易基因：Cell Rep：中国农科院团队WGBS多组学揭示DNA甲基化参与水稻高温、旱、盐胁迫响应调控网络

大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因

2026年5月4日，中国农业科学院谷晓峰研究员、普莉研究员和田健研究员团队合作，在《Cell Reports》期刊发表题为“Multi-omics integration maps CHH methylation and gene regulatory networks across heat, drought, and salt stress in rice”的科研成果，通过整合高通量表型组学、表观基因组学和转录组学等多组学数据，构建了水稻在高温、干旱和盐胁迫下的“表型-表观遗传-转录”调控网络。

本研究以水稻粳稻品种Nip和籼稻品种93-11为材料，采集高温、干旱和盐胁迫下从苗期到成熟期的31个时间点的高通量表型数据，并结合RNA-seq和WGBS，系统描绘了不同胁迫下水稻全生育期的动态表型变化，并在单碱基分辨率上绘制水稻拔节期和灌浆期在高温、干旱、盐三种胁迫下的DNA甲基化动态图谱，揭示DNA甲基化在胁迫响应中的阶段特异性调控规律。研究发现，CHH甲基化在高温和干旱胁迫下显著升高，在盐胁迫下显著降低。通过甲基化与转录组关联分析鉴定出1,950个核心调控基因，并发现OsCam3是粳稻和籼稻共有的高温胁迫响应关键调控因子。该研究为理解植物表型可塑性的分子机制和气候智慧型水稻育种提供了重要的遗传与表观遗传资源。

DOI:10.1016/j.celrep.2026.117352

英文标题：Multi-omics integration maps CHH methylation and gene regulatory networks across heat, drought, and salt stress in rice

译文标题：多组学整合分析绘制水稻高温、干旱和盐胁迫下的CHH甲基化图谱与基因调控网络

发表时间：2026年5月4日

发表期刊：Cell Reports

技术平台：WGBS、RNA-seq

作者单位：中国农业科学院生物技术研究所、中国农业科学院动物科学研究所

 

研究亮点

采集Nip和93-11中高温、干旱和盐胁迫条件下的高通量表型组学数据。

构建多组学调控网络并揭示高温胁迫响应子网络。

候选基因OsCam3成为Nip和93-11中高温胁迫响应的关键调控因子。

OsCam3在粳稻和籼稻亚群中经历了差异化选择。

图形摘要

 

研究方法

（1）植物材料与处理

材料：粳稻Nipponbare（Nip）和籼稻93-11。

处理：高温胁迫（HS1、HS2：高于常温4℃和8℃）、干旱胁迫（DS1-DS3：每盆750、500、250 mL水）、盐胁迫（SS1-SS3：100、150、200 mM NaCl溶液）三个处理组和正常对照（CK），6个生物学重复。

取样时间：拔节期（ES）和灌浆期（RS），采集叶、茎、幼穗。

 

（2）表型组学：采集31个时间点共6,696张图像。提取54个图像性状（i-traits），分为株型相关和生物量相关。降维可视化以区分品种和胁迫类型。

 

（3）转录组学测序（RNA-seq）：45组（ES和RS的叶、茎、穗），每组2个生物学重复。鉴定差异表达基因（DEGs）和WGCNA共表达网络以鉴定与不同组织和胁迫相关的基因模块。

 

（4）全基因组甲基化测序（WGBS）：在HS2、DS3、SS3及CK条件下的Nip叶片（ES和RS）DNA进行WGBS测序，分析CG、CHG和CHH三种序列背景中的甲基化水平并鉴定差异甲基化区域（DMRs）。

 

（5）多组学整合网络构建与关键基因验证

甲基化&转录组关联：将启动子区域的DMR与DEG进行关联分析，寻找“启动子高甲基化-基因下调”或“启动子低甲基化-基因上调”的负相关因子，筛选出1,950个关键基因。

多组学整合：结合共表达网络、DMR-DEG因子、DEG与i-trait的关联分析，构建多组学整合调控网络。

功能验证：基于网络分析筛选出关键基因OsCam3，构建敲除（KO）和过表达（OE）转基因水稻株系，对其拔节期和灌浆期进行高温胁迫处理，统计存活率、花粉活力和结实率等表型。

 

结果图形

（1）水稻粳稻和籼稻品种在高温、干旱和盐胁迫下的多组学数据

研究团队首先构建了覆盖水稻全生育期的高通量表型图谱，从播种到成熟共31个时间点，捕获了Nip和93-11水稻在胁迫下的6,696张图像，覆盖了包括苗期、分蘖期、拔节期、孕穗期、开花期和灌浆期在内的六个关键生长阶段，总计约220GB。同时，在拔节期和灌浆期系统采集了叶片、茎和幼穗样本进行转录组测序（RNA-seq）和全基因组甲基化测序（WGBS），为后续解析甲基化、基因表达与表型变异之间的整合网络构建和关键基因挖掘奠定了坚实的多组学数据基础。（图1）

图1：水稻高温、干旱和盐胁迫下整合多组学网络示意图

 

（2）生长阶段关键胁迫相关性状的表型变化

通过UMAP可视化对54个图像性状（i-traits）分析发现，图像数据能有效区分Nip和93-11品种，且可以清晰区分不同胁迫类型。研究发现，株型相关性状（如iOEY、iMECD）的变异系数高于生物量性状。例如，在灌浆期，顶部紧密度（iCot）在高温胁迫下显著升高，这可能是水稻的一种适应性结构调节。而代表株高的iOEY性状显示，93-11在所有盐胁迫条件下均显著降低，证实了其相对较弱的耐盐性。最终，筛选出14个关键胁迫响应i-traits，用于下游与基因表达网络进行关联分析。（图2）

图2：Nip和93-11在全生育期高温、干旱和盐胁迫下的高通量表型组学数据

 

（3）水稻在高温、干旱和盐胁迫下组织特异性转录组网络

转录组测序共鉴定出9,950个在三种胁迫下共有的调控差异表达基因（DEGs），显著富集于“应激响应”和“氧化应激”等通路。其中，高温胁迫特异性响应的DEGs数量最多（4,046个），高于干旱（1,000个）和盐胁迫（1,146个）。通过WGCNA分析，构建了包含27个模块的共表达网络，并鉴定出分别与叶片、茎和幼穗组织显著相关的三个组织特异性模块（turquoise、yellow和brown模块），共筛选出2,516个关键枢纽基因（hub genes）。该结果表明，转录调控网络具有组织高特异性。（图3）

图3：水稻在拔节期和灌浆期高温、干旱和盐胁迫下的时空转录组

 

（4）水稻胁迫下DNA甲基化的单碱基分辨率图谱

通过对Nip叶片样本进行WGBS测序，研究团队绘制了单碱基分辨率的DNA甲基化图谱。结果显示，CHH甲基化在三种胁迫下表现出显著的阶段特异性。在拔节期（ES），高温、干旱和盐胁迫都导致CHH甲基化水平显著升高。而在灌浆期（RS），盐胁迫下的CHH甲基化水平显著降低，但高温和干旱胁迫下仍然显著升高。这表明CHH甲基化在响应不同胁迫和不同发育阶段发挥动态且复杂的调控作用。WGBS共鉴定出65,127个CG-DMR、55,591个CHG-DMR和72,425个CHH-DMR，大多位于启动子和基因间区。基因体和转座子区域的甲基化变化趋势相似。这些数据首次揭示了不同胁迫、不同生育阶段下CHH甲基化的动态变化模式，表明DNA甲基化尤其是CHH甲基化在胁迫响应中具有阶段特异性调控功能。（图4）

图4：水稻在拔节期和灌浆期高温、干旱和盐胁迫下的DNA甲基化单碱基分辨率图谱

 

（5）水稻在高温、干旱和盐条件下表型变异的整合调控网络

研究团队将DNA甲基化与转录组数据进行关联分析，通过关联启动子区域的DMR与其靶基因的表达变化，共鉴定出1,950个关键基因并为三个表达簇（Cluster）：C1（如OsTPKb、OsDREB1b）在拔节期高表达后下降；C2（如OsASR1、OsHSP1）在胁迫后升高；C3（如OsHSP71.1、OsHKT1）在干旱/盐胁迫下升高、高温胁迫下降低。GO分析显示C1富集于蛋白修饰、C2于转运、C3于光合作用等不同生物学过程。随后，研究人员构建了包含4,400个DMR、14个i-trait和这1,950个DEG的整合网络。OsDREB1B、OsNRT1.1B和OsCam3被鉴定为三个关键胁迫响应子网络的核心枢纽基因，其中OsCam3的网络权重值最高（0.99）。（图5）

图5：响应非生物胁迫的转录组、DNA甲基化组和表型组整合网络及关键子网络

 

（6）钙调蛋白相关钙传感蛋白OsCam3参与Nip和93-11的高温胁迫响应

整合网络分析揭示，OsCam3启动子在高温胁迫下存在CG高甲基化，表达显著下调，其表达水平与iA、iCo、iOEY、iCot等表型性状显著负相关。敲除OsCam3后，Nip和93-11在拔节期表现出更敏感的高温胁迫表型，ROS积累增加，存活率显著下降；灌浆期花粉畸形率升高、活力下降，结实率显著降低。过表达OsCam3则显著提高高温抗性。表明OsCam3通过维持ROS稳态正向调控水稻高温胁迫响应，且在粳稻和籼稻中功能保守。（图6）

图6：OsCam3基因参与水稻高温胁迫响应

 

结论和启示

本研究通过多组学整合分析，成功构建水稻在高温、干旱和盐胁迫下的“表型-甲基化-转录”全景调控网络，证明全基因组甲基化测序（WGBS）在揭示环境胁迫如何通过表观遗传修饰调控复杂农艺性状方面具有重要作用价值。研究最终锁定并验证OsCam3是粳稻与籼稻共有核心高温胁迫响应调控因子，为培育气候韧性水稻新品种提供宝贵的基因资源和全新的研究思路。未来的作物遗传改良不仅要关注基因序列变异，更需重视“表观遗传”这一精细调控网络的前景。

 

参考文献：

Guo W, Qu R, Li D, Xie S, Liu H, Mao Y, Yang L, Li C, Wang W, Tian J, Gu X, Pu L. Multi-omics integration maps CHH methylation and gene regulatory networks across heat, drought, and salt stress in rice. Cell Rep. 2026 May 4;45(5):117352. doi: 10.1016/j.celrep.2026.117352.