的生物和技术专业知识，以及选择适当的分析框架和工具来直接整合不同的数据类型。对下游假设检验和验证技术的建议包括使用宿主遗传空间的直接和进化驱动的修改，微生物遗传学的直接操作，以及自下而上构建复杂性降低的合成群落。许多实验设计考虑对于从涉及全息组学的微生物学研究中获得准确和有意义的结果至关重要(图1)。首先，研究者提出纵向研究，这里用来指在整个植物发育过程中进行取样的研究，尽管不总是来自同一个体宿主—为全息学研究提供了明显优于终点研究的优势。在终点微生物组实验中，研究人员通常在实验中的一个特定时间点取样，以发现不同实验处理之间微生物群落的差异。然而，选择合适的时间点是一个挑战，因为通常很少或没有宿主和微生物反应何时发生的先验知识。更重要的是，每种数据类型中的模式，即使是生物学上相关联的，也可能不会在单个时间窗口内出现。相比之下，纵向研究试图描述微生物群随时间的变化。因此，纵向研究允许一种类型的伪重复，因为在多个时间点观察到的模式更有可能是真实生物过程的结果，而不是随机噪声，类似于真实生物复制的附加值和目的驱动方面。其次，纵向设计增加了观察仅在治疗后狭窄时间窗内发生的偏移的可能性。如上所述，仅在一个任意定义的时间点收集的样本可能无法捕捉在所选时间窗之外表现出的重要的治疗依赖差异。此外，纵向设计有利于识别受时间延迟影响的数据类型之间的相关性。宿主和微生物之间信号的转导和解码可能需要时间，宿主内转录转移和蛋白质合成及代谢产物产生的下游转移之间的滞后也是如此。对微生物组组成和丰度的影响，以及宏观宿主表型的发展，很可能受到时间延迟的更大影响。最后，纵向设计可能有助于建立正交数据集中相关特征之间因果关系的明确假设。概率时间序列建模的出现及其在设计中的应用在这方面可能特别有用，尽管目前这些工具仍在开发中。尽管有其优势，但全息组学实验的纵向设计确实带有重要的限制和考虑。例如，由于多轮取样的必要性，应仔细规划样本收集的时间，以确保新的混杂变量，如昼夜节律变化和随昼夜周期变化的非生物因素(如温度和光照)，不会引入下游统计分析。当采集大量样本时，特别是在野外，许多与宿主相关的数据类型，如转录组学，对昼夜节律周期很敏感，需要在实验设计中在一天的固定时间在尽可能窄的窗口内采集样本。其次，在设计一个综合的全息组学研究时，考虑样本和取样过程的限制是至关重要的。例如，必须仔细考虑每种收集的样本类型对于特定所需数据类型的适用性，在某些情况下，可能需要更改采样策略才能变得可行。例如，叶片微生物组样品中来自植物的DNA、RNA和蛋白质的含量将比来自微生物的呈指数增长，因此如果不去除植物来源的污染物，一些微生物技术可能是不可行的。对于微生物生物量低的环境，如干旱胁迫下的沙土，必须收集大量样品进行核酸提取。另一方面，腐殖酸含量高的土壤或根际样品可能需要特殊试剂来去除腐殖酸（~我们天昊生物的独门秘技Accu16STM细菌绝对定量测序技术完美解决了腐殖酸等PCR抑制物对样品细菌16S拷贝数定量的干扰问题，


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