Достижения в диагностической селекции и совершенствовании сельскохозяйственных культур на основе метаболомики

Advances in Metabolomics-Driven Diagnostic Breeding and Crop Improvement
Ali Razzaq, David S. Wishart, Shabir Hussain Wani, Muhammad Khalid Hameed, Muhammad Mubin, Fozia Saleem
2022-06-02

улучшение сельскохозяйственных культурвзаимодействия генотип–метаболит–фенотипметаболическое редактированиеметаболомика-ассистированная селекцияметаболические маркеры стрессового ответа
Изменение климата продолжает угрожать мировому производству сельскохозяйственных культур, снижая ежегодную продуктивность. В результате глобальная продовольственная безопасность в настоящее время считается одной из важнейших проблем, стоящих перед человечеством. Для решения этой проблемы необходимы современные подходы к селекции сельскохозяйственных культур, позволяющие создавать растения, способные противостоять усилению абиотических и биотических стрессов. Метаболомика быстро внедряется в селекцию растений благодаря возможности прогнозировать метаболические маркеры продуктивности растений в стрессовых условиях и стала мощным инструментом управления совершенствованием сельскохозяйственных культур. Появление более чувствительных, автоматизированных и высокопроизводительных аналитических инструментов в сочетании с передовыми методами биоинформатики и другими омиксными технологиями заложило основу для широкого определения генетических признаков, важных для совершенствования сельскохозяйственных культур. Развитие метаболомики позволяет ученым быстро сопоставлять конкретные метаболиты с генами, кодирующими соответствующие метаболические пути, и предоставляет специалистам по растениеводству прекрасную возможность всесторонне исследовать и рационально использовать богатый набор метаболитов, биосинтезируемых растениями. В настоящей работе рассматриваются современные применения передовых инструментов метаболомики, интегрированных с другими омиксными технологиями, для детализации взаимодействий между генотипом, метаболитами и фенотипом растений, что способствует селекции растений с использованием метаболомики для выявления метаболических маркеров стрессового ответа; изучения скрытых метаболических сетей, связанных с устойчивостью к абиотическим и биотическим стрессам; проведения скрининга и отбора климатически адаптированных сельскохозяйственных культур на уровне метаболитов; а также точной оценки рисков и характеристики генетически отредактированных и трансгенных растений для содействия регуляторным процедурам. Основная концепция метаболического редактирования заключается в выявлении конкретных генов, регулирующих ключевые метаболические пути, с последующим редактированием одного или нескольких генов, связанных с этими путями. Таким образом, метаболомика предоставляет превосходную платформу не только для быстрой оценки и коммерциализации будущих геномно-отредактированных сельскохозяйственных культур, но и для acce...
1
Интеграция высокопроизводительной метаболомики с биоинформатикой и другими омиксными подходами позволяет характеризовать генетические признаки и сопоставлять метаболиты с генами метаболических путей.
2
Анализ метаболических сетей поддерживает скрининг и отбор климатически устойчивых культур с повышенной устойчивостью к внешним стрессам.
3
Метаболомика может применяться для оценки рисков и характеристики генетически отредактированных или трансгенных растений, содействуя регуляторной оценке и коммерциализации.
4
Метаболомика рассматривается как инструмент прогнозирования метаболических маркеров продуктивности растений при абиотическом и биотическом стрессе.
5
Метаболомика в селекции помогает раскрывать взаимосвязи «генотип–метаболит–фенотип» и выявлять маркеры стрессового ответа для улучшения культур.

сельскохозяйственные растения и их метаболомы в контексте климатически устойчивой селекции и улучшения культур

взаимосвязи «метаболиты–гены–фенотип» и метаболические маркеры стрессового ответа для селекции и отбора культур, устойчивых к абиотическим и биотическим стрессам

Publication Details
Publication Date
2022-06-02
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
69
Access Type
Author Information
Authors
Ali Razzaq
David S. Wishart
Shabir Hussain Wani
Muhammad Khalid Hameed
Muhammad Mubin
Fozia Saleem
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%