基因組時代的病蟲害綜合治理
——“病蟲綜合治理組學(xué)”簡介

榮昌鶴，李文迪，王紹景，沈栩竹

(1.云南林業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，云南　昆明650224；2.南方醫(yī)科大學(xué)，廣東　廣州510515；

3.昆明冶金?？聘叩葘W(xué)校，云南　昆明650000)

?

基因組時代的病蟲害綜合治理
——“病蟲綜合治理組學(xué)”簡介

榮昌鶴1，李文迪2，王紹景1，沈栩竹3

(1.云南林業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，云南昆明650224；2.南方醫(yī)科大學(xué)，廣東廣州510515；

3.昆明冶金?？聘叩葘W(xué)校，云南昆明650000)

摘要：隨著DNA測序技術(shù)的不斷更新和生物信息學(xué)的快速發(fā)展，昆蟲基因組學(xué)的研究不斷深入，基因組、宏基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組、代謝組等組學(xué)技術(shù)在昆蟲學(xué)和植物病理學(xué)中的廣泛應(yīng)用,一門新興的“病蟲害綜合治理組學(xué)”(IPM-Omics)應(yīng)運(yùn)而生。本研究對IPM-Omics的核心研究內(nèi)容、研究進(jìn)展以及推動該組學(xué)發(fā)展和應(yīng)用的周邊新型技術(shù)手段進(jìn)行了綜述，為了解基因組時代害蟲治理的研究進(jìn)展及前景提供參考。然而任何策略的有效實(shí)施都離不開良好的合作與宣傳,因此只有綜合各領(lǐng)域?qū)W科的先進(jìn)成果，加強(qiáng)宣傳示范工作，才能使害蟲防治發(fā)生革命性的變化。

關(guān)鍵詞：基因組技術(shù)；病蟲綜合治理組學(xué)；地理信息系統(tǒng)

自有歷史記載以來，人類與植物病蟲害的斗爭就從未停止過。其根本原因是如果無有效的應(yīng)對措施，人類可能無法獲得足夠的食物，因此，植物保護(hù)的重要性對于人類生存的重要性不言而喻。換言之，如果沒有醫(yī)學(xué)和醫(yī)生，人類可能就沒有今天的長壽；而如果沒有植物“醫(yī)學(xué)”，人類就可能挨餓。

在今天信息高度發(fā)達(dá)的網(wǎng)絡(luò)時代，人類仍然必須面對害蟲的挑戰(zhàn)。例如，大眾痛恨食品農(nóng)藥殘留對健康威脅及對轉(zhuǎn)基因品種無比擔(dān)憂時，可能并未意識到這些健康風(fēng)險背后的始作俑者其實(shí)是植物病蟲害。

半個多世紀(jì)之前，海洋生物學(xué)家 Rachel Carson《寂靜的春天》(Silent Spring)的出版，使得政府和社會大眾充分認(rèn)識到了廣譜殺蟲劑對環(huán)境和人類健康的危害[1]。最終使得當(dāng)時仍為學(xué)術(shù)界少數(shù)有遠(yuǎn)見的學(xué)者所倡導(dǎo)的“病蟲綜合治理”(IPM:Integrated Pest Management)策略成為主流，并通過“聯(lián)合國糧農(nóng)組織”向世界各國傳播。IPM策略要求盡量采用自然防治(例如抗蟲品種)、生物防治(例如天敵人工助養(yǎng)和釋放、微生物殺蟲劑)等對于環(huán)境影響最小的措施，從而將殺蟲劑的使用量降低到最小。然而，這一策略在實(shí)踐中并未得到完美的執(zhí)行。農(nóng)藥制造商強(qiáng)大的商業(yè)影響力、簡便的農(nóng)藥使用方法以及良好的短期效果致使農(nóng)藥的使用從未停止過。事實(shí)上，最早的轉(zhuǎn)基因品種研究，包括今天許多轉(zhuǎn)基因品種的目標(biāo)其實(shí)是針對植物害蟲，其目的是將能夠抗蟲的微生物基因轉(zhuǎn)入植物，以提高植物的抗病蟲能力。

顯然基因技術(shù)對植物保護(hù)或者害蟲綜合治理的影響絕不僅限于轉(zhuǎn)基因抗蟲育種，對轉(zhuǎn)基因技術(shù)的長期影響需要進(jìn)一步深入研究，基因技術(shù)仍然是當(dāng)今植物保護(hù)的最重要手段。隨著基因組、宏基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組、代謝組等組學(xué)技術(shù)在昆蟲學(xué)和植物病理學(xué)中的廣泛應(yīng)用，一門新興的“病蟲害綜合治理組學(xué)”(IPM-Omics)應(yīng)運(yùn)而生。本文旨在介紹IPM-Omics的核心研究內(nèi)容和一些重要研究進(jìn)展，為植物病蟲害可持續(xù)控制提供參考。

1昆蟲基因組測序平臺的發(fā)展和病蟲

害綜合治理組學(xué)

伴隨著PCR技術(shù)的發(fā)展，人們逐步進(jìn)入基因組時代，基因測序也從一開始的Sanger測序演變到現(xiàn)如今更加方便、快捷、低廉的新一代測序平臺，從而使得該技術(shù)正逐步滲透入自然學(xué)科的各個領(lǐng)域，昆蟲學(xué)也不例外。黑腹果蠅(Drosophilamelanogaster)是首個被測序基因組的節(jié)肢動物，經(jīng)其建立的數(shù)據(jù)庫可以用于全基因組的組裝，其測序、分析、組裝的原則至今仍然可用，依照黑腹果蠅基因組數(shù)據(jù)庫建立的Celera Assembler 經(jīng)過數(shù)年的發(fā)展后依舊是高質(zhì)量的組裝工具[2]。隨之到來的二代測序使得測序變得越來越便宜、方便，然而其較短的測序序列增加了基因組裝的難度。不同的測序平臺也都開發(fā)了相應(yīng)的組裝工具，比如454測序平臺的Newbler[3]和Illumina測序平臺的All Paths-LG[4]，都一定程度地提高了序列組裝的覆蓋率，然而這些組裝方法仍無法解決數(shù)據(jù)多態(tài)性(polymorphism)的問題。高多態(tài)性加之基因純合昆蟲較難培養(yǎng)以及個體體積小無法采集到高質(zhì)量DNA樣本等因素綜合導(dǎo)致昆蟲基因組很難順利進(jìn)行組裝。而近年發(fā)展的新測序技術(shù)和組裝策略克服了數(shù)據(jù)多態(tài)性和代表性等問題，力求實(shí)現(xiàn)近乎完美的基因組組裝。除了像DISCOVAR[5]和Platanus[6]這樣新的拼接組裝軟件外，測序讀長增長也提高了基因組拼接的成功率[7～8]。其中，三代測序的發(fā)展便順應(yīng)了呼聲帶了更長的讀段和更加低廉的測序成本，再加上功能強(qiáng)大的新型組裝軟件，如DBG2OLC[9]，使其取代二代測序成為可能。為了綜合評價基因組組裝質(zhì)量，檢測技術(shù)的有效性也不容忽視，光學(xué)影像技術(shù)和染色體交互測序(Hi-C)[10]便是2種新的基因組檢測分析技術(shù)。

測序和組裝技術(shù)的完善促進(jìn)了基因組技術(shù)在病蟲害綜合防治中的應(yīng)用。最近研究者開發(fā)了針對北美西部松林最嚴(yán)重的害蟲——山松甲蟲(DendroctonusponderosaeHopkins)的基因組序列資源，以便更好地了解這種昆蟲在生物學(xué)方面的特性。研究者發(fā)現(xiàn)細(xì)胞色素P450，谷胱甘肽S-轉(zhuǎn)移酶和植物細(xì)胞壁降解酶基因家族對山松甲蟲在嚴(yán)酷環(huán)境下生存起到重要的作用，并檢測了其全基因組的單核苷酸多態(tài)性變異。研究者還從基因組層面證實(shí)存在一種可以橫向轉(zhuǎn)移的細(xì)菌蔗糖-6-磷酸水解酶，且該酶的組織特異性揭示了它對甲蟲的功能作用[11]。

基因手段可以為IPM提供全新的思路去理解和發(fā)展病蟲害防控的策略。綜合現(xiàn)今科技發(fā)展水平和速度，基因組技術(shù)有足夠的潛力促進(jìn)IPM的完善以便獲得更加有效的防控策略。病蟲害綜合治理可以通過降低耐藥性的進(jìn)化選擇壓力延長化學(xué)及轉(zhuǎn)基因等害蟲治理手段的持久性，基因組技術(shù)的加入進(jìn)一步擴(kuò)大了生態(tài)負(fù)交互抗性的使用范圍并提高了其應(yīng)用的有效性[12]。針對病蟲害種群的基因組探索可以大致分為2個主要的方向：功能基因組和種群基因組。功能基因組可以用于理解昆蟲應(yīng)對環(huán)境挑戰(zhàn)的反應(yīng)機(jī)制，比如宿主抗性因素和農(nóng)藥[13～14]。然而這種方法仍處在實(shí)驗(yàn)室階段，此外功能基因組通常需要對基因組進(jìn)行完整的測序、注釋和組裝，這些對于基因組龐大的昆蟲來說仍存在很多困難。與前者相比，種群基因組手段更有潛力被應(yīng)用于短期和中期的病蟲防控當(dāng)中。昆蟲種群多態(tài)性可以很快被得到，并且這些信息可以用于種群結(jié)構(gòu)和動態(tài)性研究。比如利用分子標(biāo)記結(jié)合傳統(tǒng)的種群樣本采集，可以在目標(biāo)作物未生長的季節(jié)確定害蟲源種群的宿主植物或區(qū)域，從而在適當(dāng)?shù)牡胤綄?shí)施生物控制措施。在基因組時代，分子生物學(xué)或者基因組學(xué)融入IPM，即病蟲害綜合治理組學(xué)可以讓控制植物病蟲害的參與者做出更好的決策。

2病蟲害綜合治理組學(xué)核心內(nèi)容和實(shí)踐

IPM策略結(jié)合了基因組技術(shù)后其實(shí)施過程主要包括以下5個步驟：

(1)發(fā)現(xiàn)昆蟲種群內(nèi)的多態(tài)性；(2)通過仔細(xì)分析從觀察地收集來的一系列昆蟲個體，利用多態(tài)性去解釋害蟲群落變化的重要問題；(3)將所得信息與已有的其他數(shù)據(jù)信息綜合比對；(4)利用結(jié)果和已有知識制定出最佳的病蟲管理方案；(5)利用信息和通訊技術(shù)在整個社區(qū)進(jìn)行有效傳播[15]。

就該策略的可行性而言，除了可以用于病蟲種群檢測的高通量多樣性檢測系統(tǒng)外，地理信息系統(tǒng)和先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)通訊系統(tǒng)均可以保障該策略的實(shí)施。

基因組技術(shù)已在豇豆(Vignaunguiculata)的害蟲防治中得到了應(yīng)用。豇豆是一種重要的糧食作物，主要種植在半干旱和干旱的熱帶區(qū)域。害蟲不但會在各個時期影響豇豆的生長，并且還會影響作物的儲存。嚴(yán)重影響豇豆生長的害蟲種類繁多，其中蚜蟲(AphiscraccivoraKoch)還會介導(dǎo)植物病毒的感染，導(dǎo)致豇豆產(chǎn)量進(jìn)一步減少?？刂启共∠x害的發(fā)展主要依靠化學(xué)殺蟲劑的使用，但大量的殺蟲劑促進(jìn)了害蟲的進(jìn)化，導(dǎo)致大量耐藥害蟲的產(chǎn)生。此外殺蟲劑價格昂貴，在非洲西部的一些低收入的農(nóng)村中，農(nóng)民使用殺蟲劑的機(jī)率較低。為此，人們又將目光轉(zhuǎn)移到傳統(tǒng)治理方法上，如輪作、人工消除害蟲和被感染的植物等。再加上IPM策略有效的促進(jìn)作用，豇豆的病蟲害控制得到了顯著的成果。此外，通過基因組技術(shù)，病蟲種類、相關(guān)聯(lián)的天敵以及它們的地理分布和行為方式均得到了深入的認(rèn)識。近期，研究者通過分子生物學(xué)技術(shù)發(fā)現(xiàn)從不同地方采集的豆莢螟(Marucavitrata)(對豇豆產(chǎn)量影響最大的害蟲)很可能組成1個單一的種群[16]。此外有研究揭示豆莢螟與降雨量有關(guān)[17]。這些所得數(shù)據(jù)對合理利用內(nèi)源性天敵種群并制定定位、定時的防控方案至關(guān)重要。

褐飛虱(Nilaparvatalugens)是水稻(Oryzasativa)最主要的害蟲，它雖不耐低溫卻能通過遷飛連續(xù)頻繁爆發(fā)，并且褐飛虱在不同環(huán)境條件下可以產(chǎn)生長翅型和短翅型，前者適于遷飛擴(kuò)散，后者產(chǎn)卵量大適于快速繁殖，此二型可變發(fā)育是該蟲成災(zāi)的重要機(jī)制。為了實(shí)現(xiàn)有效的害蟲控制，首先要切斷其源頭，有效的分子標(biāo)記可以確定蟲源和遷飛路徑，但這就需要褐飛虱不同地理種群的基因組差異；基因組和轉(zhuǎn)錄組信息還可以解開翅型分化的分子機(jī)制。中國研究人員在基因組測序的基礎(chǔ)上，揭示了褐飛虱存在系統(tǒng)RNAi，這為利用RNAi技術(shù)防治稻飛虱提供了基礎(chǔ)[18]。此外通過大量的實(shí)驗(yàn)，研究者發(fā)現(xiàn)2個同源性很高的胰島素受體應(yīng)該是翅型發(fā)育的“分子開關(guān)”。因此昆蟲基因組的發(fā)展可以從根本上為害蟲防控提供行之有效的解決方案[19～20]。

3病蟲害綜合治理的完善和推廣

任何技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用都需要切實(shí)可行的信息共享機(jī)制，這樣才可以讓大量的信息在技術(shù)開發(fā)者和最終的使用者之間流動。一方面，研究者需要通過這樣的信息共享平臺，以便從前期持續(xù)有效的工作中獲得大量的多態(tài)性數(shù)據(jù)；另一方面，推廣人員也需要一個集中的信息交流系統(tǒng)，使他們能夠及時接收到病蟲害防治策略方面的實(shí)際信息。地理信息系統(tǒng)(Geographic information systems，GIS) 作為一種十分重要的空間信息系統(tǒng)，與分子標(biāo)記的遺傳學(xué)相結(jié)合已被應(yīng)用于研究影響昆蟲分布及遷移的因素和機(jī)制。這些工具還被用于研究遺傳物質(zhì)在種群中的空間和時間流動，并確定伴隨著選擇適應(yīng)策略的生物和非生物因素對昆蟲種群遺傳結(jié)構(gòu)的影響。對基因組數(shù)據(jù)的使用要求數(shù)據(jù)庫的不斷完善，數(shù)據(jù)庫中應(yīng)該有完整的整合了地理參考信息的昆蟲種群遺傳多態(tài)性數(shù)據(jù)。這些收集得到的或者通過實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生的信息經(jīng)過地理統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析和處理后制作成數(shù)字平臺，也就是GIS。GIS以合成圖的方式多層次、可視化地展現(xiàn)了各因素之間的相互關(guān)系[17，21]。此外從方法的角度來看，利用地理統(tǒng)計(jì)分析和地理信息系統(tǒng)程序可簡化大型數(shù)據(jù)庫的采集、傳輸和處理。通過分析處理得到的一系列專題地圖以可視化的方式展現(xiàn)變量之間的關(guān)系和價值，這使得它們很容易被技術(shù)人員、決策人員和生產(chǎn)商理解。如果目前的研究趨勢繼續(xù)下去，建立一個可以鏈接地理及生態(tài)的昆蟲多態(tài)性數(shù)據(jù)庫是必不可少的。這樣的綜合數(shù)據(jù)庫可以使研究者更深入地解釋害蟲種群間及其與環(huán)境之間作用關(guān)系等重要問題，而這些問題的解決，將引導(dǎo)研究者、政府機(jī)構(gòu)和農(nóng)民做出更有益于人類和環(huán)境的病蟲害綜合治理策略。

最終，任何病蟲害綜合防治策略的成功與否都將取決于發(fā)展、調(diào)整和快速部署對農(nóng)民有利的且對研究者有用的IPM教材。這些教材將會被各種利益相關(guān)方發(fā)展和使用，并通過網(wǎng)絡(luò)的傳播共享，這將有助于國家機(jī)構(gòu)制定有效的生物控制措施。以集中式網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的系統(tǒng)將有利于各方對這些教材的評議分享，確保教材的質(zhì)量和內(nèi)容。有效且具有經(jīng)濟(jì)效益的教育策略對于長期穩(wěn)定發(fā)展任何IPM計(jì)劃都是必不可少的。這樣將有利于各領(lǐng)域?qū)@些信息資源的理解和應(yīng)用，此外也可以開辟良好的使用反饋機(jī)制[14]。

4展望

隨著越來越多昆蟲基因組被解析，以及以生物信息學(xué)為基礎(chǔ)的新技術(shù)的不斷演變發(fā)展，病蟲害綜合防治發(fā)生了前所未有的變化。病蟲害綜合防治組學(xué)使我們從一個更新更全局的視角，通過昆蟲的生命活動規(guī)律，得以把握昆蟲與環(huán)境關(guān)系的內(nèi)在機(jī)理。只有更好地整合各種先進(jìn)的工具，全面有效收集、分析和傳遞病蟲害綜合防治的信息，才能制定最為合理、持久且具有最大經(jīng)濟(jì)效益的病蟲害治理策略。

參考文獻(xiàn)：

[1]Hassan,A.S.M.R.,K.Bakshi.Pest management,productivity and environment:a comparative study of IPM and conventional farmers of northern districts of Bangladesh[J].Pakistan Journal of Social Sciences，2005，3(8):1007-1014.

[2]Nederbragt AJ.On the middle ground between open source and commercial software-the case of the Newbler program[J].Genome Biol，2014,15:113.

[3]Gnerre S,Maccallum I,Przybylski D,etal.High-quality draft assemblies of mammalian genomes from massively parallel sequence data[J].Proc Natl Acad Sci U S A，2011,108:1513-1518.

[4]Weisenfeld NI,Yin S,Sharpe T,etal.Comprehensive variation discovery in single human genomes[J].Nat Genet， 2014,46:1350-1355.

[5]Kajitani R,Toshimoto K,Noguchi H,etal.Efficient de novo assembly of highly heterozygous genomes from whole-genome shotgun short reads[J].Genome Res， 2014,24:1384-1395.

[6]McCoy RC,Taylor RW,Blauwkamp TA,etal.Illumina TruSeq synthetic long-reads empower de novo assembly and resolve complex,highly-repetitive transposable elements[J].PLoS ONE ，2014,9:e106689.

[7]Voskoboynik A,Neff NF,Sahoo D,etal. The genome sequence of the colonial chordate,Botryllus schlosseri[J].Elife，2013,2:e00569.

[8]Burton JN,Adey A,Patwardhan RP,etal.Chromosome-scale scaffolding of de novo genome assemblies based on chromatin interactions[J].Nat Biotechnol 2013,31:1119-1125.

[9]Ye C,Hill C,Koren S,etal.DBG2OLC:Efficient Assembly of Large Genomes Using the Compressed Overlap Graph[J].e-Print ar Xiv,2015:1410.2801.

[10]Gassmann AJ,Fabrick JA,Sisterson MS,etal. Effects of pink bollworm resistance to Bacillus thuringiensis on phenoloxidase activity and susceptibility to entomopathogenic nematodes[J].Journal of Economic Entomology，2009,102:1224-1232.

[11]Keeling CI,Yuen MM,Liao NY,etal.Draft genome of the mountain pine beetle,Dendroctonus ponderosae Hopkins,a major forest pest[J].Genome Biology， 2013,14(3):R27.

[12]Pedra JH,McIntyre LM,Scharf ME,etal.Genome-wide transcription profile of field-and laboratory-selected DDT-resistant Drosophila[J].Proceedings of National Academy of Science USA，2004， 101(18):7034-7039.

[13]Lin,C H,Yeakley J M,Mcdaniel T K,etal.Medium-to high-throughput genotyping using VeraCode microbeads[J].Methods in Molecular Biology ，2009， 496:129-142.

[14]Bello-Bravo,J.,R.Diaz,Venugopai S,etal.Expanding the impact of practical scientific concepts for low-literate learners through an inclusive and participatory virtual knowledge ecosystem[J].Journal of the World Universities Forum，2010(3):147-164.

[15]Margam V M,Coates BS,Hellmich RL,etal.Mitochondrial genome sequence and expression profiling for the legume pod borerMarucavitrata(Lepidoptera:Crambidae)[J].PLoS ONE,2011,6(2):e 16444.

[16]Margam,V M,Baoua I,Ba Nm,etal.Wild host plants of legume pod borerMarucavitrata(Lepidoptera:Crambidae) in southern Niger and northern Nigeria[J].International Journal of Tropical Insect Science ， 2010， 30(2):108-114.

[17]Lushai,G.,H.D.Loxdale.Tracking movement in small insect pests,with special reference to aphid populations[J].International Journal of Pest Management， 2004，50(4):307-315.

[18]Xue J,Zhou X ,Zhang C X,etal.Genomes of the rice-pest brown planthopper and its endosymbionts reveal complex complementary contributions for host adaptation[J].Genome Biology,2014,15(12):521.

[19]Xue J,Zhang X Q,Xu H J,etal.Molecular characterization of the flightin gene in the wing-dimorphic planthopper,Nilaparvatalugens,and its evolution in Pancrustacea[J].Insect Biochemistry and Molecular Biology,2013,43(5):433-443.

[20]Xu H J,Xue J,Lu B,etal.Two insulin receptors determine alternative wing morphs in planthoppers[J].Nature,2015,519(7544):464-467.

[21] Manel S.,M.K.Schwartz,G.Luikart,etal.Landscape genetics:combining landscape ecology and population genetics[J].Trends in Ecology and Evolution， 2003， 18(4):189-197.

Integrated Pest Management in the Era of Gene——a Review of “IPM-Omics”

RONG Chang-he1,LI Wen-di2,WANG Shao-jing1，SHEN Xu-zhu3

(1.Yunnan Forestry Technological College,Kunming Yunnan 650224,P.R.China;2.Southern Medical University,Guangzhou Guangdong 510515,P.R.China;3.Kunming Metallurgy College,Kunming Yunnan 650000,P.R.China)

Abstract:With the development of DNA sequencing and bioinformatics,and deeper research in insect genomics,technologies such as metagenomics,proteomics,transcriptomics and metabolomics were widely applied in entomology and plant pathology,and the IPM-Omics emerged as a new integrated subject.This papered mainly reviewed the core contents and the research progress of IPM-Omics,as well as the correlation tools which could derive the application of this subject.Further analysis and suggestions were made for future development of IPM-Omics,and forecast the revolutionary change in insect pest control.

Key words:genomic technology; integrated pest management; geographic information systems

中圖分類號：S 186

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1672-8246(2016)02-0159-05

通訊作者簡介：沈栩竹(1984-)，女，講師，主要從事矩陣?yán)碚摷捌鋬?yōu)化算法,輔助研究昆蟲基因組的科研和教學(xué)。E-mail:shenxuzhuzi@163.com

第一作者簡介：榮昌鶴(1957-)，男，副教授，主要從事植物病蟲害防治教學(xué)與科研。E-mail:rch186@126.com

*收稿日期：2015-12-19