付海輝，胡嘉敏，黃俊英，周大虎，賀浩華，傅軍如

（江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 農(nóng)學(xué)院，江西 南昌 330045）

【研究意義】代謝組學(xué)（metabolomics）是對(duì)特定環(huán)境和時(shí)間條件下細(xì)胞、組織或生物體內(nèi)所有分子量小于1 000 的化合物的定性、定量及動(dòng)態(tài)變化研究。這些內(nèi)源性小分子（代謝物）的水平是生物對(duì)遺傳修飾或環(huán)境變化的響應(yīng)[1]。代謝組學(xué)研究技術(shù)手段包括核磁共振（nuclear magnetic resonance，NMR）、氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用（gas chromatographymass spectrometry，GC-MS）和液相色譜質(zhì)譜聯(lián)用（liquid chromatography mass spectrometry，LC-MS）等[2]。其中GC-MS 具有高靈敏和高分辨能力，是最先大規(guī)模應(yīng)用于植物代謝組學(xué)研究的技術(shù)方法[2]。該技術(shù)的應(yīng)用，為水稻的食味品質(zhì)、營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)等方面的提升提供了更多可能?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】目前，GC-MS 已廣泛地運(yùn)用到水稻的改良育種、抗逆性研究、基因功能研究等方面。Hu等[3]利用GC-MS 檢測(cè)不同品種水稻的成熟種子的代謝物，揭示了代謝表型與水稻種子地理起源之間的相關(guān)性；Zhang 等[4]運(yùn)用GC-MS 技術(shù)測(cè)定低溫脅迫水稻代謝物，明確了水稻低溫響應(yīng)和恢復(fù)的動(dòng)態(tài)代謝模型；Long 等[5]采用GC-MS 技術(shù)方法分析基因修飾水稻賴氨酸生物合成和分解代謝途徑中代謝產(chǎn)物，揭示了解賴氨酸在水稻中積累的代謝規(guī)律?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】水稻（Oryza sativaL.）是禾本科草本植物，廣泛分布于亞洲、拉丁美洲和非洲等地區(qū)，是世界上主要的糧食作物之一。稻米產(chǎn)量一直是研究者們關(guān)注的對(duì)象[6-8]。隨著生活水平的提高和科技水平的快速發(fā)展，人們逐漸將關(guān)注點(diǎn)放在稻米的口感和營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)上[9-10]。稻米含有種類十分豐富的代謝物（包括初生代謝物和次生代謝物），既包含糖類、氨基酸、脂肪酸等基本營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，還包含黃酮、白藜蘆醇、生物堿等生物活性物質(zhì)[11]。這些代謝物受遺傳因素控制，影響著稻米品質(zhì)和產(chǎn)量[12-13]。王希越等[14]運(yùn)用代謝組學(xué)方法分析不同品種（稻花香、狀元和農(nóng)大）水稻種子的代謝產(chǎn)物，發(fā)現(xiàn)稻花香種子的脂肪酸、檸檬酸、糖類和天冬酰胺含量較高，稻花香種子果糖和琥珀酸及狀元種子蘇氨酸含量均低于農(nóng)大種子，稻花香種子乳酸、琥珀酸、硬脂酸、果糖等物質(zhì)含量低于狀元種子。Dias等[15]發(fā)現(xiàn)2-乙酰-1-吡咯啉是影響香米香氣的揮發(fā)性化合物，在香米中含量較多?！緮M解決的關(guān)鍵問題】基于GC-MS非靶向代謝組學(xué)技術(shù)，檢測(cè)糯稻航天稻和秈稻昌恢871的代謝組分，篩選兩種材料間的差異代謝物，構(gòu)建差異代謝網(wǎng)絡(luò)，以期明確兩種水稻材料的主要化學(xué)成分，為稻米營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)的改良育種提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

供試稻谷材料為糯稻“航天稻”（圖1A）和秈型常規(guī)水稻“昌恢871”（圖1B）。其中糯稻“航天稻”是江西省糯米品種搭載我國(guó)微重力科學(xué)實(shí)驗(yàn)衛(wèi)星“實(shí)驗(yàn)十號(hào)”，遨游太空12 d 返回地球，經(jīng)江西農(nóng)業(yè)大學(xué)初步篩選，擴(kuò)繁而得。于2021年水稻成熟季節(jié)取兩種水稻種子于液氮中，-80 ℃保存于江西農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院實(shí)驗(yàn)室。

圖1 航天稻（A）和昌恢871（B）種子形態(tài)特征Fig.1 Morphological character of Hangtian Dao（A）and Changhui 871（B）

1.2 代謝物提取

運(yùn)用GC-MS 技術(shù)進(jìn)行非靶向代謝組學(xué)研究[16-17]。取50 mg 糙米于2 mL 離心管中，加入500 μL 提取液（V（甲醇）∶V（氯仿）=3∶1）和10 μL核糖醇（內(nèi)標(biāo)），渦旋30 s，45 Hz研磨儀研磨4 min，冰水浴超聲5 min（重復(fù)3次）后，4 ℃，離心半徑5 cm，12 000 r/min離心15 min。移取300 μL上清液于1.5 mL離心管中，每個(gè)樣本各取80 μL 混合成QC 樣本。上清液經(jīng)真空濃縮器干燥后，加入60 μL 吡啶-甲氧胺，混勻，80 ℃上清孵育30 min。之后，加入70 μL BSTFA（含有體積分?jǐn)?shù)1% TMCS），70 ℃孵育1.5 h。冷卻至室溫，向混合的樣本中加入5 μL FAMEs（溶于氯仿）后，上機(jī)檢測(cè)。

1.3 非靶向代謝組（GC-MS）檢測(cè)

使用7890A 氣相色譜（Agilent，USA）聯(lián)合PEGASUS HT 質(zhì)譜儀（LECO，USA），并配有Agilent DB-5MS 毛細(xì)管柱（J&W Scientific，F(xiàn)olsom，CA，USA）。1 μL 衍生化后的樣品注入DB-5MS 毛細(xì)管柱（30 m×0.25 mm）（Agilent JW Scientific，F(xiàn)olsom，CA）分離后檢測(cè)。將進(jìn)樣口溫度設(shè)置為280 ℃，離子源溫度設(shè)置為250 ℃。經(jīng)5 min 溶劑延遲后，將GC 箱溫度調(diào)整至50 ℃；注射1 min 后，將其溫度從50 ℃以10 ℃/min的速度提高至310 ℃。高純氦氣作為載氣，流速為3.0 mL/min。電壓為-70 eV，掃描范圍50～500 m/z。

1.4 數(shù)據(jù)分析

下機(jī)原始數(shù)據(jù)使用Chroma TOF 軟件（V 4.3x，LECO）進(jìn)行數(shù)據(jù)搜庫(kù)預(yù)處理，通過保留時(shí)間、質(zhì)荷比對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單篩選并進(jìn)行峰對(duì)齊；通過XIC 圖中的質(zhì)荷比確定化合物的精確分子量，根據(jù)質(zhì)量數(shù)偏差、化合物離子信息進(jìn)行分子式預(yù)測(cè)；通過與LECO-Fiehn Rtx5 數(shù)據(jù)庫(kù)中每個(gè)化合物的碎片離子、碰撞能等信息進(jìn)行匹配，對(duì)生物體系中的代謝物進(jìn)行鑒定。然后選取QC樣本中CV（coefficient of variance）值小于30%的化合物作為最終的鑒定結(jié)果[18]，進(jìn)行后續(xù)分析。

運(yùn)用t檢驗(yàn)分析航天稻和昌恢871代謝物相對(duì)含量的差異。其次，運(yùn)用無(wú)監(jiān)督的主成分分析（principal component analysis，PCA），觀察所有樣本總體分布，運(yùn)用有監(jiān)督的偏最小二乘法判別分析（partial least squares discrimination analysis，PLS-DA），分析品種對(duì)水稻代謝物的影響。為防止PLS-DA 模型過擬合，采用200 倍排列檢驗(yàn)對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)。排列檢驗(yàn)中的R2＞0.7 和Q2＞0.4，表明PLS-DA 模型可靠。此外，PLS-DA 模型第一主成分的變量投影重要度（variable importance in the projection，VIP）對(duì)于解釋PLSDA 模型中的數(shù)據(jù)十分重要。選擇VIP＞1.0 和t檢驗(yàn)P＜0.05 的代謝物作為區(qū)分兩種水稻的差異代謝物。運(yùn)用皮爾遜相關(guān)分析（Pearson’s correlation test），分析差異代謝物之間的相互關(guān)系。PCA、PLS-DA 和PLS-DA 模型檢驗(yàn)均使用SIMCA-P 14.1（Umetrics，Sweden）；t檢驗(yàn)和皮爾遜相關(guān)分析使用IBM SPSS Statistics 20.0（SPSS，Inc.，IBM Corp，New York，NY，USA）；繪圖應(yīng)用OriginPro 8.0（Origin Lab Corporation，USA）和Excel 2007。此外，所有數(shù)據(jù)在分析前均進(jìn)行l(wèi)og轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)均以平均值±標(biāo)準(zhǔn)誤表示。

2 結(jié)果與分析

2.1 樣本質(zhì)控分析

生物代謝組易受外界因素干擾且變化迅速，因此，數(shù)據(jù)質(zhì)量控制（quality control，QC）是獲得可重復(fù)性和準(zhǔn)確性代謝組結(jié)果的必要步驟。基于峰面積值計(jì)算QC 樣本之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)R2均大于0.9（圖2A），說明整個(gè)檢測(cè)過程穩(wěn)定性好，數(shù)據(jù)質(zhì)量較高。

圖2 質(zhì)控樣本（QC）相關(guān)性分析（A）及基于昌恢871、航天稻和質(zhì)控樣本代謝組數(shù)據(jù)的PCA得分圖（B）Fig.2 Correlation analysis of quality control samples（QC）（A）and Score plots of PCA for metabolomic data from Hangtian Dao，Changhui 871 and QC（B）

PCA 是將一組可能存在相關(guān)性的變量，通過正交變換轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)變量的統(tǒng)計(jì)方法，轉(zhuǎn)換后的這組變量即稱為主成分。代謝組數(shù)據(jù)可被認(rèn)為是一個(gè)多元數(shù)據(jù)集，PCA 可將代謝物變量按一定的權(quán)重通過線性組合進(jìn)行降維，然后產(chǎn)生新的特征變量，通過主要新變量（主成分）的相似性對(duì)其進(jìn)行歸類，從總體上反映各組樣本之間的總體代謝差異和組內(nèi)樣本之間的變異度大小[19]。由圖2B 可知，QC 樣本的分布會(huì)聚集在一起，且各樣本組間明顯分離，一方面說明整個(gè)方法穩(wěn)定性好，數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，另一方面說明樣本組間存在明顯差異，數(shù)據(jù)處理結(jié)果可信。

2.2 代謝物分析

基于GC-MS 技術(shù)手段，在航天稻和昌恢871中共檢測(cè)到221個(gè)代謝物?；诖x物的分子結(jié)構(gòu)，可將該221 個(gè)代謝物劃分為7 種類型：氨基酸及其衍生物（39 個(gè)）、糖類及其衍生物（35 個(gè)）、有機(jī)酸（80 個(gè)）、醇類（15 個(gè)）、酯類（14 個(gè)）和其它（33 個(gè)）（圖3）。航天稻氨基酸及其衍生物相對(duì)含量極顯著高于昌恢871（P＜0.001），但航天稻糖類及其衍生物和有機(jī)酸含量顯著低于昌恢871（0.01＜P＜0.05），且醇類代謝物極顯著低于昌恢871（P＜0.001）（圖3）。

圖3 基于GC-MS的航天稻和昌恢871代謝物所占比例Fig.3 Proportions of different metabolites in Hangtian Dao and Changhui 871 based on GC-MS

2.3 差異代謝物篩選

PLS-DA是一種有監(jiān)督的判別分析統(tǒng)計(jì)方法。該方法運(yùn)用偏最小二乘回歸建立代謝物表達(dá)量與樣品類別之間的關(guān)系模型，來實(shí)現(xiàn)對(duì)樣品類別的預(yù)測(cè)[20]。基于穩(wěn)定可靠模型PLS-DA（R2＞0.7 且Q2＞0.4），航空稻和昌恢871 兩組樣本可明顯區(qū)分開（圖4）?；赩IP＞1 和P＜0.05，篩選出81 個(gè)差異代謝物，主要是氨基酸及其衍生物（24 個(gè)），有機(jī)酸（24 個(gè)）和糖類及其衍生物（15 個(gè)），其中航空稻中39 個(gè)代謝物與昌恢871 相比上調(diào)，42個(gè)下調(diào)。進(jìn)一步結(jié)合差異倍數(shù)值FC（fold change）篩選出差異倍數(shù)前20的差異代謝物（表1）：航空稻與昌恢871相比上調(diào)幅度前20 的差異代謝物包括4 個(gè)氨基酸及其衍生物，5 個(gè)糖類，5 個(gè)有機(jī)酸，1個(gè)胺類，1個(gè)黃酮類，1個(gè)核苷酸，1個(gè)酯類，2個(gè)醇類；下調(diào)幅度前20的差異代謝物包括10個(gè)有機(jī)酸，6個(gè)糖類，1個(gè)胺類，1個(gè)酯類，2個(gè)核苷酸。其中與昌恢871相比，航天稻上調(diào)幅度最大的是果糖1，航天稻果糖1 是昌恢871 的144.7 倍；航天稻下調(diào)幅度最大的是肌醇半乳糖苷，昌恢871 肌醇半乳糖苷含量是航天稻的33.8倍（表1）。

表1 航天稻（HT）和昌恢871（CH）水稻差異倍數(shù)前20的差異代謝物Tab.1 The top 20 differential metabolites in seeds of Hangtian Dao（HT）and Changhui 871（CH）

圖4 航天稻和昌恢871稻代謝物PLS-DA分析（A）及其模型驗(yàn)證（B）Fig.4 Score plots of PLS-DA for metabolomic data from Hangtian Dao and Changhui 871（A）and the permutation test results of the PLS-DA model（B）

2.4 代謝通路分析

KEGG 是進(jìn)行生物體內(nèi)代謝分析和代謝網(wǎng)絡(luò)研究的強(qiáng)有力工具[21-23]。運(yùn)用KEGG 代謝通路富集分析，可確定差異代謝物參與的最主要的代謝途徑。將81 個(gè)差異代謝物共注釋到52 條代謝通路。基于P＜0.05，共篩選到12條富集顯著的通路，包括5條富集極顯著代謝通路（氨酰tRNA 生物合成，丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代謝，精氨酸生物合成，淀粉和蔗糖代謝及賴氨酸生物合成）（P＜0.01）（圖5，表2）。基于差異代謝物和差異代謝物KEGG 富集分析結(jié)果，本研究構(gòu)建了兩種水稻材料的果糖和氨基酸代謝途徑。果糖是甜度最高的天然糖源，廣泛存在植物內(nèi)。相較于昌恢871，航天稻果糖含量上調(diào)，其FC值為144.7。人體必需氨基酸包括亮氨酸、蛋氨酸、色氨酸、蘇氨酸、賴氨酸、纈氨酸、苯丙氨酸和異亮氨酸。與昌恢871相比，航天稻的蘇氨酸、賴氨酸、纈氨酸、苯丙氨酸和異亮氨酸含量上調(diào)（圖6），N-乙酰-L-亮氨酸（亮氨酸衍生物）和5 甲氧基色胺（色氨酸衍生物）含量上調(diào)（圖6），其FC 值分別為4.5、5.1、2.6、2.3、1.80、3.2和12.2。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，兩種水稻材料間的其它單糖（如核糖）和二糖（如蔗糖、乳糖、海藻糖）含量及其它氨基酸（如瓜氨酸、谷氨酸、鞘氨醇等）含量也存在顯著差異（P＜0.05）。

圖5 航天稻和昌恢871差異代謝物的代謝通路富集圖Fig.5 Pathway enrichment map of the differential metabolites of Hangtian Dao and Changhui 871

表2 航天稻和昌恢871差異代謝物顯著富集通路Tab.2 Significant enrichment pathways of differential metabolites in Hangtian Dao and Changhui 871

圖6 基于“航天稻”和“昌恢871”差異代謝物的局部代謝網(wǎng)絡(luò)Fig.6 Local metabolic network based on differential metabolites between Hangtian Dao and Changhui 871

3 討論與結(jié)論

3.1 糯稻“航天稻”和秈稻“昌恢871”差異代謝物

代謝組是生物體內(nèi)代謝產(chǎn)物的綜合，可直觀反映生物在特定時(shí)間和環(huán)境條件下的生物學(xué)過程及其機(jī)制[24]。本研究采用非靶向的GC-MS 代謝組學(xué)技術(shù)，分析了糯稻航天稻和秈稻昌恢871 的代謝組分。QC 樣本間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)R2 均大于0.9，說明整個(gè)檢測(cè)過程儀器穩(wěn)定性好?；跓o(wú)監(jiān)督的判別分析PCA，各樣本（包括QC樣本）間差異明顯，說明整個(gè)方法穩(wěn)定性好，前期處理得到的數(shù)據(jù)可信。

兩種水稻材料中共篩選到81種差異代謝物，與昌恢871相比，航天稻中包括57個(gè)上調(diào)差異代謝物和24個(gè)下調(diào)差異代謝物。上調(diào)差異代謝物中有10個(gè)糖類，11個(gè)有機(jī)酸，24個(gè)氨基酸，2個(gè)胺類，4個(gè)醇類，1個(gè)酮類，3個(gè)酯類和2個(gè)黃酮類；下調(diào)代謝物中有2個(gè)胺類，1個(gè)醇類，2個(gè)核酸，6個(gè)糖類，12個(gè)有機(jī)酸和1個(gè)酯類。由此可見，相較于昌恢871，航天稻糖類、氨基酸、有機(jī)酸等上調(diào)代謝物明顯多于下調(diào)代謝物。

3.2 糯稻“航天稻”和秈稻“昌恢871”差異代謝通路

運(yùn)用KEGG Pathway 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)篩選到的差異代謝物進(jìn)行注釋，共獲得52 條差異代謝通路，其中5 條通路較為顯著（P＜0.01），這5條通路涉及氨基酸代謝（如氨酰tRNA生物合成，丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代謝，精氨酸生物合成和賴氨酸生物合成）和糖代謝（如淀粉和蔗糖代謝）。淀粉和蔗糖代謝包括蔗糖分解為葡萄糖和果糖及葡萄糖合成淀粉[25]。一方面可為氨基酸代謝、三羧酸（TCA）循環(huán)及次生代謝提供原料物質(zhì)，另一方面可儲(chǔ)存能量物質(zhì)淀粉[25]。果糖經(jīng)磷酸化轉(zhuǎn)化為果糖-6-磷酸（F6P），F(xiàn)6P 經(jīng)多步反應(yīng)依次轉(zhuǎn)化為葡萄糖-6-磷酸（G6P）、葡萄糖-3-磷酸（G3P）、磷酸烯醇式丙酮酸（PE）、丙酮酸（PA）和乙酰輔酶A。G3P、PE 和PA 是氨基酸代謝和次級(jí)代謝的重要參與者。在本研究中，兩種水稻材料葡萄糖含量沒有顯著差異，但航天稻果糖含量顯著高于昌恢871（航天稻果糖含量是昌恢871的144.7倍），蔗糖含量顯著低于昌恢871（P＜0.05），且兩種水稻材料間G6P和PA 含量存在顯著差異。通過非靶向代謝組測(cè)定，發(fā)現(xiàn)航天稻和昌恢871 兩種水稻中果糖的含量差異極大，在航天稻中顯著上調(diào)，上調(diào)的果糖通過分解代謝轉(zhuǎn)化為磷酸二羥丙酮，磷酸二羥丙酮進(jìn)入三羧酸循環(huán)，生成酮戊二酸，酮戊二酸又可以轉(zhuǎn)化為谷氨酸，谷氨酸再進(jìn)一步生成瓜氨酸。在本次研究中也檢測(cè)發(fā)現(xiàn)谷氨酸和瓜氨酸含量顯著上調(diào)。果糖經(jīng)磷酸化轉(zhuǎn)化為果糖-6-磷酸（F6P），F(xiàn)6P 經(jīng)多步反應(yīng)依次轉(zhuǎn)化為葡萄糖-6-磷酸，相應(yīng)地，檢測(cè)發(fā)現(xiàn)葡萄糖-6-磷酸上調(diào)非常顯著。相反，筆者檢測(cè)發(fā)現(xiàn)蔗糖的含量顯著下調(diào)，推測(cè)下調(diào)的蔗糖主要轉(zhuǎn)化為果糖。因此，航天稻和昌恢871的差異代謝通路淀粉和蔗糖代謝與其果糖、蔗糖、G6P和PA含量之間的差異存在緊密聯(lián)系。暗示了兩種水稻品種間稻米品質(zhì)三大營(yíng)養(yǎng)成分之一糖的差異。

氨基酸參與多種代謝途徑和生理生化途徑的調(diào)節(jié)，直接影響植物中許多生理過程[26-27]。必需氨基酸（如纈氨酸、異亮氨酸、苯丙氨酸等）在人體或動(dòng)物體內(nèi)無(wú)法合成，必須通過飲食獲得[28]。氨基酸代謝不僅與蛋白質(zhì)合成有關(guān)，還與能量和碳水化合物代謝、碳氮收支、激素和次級(jí)代謝、非生物和生物應(yīng)激反應(yīng)等密切相關(guān)[29]。本研究中，與昌恢871相比，航天稻必需氨基酸蘇氨酸、賴氨酸、纈氨酸、苯丙氨酸和異亮氨酸FC 值分別為4.5、5.1、2.6、2.3 和1.8，亮氨酸衍生物N-乙酰-L-亮氨酸和色氨酸衍生物5 甲氧基色胺的FC 值分別為3.2和12.2。因此，兩種水稻材料差異代謝通路氨酰tRNA 生物合成，丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代謝，精氨酸生物合成及賴氨酸生物合成可能對(duì)兩種稻米的三大營(yíng)養(yǎng)成分之一蛋白質(zhì)上的差異有重要的貢獻(xiàn)。

不同氨基酸代謝之間也存在緊密聯(lián)系。天冬氨酸代謝途徑涉及賴氨酸、蛋氨酸、蘇氨酸和異亮氨酸的合成，也與高絲氨酸、谷氨酸、甘氨酸和脯氨酸的合成密切相關(guān)[29]。精氨酸生物合成涉及鳥氨酸、瓜氨酸、谷氨酸和脯氨酸的合成[29]。本研究中，兩種水稻材料必需氨基酸（蘇氨酸、賴氨酸、纈氨酸、苯丙氨酸和異亮氨酸）及其衍生物（N-乙酰-L-亮氨酸和5甲氧基色胺）含量差異顯著，非必需氨基酸脯氨酸、鳥氨酸、瓜氨酸、絲氨酸等含量也呈現(xiàn)顯著差異。鑒于植物氨基酸代謝連接TCA 循環(huán)和糖類代謝。因此，兩種水稻材料差異代謝通路氨酰tRNA 生物合成，丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代謝，精氨酸生物合成及賴氨酸生物合成與其氨基酸和糖類含量差異有關(guān)。

本研究通過非靶向代謝組學(xué)技術(shù)手段對(duì)糯稻“航天稻”和秈稻“昌恢871”的代謝物進(jìn)行了分析，利用KEGG數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)差異代謝物進(jìn)行注釋并獲取了相應(yīng)的代謝通路，構(gòu)建了兩種稻米材料中果糖和氨基酸的代謝網(wǎng)絡(luò)，為深入研究稻米營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)及其合成機(jī)理提供依據(jù)。

致謝：江西省教育廳自然基金一般項(xiàng)目（GJJ190187）同時(shí)對(duì)本研究給予了資助，江西農(nóng)業(yè)大學(xué)作物生理生態(tài)與遺傳育種教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室提供了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，謹(jǐn)致謝意！