现代生物学方法产生了大量的多维数据，这为解决以前由于微小或微妙的影响而无法触及的生物学问题提供了前所未有的机会。植物生物学中的一个基本问题是根系的地下活动在多大程度上影响地上表型在地上茎系统中表达。嫁接是一种古老的园艺繁殖方法，它将一个个体(砧木)的根系与另一个遗传上截然不同的个体(接穗)的茎系统融合在一起，是一种了解地下对地上表型影响的强有力的实验系统。以往对嫁接葡萄的研究已经发现砧木对接穗表型的影响，然而根茎对叶子的影响程度，以及这些影响如何在一个生长季节中发生变化，在很大程度上仍是未知的。本研究利用5个多维叶片表型模式(离子组学、代谢组学、转录组学、形态计量学和生理学)，研究了砧木基因型和茎系统表型之间的关系。砧木的影响无处不在，但在各种模式中都很微妙，在叶离体中观察到的砧木信号最强。此外，本研究发现砧木对接穗表型和表型共变异模式的影响程度在整个季节是高度动态变化的。这些发现极大地扩展了以前确定的模式，证明砧木对接穗表型的影响是复杂和动态的，但这需要大量以前未采集的多维数据来支撑。

　　图1 代谢组受砧木基因型、物候期和取样时间的影响。(A) 线性模型中发现的百分比变化与代谢组的前20个主要成分(PCs)中的每一个(661个测量的代谢物)相匹配。方格的存在表明模型项(顶部)对该PC有重要意义(左侧，括号中PC解释的百分比变化)。(B) PC17上的分布，在代谢组中发现的砧木效应最强。(C) 将所有样本放在到经过训练的线性判别空间的前2个维度，以最大限度地提高砧木基因型之间的差异。

　　图2 基因表达主要与季节和昼夜节律相关。(A) 热图显示在过滤低表达水平的基因和按示例模型因子排序的基因间方差稳定转换 (VST) 后具有最高方差的500个基因。(B) 线性模型中捕获的变异百分比与VST转化基因表达空间的前100个主成分(PC)相匹配。方格的存在表明模型项(顶部)对该PC非常重要(左侧，括号中PC解释的百分比变化)。(C)将所有样本放在到前两个PC维度，以表明最大的变化是由于气候引起的。(D) 将所有样本投影到线性判别空间的前两个维度，以最大限度地训练葡萄园行之间的变异，以及(E)砧木基因型。

　　图3 表型的相关变化随季节变化。相关网络表示表型模式内部和之间的共变异模式。如果网络中的节点显著相关，则它们被连接起来。边缘厚度与相关性的强度成正比，边缘颜色反映了相关性的方向，蓝色边缘表示正相关性，橙色边缘表示负相关性。形态由主导特征和节点颜色表示：离子组学(iPCs;紫色)、代谢组学(mPCs;粉红色)、基因表达(gPCs;黄色)、叶形(sPCs;绿色)。这显示了 (A) 花期、(B) 转色和 (C) 收获的网络拓扑。

　　来源：Zachary N Harris, Mani Awale, Niyati Bhakta, et al. Multi-dimensional leaf phenotypes reflect root system genotype in grafted grapevine over the growing season, GigaScience, 2021, 12(10),1-17.

　　编辑：张玉