植物会将部分光合作用产物以分泌物的形式释放到根际土壤，用以吸引并调控微生物群落。9月25日，中国农业大学张福锁院士团队宋春旭副教授课题组与荷兰瓦赫宁根大学Marnix H. Medema教授课题组合作，在《自然通讯》（Nature Communications）上发表论文，推出了首个专门预测细菌根际定殖能力的生物信息学工具 rhizoSMASH。该工具能够揭示不同细菌利用根系分泌物的遗传潜力，并预测其在根际的定殖能力，为有益微生物在农业生产中的应用及绿色可持续农业的发展提供了新思路。

根际土壤（rhizosphere soil）是紧贴植物根系的一层薄土，其中栖息着多种与植物共生的微生物，包括在绿色农业中具有广泛应用潜力的植物有益微生物。植物通常会将约20%的光合产物以根系分泌物（root exudates）的形式释放到根际，因此，细菌能否有效利用这些分泌物作为营养源，成为其是否能够在根际成功定殖（rhizosphere competence）的关键因素之一，也是农业中应用植物有益微生物的重要前提。然而，目前尚缺乏能够系统、专门识别细菌代谢根系分泌物潜力的生物信息学工具，这限制了对植物-微生物相互作用机制的深入理解。

针对这一瓶颈，研团队究在 Nature Communications 发表研究论文《基于rhizoSMASH预测植物共生细菌根际适应性的分解代谢基因簇》（Predicting rhizosphere-competence-related catabolic gene clusters in plant-associated bacteria with rhizoSMASH）》，介绍了研究团队开发的生物信息学软件 rhizoSMASH。该工具可基于细菌基因组DNA序列，系统性分析与根际定殖能力相关的代谢潜力。

图1（a）rhizoSMASH的基因簇检测算法模型与（b）检测规则的优化流程

研究团队发现，与根际定殖能力相关的代谢过程通常由基因组中位置临邻的基因（即基因簇，gene cluster）编码，这种基因组邻近性有助于提升基因功能预测的准确性。rhizoSMASH 软件采用了一种基于组合规则的基因簇检测算法（rule-based gene cluster detection），整合了58条经人工校准的检测规则（于论文发表时采用的运行版本），能够识别细菌基因组中与六类根系分泌物降解相关的基因簇（rCGC, rhizosphere-competence-related catabolic gene cluster），包括碳水化合物、有机酸、氨基酸、生物胺、植物激素及芳香族化合物。

利用 rhizoSMASH，研究团队 对土壤及根际细菌基因组进行了系统筛查，发现rCGC在系统发育、生态偏好及基因组结构等多个层面呈现出丰富的多样性。部分rCGC广泛分布于于多个细菌类群，而另一些则表现出类群特异性。通常在根际中占优势的细菌类群不仅平均携带更多种的rCGC，其不同个体间的rCGC组成差异也更大。此外，rCGC在基因组中 的分布并不均匀，例如在具有多组分基因组的伯克氏菌中，不同大小染色体上所富集的 rCGC 类型也存在差异。

为验证rCGC多样性是否可用于预测根际定殖能力，研究团队进一步结合已有实验数据开展了两项案例研究。在假单胞菌属（Pseudomonas）中，基于rhizoSMASH预测的基因簇信息，通过机器学习模型能够准确地预测其在根际中的实际定殖水平，预测效果与实验测定的代谢能力相当；在更广泛的细菌类群中，工具也表现出良好的适用性。这些结果表明，rhizoSMASH为解析植物根系分泌物的化学多样性与细菌代谢潜力之间的关联提供了可靠方法。

该研究不仅填补了根际微生物研究领域长期缺乏专用计算工具的空白，也展示了rhizoSMASH在实际应用中的潜力，为未来基于基因组数据快速筛选和定向利用有益根际微生物提供了新思路。作为一个可拓展的平台，rhizoSMASH在当前版本涵盖六大类底物代谢途径，未来还将持续集成更多类型代谢过程的检测与分析功能，例如复杂多糖、植物特异性次生代谢物和挥发性化合物的降解通路。通过持续拓展与优化，rhizoSMASH有望成为揭示植物-微生物互作分子机制的重要工具，进一步推动微生物组辅助育种和绿色可持续农业的发展。

图2（a）在土壤及根际细菌的基因组中rCGC的科水平分布情况，（b）科内每个基因组内平均rCGC数量以及（c）基因组间rCGC分布的差异

本项工作在张福锁院士的总体指导下完成。中国农业大学宋春旭副教授与荷兰瓦赫宁根大学Marnix H. Medema教授为共同通讯作者，中国农业大学和瓦赫宁根大学国家留学基金委（CSC）合作博士生李雨泽为第一作者，中国农业大学博士生孙铭雪、荷兰皇家生态研究所（NIOO-KNAW）Jos M. Raaijmakers 教授及瓦赫宁根大学Liesje Mommer教授共同参与工作。研究获得了国家重点研发计划（2021YFD1900200; 2023YFD1902603; 2024YFD1702003），国家留学基金委（CSC）中荷AGD项目，国家高等学校科学基金2024TC063、北京市优势学科建设项目（农业绿色发展）、中国农业大学2115人才培养计划等项目的资助。

通讯作者简介

宋春旭，副教授，博士生导师，中国农业大学优秀人才引进；2015年获荷兰瓦赫宁根大学（WUR）博士学位，先后于荷兰皇家生态研究所（NIOO-KNAW）与格罗宁根大学（RUG）从事博士后研究。主要研究方向为植物微生物组调控植物营养与健康的机制。主持并参与多项国家自然科学基金，十四五重点研发计划等项目，并以第一或通讯作者在Nature Communications、Microbiome、Trends in Microbiology及ISME Communications等国际权威期刊发表多篇学术论文。

Marnix H. Medema，教授，博士生导师，荷兰瓦赫宁根大学植物科学院生物信息学组主任（Chair Holder of Bioinformatics Group），兼任荷兰莱顿大学客座教授；2013年获格罗宁根大学（RUG）博士学位，先后于加州大学旧金山分校（UCSF）及德国马克斯普朗克海洋微生物研究所（MPI Bremen）从事研究。主要研究方向为生物信息学工具的开发及基于计算生物学方法解析微生物次级代谢潜能及生态功能，是生物合成基因簇预测软件antiSMASH的核心作者，并在Cell、Science、Nature Microbiology、Nature Reviews Microbiology、Nucleic Acids Research等国际权威期刊以及生物信息学领域顶尖期刊以第一或通讯作者身份发表多篇学术论文。