本研究由Feifei Wang、Huarong Miao、Shengzhong Zhang、Xiaohui Hu、Ye Chu、Weiqiang Yang、Heng Wang、Jingshan Wang、Shihua Shan和Jing Chen*共同完成，发表于BMC Plant Biology（2024年，卷24，文章号425），标题为《Weighted gene co-expression network analysis reveals hub genes regulating response to salt stress in peanut》。研究团队主要来自中国山东省花生研究所和青岛农业大学，旨在解析花生耐盐性的分子机制，为耐盐花生品种培育提供理论依据。
学术背景
土壤盐渍化是全球作物生产的主要限制因素之一，影响超过10亿公顷土地（约占全球陆地面积的6-7%）。花生（Arachis hypogaea L.）作为重要油料作物，其耐盐性机制尚不明确。盐胁迫通过渗透压和离子毒性（如Na⁺和Cl⁻积累）影响植物，而植物通过SOS通路、离子转运蛋白（如NHX、HKT）、抗氧化酶系统等途径响应胁迫。本研究利用加权基因共表达网络分析（WGCNA, Weighted Gene Co-expression Network Analysis）结合RNA测序技术，挖掘花生根和茎中调控耐盐性的关键基因模块与枢纽基因（hub genes），以揭示其分子调控网络。
研究流程
材料与处理
- 材料选择：选用2个耐盐品种（Yuhua18、Huayu9510）和2个盐敏感品种（Fenhua8、Puhua76），基于生理和产量特性筛选（表S1）。
- 盐处理：水培幼苗用1% NaCl处理7天，每2天更换溶液，设3个生物学重复，每重复15株。收获根和茎组织，分为转录组测序、离子含量测定和干重分析三部分。
生理指标测定
- 离子分析：通过ICP-OES（电感耦合等离子体发射光谱仪）测定Na⁺、K⁺含量及K⁺/Na⁺比值。结果显示，耐盐品种在盐胁迫下保持较高的干物质积累和K⁺/Na⁺比（图2）。
- 表型观察：盐敏感品种S2出现萎蔫，耐盐品种生长受影响较小（图1）。
转录组测序与数据分析
- RNA-seq：48个样本（4基因型×2组织×2处理×3重复）生成314.63 GB清洁数据，比对至花生参考基因组（Tifrunner），比对率87.68%-97.42%。
- 差异表达基因（DEGs）：通过DESeq2分析（|log2FC|>1，FDR<0.05），鉴定出根和茎中显著差异表达的基因。耐盐品种根中上调基因富集于MAPK信号通路、脂肪酸降解等途径，茎中则富集于植物激素信号转导（图6-8）。
WGCNA网络构建
- 模块划分：根组织中鉴定出14个共表达模块（8234个基因），茎组织11个模块（11430个基因）。关键模块如根中的“midnight blue”（与K⁺含量正相关）和“dark slate blue”（与Na⁺含量正相关），茎中的“blue2”（耐盐相关）和“pale turquoise”（盐敏感相关）（图9-10）。
- 枢纽基因筛选：通过Cytoscape可视化网络，筛选出离子转运（如NHX8、CNGCs）、激酶（如CIPK11、MAPKKK3）、转录因子（如MYB3R-1）等关键基因（图9C-D, 10C-D）。
qRT-PCR验证
选取12个枢纽基因（如Cytochrome P450、LEA5）进行表达验证，结果与RNA-seq数据一致（图11），证实数据可靠性。
主要结果
- 耐盐品种的生理优势：耐盐品种通过维持较低的Na⁺积累和较高的K⁺/Na⁺比抵御盐胁迫，且干物质下降幅度较小（图2）。
- 组织特异性响应：根对盐胁迫更敏感，其上调基因富集于离子转运和能量代谢；茎中激素信号通路（如ABA）起主导作用。
- 新基因发现：鉴定出多个未报道的耐盐相关基因，如脂肪酸还原酶FAR3、锌指蛋白CCCH62、糖转运蛋白STP13等（图9E, 10E）。
- 通路分析：MAPK信号、苯丙烷生物合成、碳代谢等通路在耐盐性中发挥核心作用（图8）。
结论与价值
- 理论意义：首次系统解析花生根和茎的盐响应转录网络，揭示离子稳态、氧化应激和激素信号的协同调控机制。
- 应用价值：鉴定的枢纽基因（如HAK8、CIPK11）为分子育种提供靶点，助力耐盐花生品种设计。
- 方法创新：结合WGCNA与多组学数据，为复杂性状的基因挖掘提供范式。
研究亮点
- 多维度分析：整合生理表型、转录组和共表达网络，全面解析耐盐机制。
- 新基因资源：发现Cytochrome P450、MLO-like protein 6等新型耐盐候选基因。
- 组织特异性：阐明根与茎响应盐胁迫的分子路径差异，为器官特异性育种提供依据。
其他价值
研究数据已上传NCBI（Bioproject PRJNA1092346），基因注释结果可通过KEGG、GO等数据库公开获取（表S5），便于后续功能研究。