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理解作物植物中胁迫诱导的代谢重编程，有助于指导育种策略并推动抗逆品种的开发。全基因组尺度代谢建模在阐明植物对环境变化的网络级响应方面展现出应用潜力；然而，作为一种基于最优性的研究方法，它依赖于目标函数的定义，而在非最优条件下定义目标函数并非易事。为应对这一不确定性，我们以水稻（Oryza sativa L.）低温胁迫响应的时间分辨、数据驱动代谢模型为研究案例，探索了两种互补的方法。我们对解空间进行采样，并结合机器学习，识别最能表征胁迫诱导代谢转变的反应和通路；随后利用这些信息开展帕累托分析，使生长与一项胁迫相关目标形成竞争。该权衡分析识别出碳水化合物、氨基酸、苯丙烷、核苷酸和脂肪酸生物合成中的关键分支点：资源重新分配以增强胁迫防护，会以牺牲生长为代价。分析还揭示，亚细胞区室间差异化的通量模式以及还原当量供给方式的变化，是区分胁迫响应的重要特征。总体而言，这些结果从机制层面阐明了调控低温胁迫响应的代谢权衡与分支点，并确定了优化水稻低温响应与生长之间权衡关系的潜在靶点。
基于数据的建模捕捉代谢重编程，并揭示介导水稻低温胁迫响应与生长权衡的分支点 | bioRxiv
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基于数据的建模捕捉代谢重编程，并揭示介导水稻低温胁迫响应与生长权衡的分支点
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Fatemeh Soltani、Tiago Moreira Machado、Jan-Niklas Weder、Stefano Camborda de la Cruz、Fritz Forbang Peleke、Jedrzej Jakub Szymanski、Nadine Töpfer
DOI：
https://doi.org/10.64898/2026.07.07.736767
Fatemeh Soltani¹
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Fritz Forbang Peleke²
莱布尼茨植物遗传学与作物植物研究所（IPK）
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Jedrzej Jakub Szymanski³
于利希研究中心生物与地球科学研究所（IBG-4：生物信息学）
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Nadine Töpfer
1
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通信作者：
ntoepfer{at}uni-koeln.de
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理解作物植物中由胁迫诱导的代谢重编程，有助于制定育种策略并推动培育抗逆品种。全基因组规模的代谢建模已显示出阐明网络层面环境响应的潜力；然而，作为一种基于最优化的方法，它依赖于目标函数的设定，而在非最优条件下，目标函数的定义并非易事。为应对这一不确定性，我们以水稻（Oryza sativa L.）低温胁迫响应的时间分辨、数据驱动代谢模型为案例，探讨了两种互补的方法。我们结合解空间采样与机器学习，识别出最能表征胁迫诱导代谢转变的反应和通路，并据此开展帕累托分析，使生长与一个胁迫相关目标相互竞争。这项权衡分析识别出碳水化合物、氨基酸、苯丙烷、核苷酸和脂肪酸生物合成中的关键分支点；在这些分支点上，将资源重新分配至胁迫防护会以牺牲生长为代价。分析还揭示，不同亚细胞区室中的通量模式差异，以及还原当量供给方式的变化，是胁迫响应的显著特征。综合而言，这些结果为代谢权衡提供了机制层面的理解，并且……
控制低温胁迫响应的分支节点，并鉴定可用于优化水稻低温响应与生长权衡的潜在靶点。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
基金资助信息
德国研究联合会（DFG）
，390686111
SFB 1644/1
，512328399
版权
本预印本的版权归作者／资助方所有，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。
保留所有权利。未经许可不得再利用。
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发布于2026年7月7日。
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数据驱动建模揭示水稻代谢重编程，并阐明介导低温胁迫响应与生长权衡的分支节点
Fatemeh
Soltani
，
Tiago
Moreira Machado
，
Jan-Niklas
Weder
，
Stefano
Camborda de la Cruz
，
Fritz Forbang
Peleke
，
Jedrzej Jakub
Szymanski
，
Nadine
Töpfer
bioRxiv
2026.07.07.736767；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.07.07.736767
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基于数据的建模刻画代谢重编程，并揭示介导水稻低温胁迫响应与生长权衡的分支点
Fatemeh Soltani、Tiago Moreira Machado、Jan-Niklas Weder、Stefano Camborda de la Cruz、Fritz Forbang Peleke、Jedrzej Jakub Szymanski、Nadine Töpfer
bioRxiv
2026.07.07.736767
doi：https://doi.org/10.64898/2026.07.07.736767
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关键词：水稻低温胁迫 · 代谢重编程 · 全基因组代谢建模 · 生长—胁迫权衡 · 帕累托分析
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.07.736767v1?rss=1