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玉米抗旱新机制：ZmEIL2通过多层调控增强耐旱性

Genelibs文献解读 2026-10-04 01:31 93 次阅读

原文：ZmEIL2 positively regulates drought tolerance in maize by modulating stomatal movement, hormonal homeostasis, and antioxidant defense.
期刊：Frontiers in plant science（影响因子 5.9） | PubMed | PMC 全文（含 PDF）

干旱是限制全球玉米产量的首要非生物逆境因子。随着气候变化加剧，极端干旱事件频发，解析玉米耐旱的分子机制、挖掘抗旱基因资源，已成为可持续农业与粮食安全领域的紧迫课题。近日，一项发表于 Frontiers in Plant Science（影响因子 5.9）的研究系统阐明了乙烯信号通路中的转录因子 ZmEIL2 如何通过“气孔运动—激素平衡—抗氧化防御”的多层次网络，正向调控玉米对干旱胁迫的耐受能力。

研究背景：从激素信号到抗旱转录因子

玉米（Zea mays L.）是全球最重要的粮食、饲料与工业原料作物之一。在自然条件下，植物应对水分亏缺依赖两类策略：生理层面通过关闭气孔减少蒸腾失水、积累脯氨酸（Pro）等渗透调节物质，并激活超氧化物歧化酶（SOD）、过氧化物酶（POD）、抗坏血酸过氧化物酶（APX）等酶促抗氧化系统以清除过量活性氧（ROS）；分子层面则受脱落酸（ABA）与乙烯（ETH）等激素信号网络的精密编排。

在乙烯信号通路中，EIN3/EIL（ETHYLENE-INSENSITIVE3/EIN3-LIKE）家族转录因子位于乙烯感知下游的关键节点，负责将上游信号传递至下游乙烯响应因子。拟南芥中 EIN3 与 EIL1 冗余调控几乎所有乙烯反应；水稻中 OsEIL1、OsEIL2 参与 ROS 稳态与非生物胁迫响应。该团队前期已克隆玉米 ZmEIL2 基因，发现其可被干旱、PEG、ABA 和高盐显著诱导，但其在耐旱中的具体生理功能与转录调控路径此前并不清楚。

核心发现：ZmEIL2 是玉米抗旱的“正向开关”

研究以玉米自交系 B104 为野生型（WT），构建了 ZmEIL2 过表达株系（OE1、OE3）与敲除株系（KO3、KO4），通过渐进干旱—复水表型、生理生化指标、转录组测序（RNA-seq）与 qRT-PCR 验证，系统解析了 ZmEIL2 的功能。

在正常浇水条件下，各转基因株系与 WT 生长状态无显著差异。但在干旱胁迫后，表型差异极为明显：过表达株系萎蔫更轻、复水后恢复更好，存活率较同期 WT 提高 1.1 倍（OE1）和 1.5 倍（OE3）；而敲除株系叶片严重卷曲、叶尖黄化，复水后存活率显著低于 WT。离体叶片失水实验进一步显示，OE 株系在 6–48 小时脱水过程中失水率显著低于 WT（OE1 降幅 11%–27%，OE3 降幅 14%–44%），KO 株系失水率则大幅上升（KO3 增 14%–64%，KO4 增 11%–73%）。

**Figure 1** ZmEIL2 过表达增强玉米的耐旱性。(A)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 的耐旱性表型分析 (B)，野生型（WT）与 ZmEIL2-KO 的耐旱性表型分析 (C)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 的存活率 (D)，野生型（WT）与 ZmEIL2-KO 的存活率 (E)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 的叶片失水率 (F)，野生型（WT）与 ZmEIL2-KO 的叶片失水率 (G)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 植株的失水表型 (H)，野生型（WT）与 ZmEIL2-KO 的失水表型。数据以三次独立生物学重复的平均值 ± 标准差表示。显著性分析采用单因素方差分析（Duncan 检验）（*p < 0.05，**p < 0.01）。

叶片相对含水量（RWC）测定表明，干旱 10 天和 13 天后，OE 株系维持更高 RWC（OE1 提高 6.70%–13.73%，OE3 提高 8.04%–17.54%），KO 株系则显著降低。机制上，ZmEIL2 通过加速气孔关闭来保水：脱水 15–20 分钟时，OE 株系气孔关闭显著快于 WT，而 KO 株系气孔开放程度反而比 WT 高 34%–42%。这说明 ZmEIL2 促进干旱下的快速气孔关闭，从而减少蒸腾失水。

**Figure 2** 干旱处理下野生型（WT）、ZmEIL2-OE 和 ZmEIL2-KO 玉米幼苗的生理与气孔表型分析。(A)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 叶片的相对含水量（RWC） (B)，野生型（WT）与 ZmEIL2-KO 叶片的相对含水量（RWC） (C)，显示野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 叶片气孔开度的显微照片（20× 放大） (D)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 叶片气孔开度的统计量化 (E)，野生型（WT）与 ZmEIL2-KO 叶片气孔开度的统计量化 (F)，显示野生型（WT）与 ZmEIL2-KO 叶片气孔开度的显微照片（20× 放大）。数据为三次独立生物学重复的平均值（± 标准差）。显著性分析采用单因素方差分析（Duncan 检验）（*p < 0.05，**p < 0.01）。

激素检测显示，干旱下 OE 株系内源 ABA 和 ETH 积累均高于 WT（OE1 ABA 增 11.72%–23.91%，OE3 增 18.52%–26.08%；OE3 ETH 增 18.44%–71.06%），而 KO 株系两种激素水平下降。ZmEIL2 通过提升 ABA 与 ETH 水平，联动促进气孔关闭与胁迫信号转导。

在膜损伤与渗透调节方面，干旱下 OE 株系的相对电导率（REC）和丙二醛（MDA，膜脂过氧化标志物）显著低于 WT，KO 株系则分别上升 41%–58% 和 29.5%–41.2%。同时，OE 株系脯氨酸积累增加 34%–52%，KO 株系脯氨酸合成能力受损。这表明 ZmEIL2 通过促进渗透保护物质积累，维护细胞膜完整性。

**Figure 3** 干旱胁迫下野生型（WT）、ZmEIL2-OE 和 ZmEIL2-KO 玉米内源激素水平及生理胁迫相关指标的测定。(A)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 叶片中的 ABA 含量 (B)，野生型（WT）与 ZmEIL2-KO 叶片中的 ABA 含量 (C)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 叶片中的 ETH 含量 (D)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 叶片中的 ETH 含量 (E)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 叶片的相对电导率（REC） (F)，野生型（WT）与 ZmEIL2-KO 叶片的相对电导率（REC） (G)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 叶片中的 MDA 含量 (H)，野生型（WT）与 ZmEIL2-KO 叶片中的 MDA 含量 (I)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 叶片中的脯氨酸（Pro）含量 (J)，野生型（WT）与 ZmEIL2-KO 叶片中的脯氨酸（Pro）含量。数据为三次独立实验的平均值（± 标准差）。显著性分析采用单因素方差分析（Duncan 检验）（*p < 0.05，**p < 0.01）。

ROS 染色与定量结果更为直观：DAB（检测 H₂O₂）与 NBT（检测超氧阴离子 O₂^-）组织化学染色显示，干旱后 OE 叶片着色更浅、H₂O₂ 与 O₂^- 积累更低；KO 叶片着色深、ROS 爆发更剧烈（KO3 O₂^- 增 21.29%–24.10%，KO4 增 30.24%–37.40%）。与之对应，干旱下 OE 株系 SOD、POD、APX 三种抗氧化酶活性均显著高于 WT，KO 株系则降低。ZmEIL2 由此强化了酶促 ROS 清除系统，减轻氧化损伤。

**Figure 4** 干旱胁迫下野生型（WT）、ZmEIL2-OE 和 ZmEIL2-KO 玉米叶片中活性氧的组织化学染色与定量检测。(A)，野生型（WT）、ZmEIL2-OE 和 ZmEIL2-KO 叶片组织的 DAB 染色 (B)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 叶片中的 H2O2 含量 (C)，野生型（WT）与 ZmEIL2-KO 叶片中的 H2O2 含量 (D)，野生型（WT）、ZmEIL2-OE 和 ZmEIL2-KO 叶片组织的 NBT 染色 (E)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 叶片中的 O2- 产生速率 (F)，野生型（WT）与 ZmEIL2-KO 叶片中的 O2- 产生速率。数据为三次独立实验的平均值（± 标准差）。图 A 和 D 的比例尺为 1 cm。显著性分析采用单因素方差分析（Duncan 检验）（*p < 0.05，**p < 0.01）。

**Figure 5** 干旱胁迫下野生型（WT）、ZmEIL2-OE 和 ZmEIL2-KO 玉米叶片中抗氧化酶活性的测定。(A)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 叶片的 SOD 活性 (B)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 叶片的 SOD 活性 (C)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 叶片的 POD 活性 (D)，野生型（WT）与 ZmEIL2-KO 的 POD 活性 (E)，野生型（WT）与 ZmEIL2-OE 叶片的 APX 活性 (F)，野生型（WT）与 ZmEIL2-KO 叶片的 APX 活性。数据为三次独立实验的平均值（± 标准差）。显著性分析采用单因素方差分析（Duncan 检验）（*p < 0.05，**p < 0.01）。

方法亮点：转录组锁定核心调控网络

研究对 WT、OE、KO 植株在干旱 0、10、13 天取样进行 RNA-seq，比较六组基因型—处理组合的差异表达基因（DEGs），并鉴定出 120 个核心干旱响应基因，涉及胁迫感知、氧化还原酶活性与代谢重编程。

**Figure 6** 六个基因型–干旱处理比较组间差异表达基因（DEGs）的统计与分布。(A)，各比较组中上调和下调 DEGs 的定量 (B)，显示所有六组中总 DEGs 及 120 个普遍共有 DEGs 分布的点图。(C)，六组共有 DEGs 的 GO 注释。

尤为关键的是，在正常条件下，有 11 个候选基因在 OE 与 KO 之间呈现严格相反的表达趋势，包括 ZmSOD16、ZmPAL7、ZmHSP101、ZmHSP70、ZmGA2ox3 和 ZmSMT1 等，分别关联抗氧化防御、蛋白保护、激素与碳水化合物代谢。qRT-PCR 验证了 8 个核心基因的表达倍数变化与 RNA-seq 结果高度一致，说明转录组数据可靠。

**Figure 7** 玉米 ZmEIL2 转基因株系六个比较组中 8 个核心干旱响应候选基因的 RNA-seq 与 qRT-PCR 测得的基因表达倍数变化之间的相关性。(A–C) 分别为正常（0 d）、中度干旱（10 d）和重度干旱（13 d）处理下野生型（WT）与 ZmEIL2 过表达（ZmEIL2-OE）玉米之间的比较。(D–F) 分别为 0 d、10 d 和 13 d 干旱处理下野生型（WT）与 ZmEIL2 敲除（ZmEIL2-KO）玉米之间的比较。黑色虚线表示线性回归拟合曲线，r2 表示每次成对相关性分析的决定系数。较高的 r2 值（0.870–0.913）表明转录组测序与 qRT-PCR 结果之间具有高度一致性，验证了 RNA-seq 表达谱的可靠性。

应用意义：为抗旱玉米育种提供候选基因

该研究证明，ZmEIL2 并非通过单一途径，而是以“气孔调控—激素平衡（ABA/ETH）—膜完整性—渗透调节（脯氨酸）—ROS 清除（SOD/POD/APX）”的多层机制，作为玉米耐旱性的正向调控因子发挥作用。其下游锁定的 ZmSOD16、ZmHSP 家族成员及代谢相关基因为分子设计育种提供了明确靶点。

对于作物抗逆遗传改良而言，ZmEIL2 本身或其调控网络中的关键节点，可作为培育“节水、耐旱、稳产”玉米新品种的候选基因资源。在气候变化背景下，这项工作从转录因子到生理表型、再到转录组网络的完整证据链，为禾本科作物抗旱机制研究提供了可借鉴的范式。

本文图片转载自 PMC 开放获取全文，仅供学习参考，请以原文为准。

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