（通讯员水苑）近日，水资源工程与调度全国重点实验室、武汉大学水利水电学院教授史良胜团队在《自然·通讯》（Nature Communications）在线发表了题为“Conserved and divergent gene regulatory networks for crop drought resistance”（作物抗旱性的保守与分化基因调控网络）的研究论文。该研究面向气候变化背景下干旱胁迫频发、农业用水矛盾加剧和粮食安全风险上升等重大需求，借助人工智能方法揭示了作物抗旱能力形成的保守机制与分化路径，提出了“作物抗旱性受基因调控网络拓扑结构进化约束”的新假说，为从生命过程层面理解农田水分胁迫响应、提升作物水分利用效率和支撑节水抗旱育种提供了新的科学依据。武汉大学为第一署名单位，博士研究生邓仙芝为论文第一作者，史良胜为通讯作者；查元源教授、胡小龙副研究员为合作作者。

水资源是维系农业生产的命脉，但其供应正因气候变化而愈发脆弱。干旱会干扰作物根系吸水、气孔调节、光合作用与代谢平衡，造成减产，并加剧粮食安全风险。传统的作物抗旱机理研究多聚焦于单一基因的功能，通过少数关键基因来解析作物的干旱响应机制。然而，从系统论的视角来看，作物抗旱特性并非由单个基因独立决定，而是由多个基因通过复杂的相互作用网络共同实现的。如何高精度重构作物抗旱调控网络，并解译不同作物抗旱策略背后共性与特异性的网络调控编码规则，是长期困扰学界的难题，也是从进一步提升作物水分利用效率、高效实现抗旱基因精准遗传改良的基础。

针对这一问题，研究团队整合了水稻、小麦、玉米、高粱等主要禾本科作物的大规模基因转录组测序数据，系统绘制了多作物干旱响应图谱；开发了深度学习算法DroGeneNet，构建了覆盖约13万个基因、330万条互作关系的大规模干旱响应调控网络，为解析作物水分感知、信号传导与生理调节提供了智能工具；研究发现了干旱不仅改变基因表达水平，还重塑基因间的调控连接，使网络中心性显著上升。如以水稻、小麦为代表的C3作物，其抗旱性由高度集中的网络调控，干旱下发生剧烈重编程；以玉米、高粱为代表的C4作物，其网络更趋分布式且稳定，体现耐旱策略；研究还发现了转录因子活性与网络平均度之间存在幂律关系，即相似的转录因子变化在C3作物中引发更大程度的网络重塑，而C4作物维持更稳健的结构。据此发现，研究提出了新假说：作物抗旱能力不仅取决于拥有哪些抗旱基因，更取决于基因在网络中的连接方式与组织结构。基于此假说，研究团队首先从网络的视角鉴定出跨物种保守抗旱调控模块，如TCP-PP2C、ERF-2OGD等，与脱落酸信号、氧化还原稳态密切相关，可视为“通用抗旱底盘”；然后，揭示了不同作物的特有抗旱策略，如C3作物的特有模块多与生长发育、形态调节相关，通过调控生长减少耗水实现“避旱”；C4作物的特有模块多与光合作用、氮代谢和胁迫信号相关，通过维持代谢稳定实现“耐旱”。

图1 DroGeneNet人工智能算法框架

图2 干旱胁迫下作物基因调控网络拓扑结构与模块组织特征

图3 作物抗旱保守调控模块与谱系特异性分化机制

该研究突破了以少数关键基因为中心的传统视角，从基因调控网络拓扑结构出发，系统揭示了作物抗旱性的网络编码规律；将抗旱研究与农业水资源高效利用相联系，有助于培育缺水条件下仍能保持产量的作物品种，并为农业节水和培育抗旱品种提供新的依据。