کاربرد تکنالوژیهای اُمیکی( جینومیک، ترانسکریپتومیک و متابولومیک) در بهبود جنتیکی و تولید ترکیبات دارویی نباتات طبی
DOI:
https://doi.org/10.67753/frsj.v3i2.208الكلمات المفتاحية:
اصلاح نباتات طبی، ترانسکریپتومیک، تکنالوژیهای اُمیکی، جینومیک، متابولومیکالملخص
نباتات طبی از منابع مهم ترکیبات فعال بیولوژیکی مورد استفاده در صنایع دواسازی و صحی به شمار میروند، مقدار و کیفیت ترکیبات مؤثره تحت تأثیر زمینه جنتیکی، بیان جینها، فعالیت مسیرهای ساخت بیولوژیکی و شرایط محیطی قرار دارد. با وجود پیشرفت در مطالعه این نباتات، ارتباط میان تفاوتهای جنتیکی، طریق بیان جین و تولید متابولیتهای مؤثره در بسیاری از انواع هنوز بهصورت کامل روشن نشده است. هدف این تحقیق بررسی کاربرد تکنالوژیهای اُمیکی در مطالعه تنوع جنتیکی، شناسایی جینها و مسیرهای ساخت بیولوژیکی ترکیبات دوا، تشخیص جینوتایپهای خوب و کاربرد این تکنالوژیها در اصلاح نباتات طبی است. سوال تحقیق این است که تکنالوژیهای جینومیک، ترانسکریپتومیک و متابولومیک چگونه میتوانند در شناسایی جینهای مرتبط با ترکیبات دارویی، انتخاب جینوتایپهای خوب و اصلاح نباتات طبی کاربرد داشته باشند؟ این تحقیق با رویکرد کیفی، به روش اسنادی ـ کتابخانهای و با ماهیت مروری ـ تحلیلی انجام شده است و منابع علمی مرتبط با تکنالوژیهای اُمیکی، مسیرهای ساخت بیولوژیکی ترکیبات مؤثره و اصلاح نباتات طبی بررسی و تحلیل شدهاند. یافتههای تحقیق نشان داد که جینومیک برای شناسایی تنوع جنتیکی، نشانگرهای مالیکولی و جینهای نامزد، ترانسکریپتومیک برای بررسی الگوی بیان جینها و متابولومیک برای شناسایی و مقایسه ترکیبات مؤثره کاربرد دارد. یکپارچهسازی این تکنالوژیها میتواند انتخاب جینوتایپهای دارای کیفیت و مقدار مناسب ترکیبات دارویی، سازگاری بهتر با تنشهای محیطی و سرعت بیشتر در برنامههای اصلاحی را امکانپذیر سازد. نتیجهگیری میشود که استفاده هماهنگ از تکنالوژیهای اُمیکی در صورت تأیید نتایج با ارزیابیهای کیمیاوی، زراعتی و مزرعهای، میتواند مبنای علمی مناسبتری برای مطالعه و اصلاح نباتات طبی فراهم کند.
المراجع
Allwood, J. W., & Goodacre, R. (2010). An introduction to liquid chromatography–mass spectrometry instrumentation applied in plant metabolomic analysis. Phytochemical Analysis, 21(1), 33–47. https://doi.org/10.1002/pca.1187
Argueso, C. T., Assmann, S. M., Birnbaum, K. D., Chen, S., Dinneny, J. R., Doherty, C. J., Eveland, A. L., Friesner, J., Greenlee, V. R., Law, J. A., Marshall-Colón, A., Mason, G. A., O’Lexy, R., Peck, S. C., Schmitz, R. J., Song, L., Stern, D., Varagona, M. J., Walley, J. W., ... Williams, C. M. (2019). Directions for research and training in plant omics: Big questions and big data. Plant Direct, 3(4), e00133. https://doi.org/10.1002/pld3.133
Bai, W., Li, C., Li, W., Wang, H., Han, X., Wang, P., & Wang, L. (2024). Machine learning assists prediction of genes responsible for plant specialized metabolite biosynthesis by integrating multi-omics data. BMC Genomics, 25, 418. https://doi.org/10.1186/s12864-024-10258-6
Chang, Y., Wang, M., Li, J., Zhang, X., Zhang, Y., & Lu, S. (2019). Transcriptomic analysis reveals potential genes involved in tanshinone biosynthesis in Salvia miltiorrhiza. Scientific Reports, 9, 14929. https://doi.org/10.1038/s41598-019-51535-9
Chen, J., Cai, J., Duong, H. T. Q., Bunsupa, S., Han, R., & Tong, X. (2026). AI-driven integration and optimization of medicinal plant multi-omics metabolic networks. Frontiers in Plant Science, 17, 1756809. https://doi.org/10.3389/fpls.2026.1756809
Chen, S.-L., Yu, H., Luo, H.-M., Wu, Q., Li, C.-F., & Steinmetz, A. (2016). Conservation and sustainable use of medicinal plants: Problems, progress, and prospects. Chinese Medicine, 11, 37. https://doi.org/10.1186/s13020-016-0108-7
Cheng, L.-T., Wang, Z.-L., Zhu, Q.-H., Ye, M., et al. (2025). A long road ahead to reliable and complete medicinal plant genomes. Nature Communications, 16, 2150. https://doi.org/10.1038/s41467-025-57448-8
Commisso, M., Strazzer, P., Toffali, K., Stocchero, M., & Guzzo, F. (2013). Untargeted metabolomics: An emerging approach to determine the composition of herbal products. Computational and Structural Biotechnology Journal, 4(5), e201301007. https://doi.org/10.5936/csbj.201301007
Crossa, J., Pérez-Rodríguez, P., Cuevas, J., Montesinos-López, O. A., Jarquín, D., de los Campos, G., Burgueño, J., González-Camacho, J. M., Pérez-Elizalde, S., Beyene, Y., Dreisigacker, S., Singh, R. P., Zhang, X., Gowda, M., Roorkiwal, M., Rutkoski, J., & Varshney, R. K. (2017). Genomic selection in plant breeding: Methods, models, and perspectives. Trends in Plant Science, 22(11), 961–975. https://doi.org/10.1016/j.tplants.2017.08.011
Czechowski, T., Larson, T. R., Catania, T. M., Harvey, D., Wei, C., Essome, M., Brown, G. D., & Graham, I. A. (2018). Detailed phytochemical analysis of high- and low-artemisinin-producing chemotypes of Artemisia annua. Frontiers in Plant Science, 9, 641. https://doi.org/10.3389/fpls.2018.00641
Escamilla, D. M., Li, D., Negus, K. L., Kappelmann, K. L., Kusmec, A., Vanous, A. E., Schnable, P. S., Li, X., & Yu, J. (2025). Genomic selection: Essence, applications, and prospects. The Plant Genome, 18(2), e70053. https://doi.org/10.1002/tpg2.70053
Gao, W., Sun, H.-X., Xiao, H., Cui, G., Hillwig, M. L., Jackson, A., Wang, X., Shen, Y., Zhao, N., Zhang, L., Wang, X.-J., Peters, R. J., & Huang, L. (2014). Combining metabolomics and transcriptomics to characterize tanshinone biosynthesis in Salvia miltiorrhiza. BMC Genomics, 15, 73. https://doi.org/10.1186/1471-2164-15-73
Gao, W., Sun, H.-X., Xiao, H., Cui, G., Hillwig, M. L., Jackson, A., Wang, X., Shen, Y., Zhao, N., Zhang, L., Wang, X.-J., Peters, R. J., & Huang, L. (2014). Combining metabolomics and transcriptomics to characterize tanshinone biosynthesis in Salvia miltiorrhiza. BMC Genomics, 15, 73. https://doi.org/10.1186/1471-2164-15-73
Guo, J., Huang, Z., Sun, J., Cui, X., & Liu, Y. (2021). Research progress and future development trends in medicinal plant transcriptomics. Frontiers in Plant Science, 12, 691838. https://doi.org/10.3389/fpls.2021.691838
Kim, Y. J., Lee, O. R., Lee, D. Y., Oh, S., & Ahn, Y. J. (2017). Integrated transcriptomic and metabolomic analysis of five Panax ginseng cultivars reveals the dynamics of ginsenoside biosynthesis. Journal of Ginseng Research, 41(2), 195–208.
Kroymann, J. (2011). Natural diversity and adaptation in plant secondary metabolism. Current Opinion in Plant Biology, 14(3), 246–251. https://doi.org/10.1016/j.pbi.2011.03.021
Lee, D. Y., Yoon, D., Choi, B.-R., Kim, Y.-C., Baek, N.-I., Kim, S., & Lee, D. Y. (2019). Comparative analysis of Panax ginseng berries from seven cultivars using UPLC-QTOF/MS and NMR-based metabolic profiling. Biomolecules, 9(9), 424. https://doi.org/10.3390/biom9090424
Ma, C., Xiao, C., & Liu, X. (2020). Bioinformatics-assisted, integrated omics studies on medicinal plants. Briefings in Bioinformatics, 21(6), 1857–1874. https://doi.org/10.1093/bib/bbz132
Moghe, G. D., & Smith, S. D. (2018). The push and pull of plant specialized metabolism underlies a long-standing, colorful mystery. New Phytologist, 217(2), 471–473. https://doi.org/10.1111/nph.14914
Parveen, R., Kumar, M., Swapnil, Singh, D., Shahani, M., Imam, Z., & Sahoo, J. P. (2023). Understanding the genomic selection for crop improvement: Current progress and future prospects. Molecular Genetics and Genomics, 298(4), 813–821. https://doi.org/10.1007/s00438-023-02026-0
Shen, Q., Zhang, L., Liao, Z., Wang, S., Yan, T., Shi, P., Liu, M., Fu, X., Pan, Q., Wang, Y., Lv, Z., Lu, X., Zhang, F., Jiang, W., Ma, Y., Chen, M., Hao, X., Li, L., Tang, Y., Lv, G., Zhou, Y., Sun, X., Brodelius, P. E., Rose, J. K. C., & Tang, K. (2018). The genome of Artemisia annua provides insight into the evolution of Asteraceae family and artemisinin biosynthesis. Molecular Plant, 11(6), 776–788. https://doi.org/10.1016/j.molp.2018.03.015
Singh, K. S., van der Hooft, J. J. J., van Wees, S. C. M., & Medema, M. H. (2022). Integrative omics approaches for biosynthetic pathway discovery in plants. Natural Product Reports, 39, 1876–1896. https://doi.org/10.1039/D2NP00032F
van der Kooy, F., Maltese, F., Choi, Y. H., Kim, H. K., & Verpoorte, R. (2009). Quality control of herbal material and phytopharmaceuticals with MS and NMR based metabolic fingerprinting. Phytochemical Analysis, 20(5), 337–346. https://doi.org/10.1002/pca.1125
Wang, M., Zhang, S., Li, R., & Zhao, Q. (2024). Unraveling the specialized metabolic pathways in medicinal plant genomes: A review. Frontiers in Plant Science, 15, 1459533. https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1459533
Wang, M., Zhang, S., Li, R., & Zhao, Q. (2024). Unraveling the specialized metabolic pathways in medicinal plant genomes: A review. Frontiers in Plant Science, 15, 1459533. https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1459533
Waris, M., Koçak, E., Gonulalan, E. M., Demirezer, L. Ö., Kır, S., & Nemutlu, E. (2022). Metabolomics analysis insight into medicinal plant science. Trends in Analytical Chemistry, 157, 116795. https://doi.org/10.1016/j.trac.2022.116795
Xue, L., He, Z., Bi, X., Xu, W., Wei, T., Wu, S., & Hu, S. (2019). Transcriptomic profiling reveals MEP pathway contributing to ginsenoside biosynthesis in Panax ginseng. BMC Genomics, 20, 383. https://doi.org/10.1186/s12864-019-5718-x
Yang, L., Yang, Y., Huang, L., Cui, X., & Liu, Y. (2023). From single- to multi-omics: Future research trends in medicinal plants. Briefings in Bioinformatics, 24(1), bbac485. https://doi.org/10.1093/bib/bbac485
Zhang, W., Zeng, Y., Jiao, M., Ye, C., Li, Y., Liu, C., & Wang, J. (2023). Integration of high-throughput omics technologies in medicinal plant research: The new era of natural drug discovery. Frontiers in Plant Science, 14, 1073848. https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1073848
Zhou, W., Huang, Q., Wu, X., Zhou, Z., Ding, M., Shi, M., Huang, F., Li, S., Wang, Y., & Kai, G. (2017). Comprehensive transcriptome profiling of Salvia miltiorrhiza for discovery of genes associated with the biosynthesis of tanshinones and phenolic acids. Scientific Reports, 7, 10554. https://doi.org/10.1038/s41598-017-10215-2
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2026 Farah Research and Scientific Journal

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.





