药用植物中的天然产物（Natural Products, NPs）因其在疾病治疗上的重要作用而被广泛关注，如抗疟疾的青蒿素、抗心血管疾病的丹参酮、抗肿瘤的紫杉醇和长春碱以及参与免疫调节的人参皂苷等。然而这些天然产物合成途径的解析一直是研究者关注的热点领域。随着高通量测序的快速发展，后基因组学及多组学联合技术为一系列药用植物天然产物合成通路的破解提供了很好的工具。近年来，单细胞转录组测序以及空间代谢组学的出现为天然产物合成途径的研究带来技术变革。

　　近日，陕西省尊龙凯时资源植物功能基因挖掘与应用团队受邀在植物科学领域Top期刊Trends in Plant Science（IF=20.5）发表了题为“Spatial multi-omics in medicinal plants: from biosynthesis pathways to industrial applications”的Forum论文，探讨了空间多组学技术的应用对进一步阐明红豆杉、长春花等药用植物天然产物合成途径的推进作用，并系统阐明了细胞水平合成通路的解析作为合成生物学的蓝图扮演的重要角色以及未来工业化进程中面临的挑战。

　　文章总结了高质量基因组及单细胞转录组测序技术对长春花中生物碱合成通路研究的促进作用，以及红豆杉中质谱成像技术（MSI）、基质辅助激光解吸电离质谱成像技术（MALDI-MSI）等空间代谢组学与单细胞转录组测序、染色质开放性测序技术(ATAC-seq)的综合应用揭示了紫杉醇合成途径中新的关键酶基因、调控因子及转运因子，绘制了全新的细胞水平的紫杉醇合成通路图（图1）。这些精细化细胞级的图谱对应用微生物细胞工厂合成目标天然产物十分必要，例如在酵母中合成生物碱类化合物、萜类、有机酸等等。还可以利用植物材料生产目标化合物，如能合成维生素E、虾青素的烟草，能生产新冠疫苗的生菜，能生产γ-氨基丁酸的番茄等。最后文章提出，目前，植物细胞壁仍阻碍了单细胞蛋白组学、单细胞表观组学等技术在药用植物中的应用。但在未来，随着采样、空间测序、空间成像技术和生物信息学分析的进步，空间多组学将有助于揭示药用植物天然产物合成、转运和积累过程的机制。并且展望，在未来，人工智能和机器学习辅助分析能力的提高，以及微生物或植物细胞合成过程的改进，将有力推动包括培育品种、营养与健康、药品生产、新材料和环境修复等领域的快速发展。

　　图1 单细胞水平的空间多组学解析天然产物生物合成途径（以红豆杉为例）

　　我园陈尘副研究员为本文第一作者，西北大学岳明教授为本文通讯作者，张笑博士参与论文撰写工作。该研究得到陕西省创新能力支撑计划、中国科学院西部之光 ‘西部青年学者’院外项目及陕西省科学院青年联合创新专项的资助。

　　论文链接：http://doi.org/10.1016/j.tplants.2024.02.008