Biostimulants reprogram alkaloid biosynthesis through hormonal crosstalk and transcriptional regulation
Muhammad Khizar Hayat · Muhammed Said Yolcu
综述生物刺激素通过激素互作与转录调控重编程药用植物生物碱合成的机制与前景。
整合多组学、基因编辑、合成生物学与AI代谢建模，分析海藻提取物等生物刺激素。
生物刺激素经JA/SA/MAPK信号调控关键酶与转录因子，提升生物碱产量并优化生长-防御平衡。
可探索AI辅助多组学整合预测生物刺激素配方，实现药用植物次生代谢的精准调控与田间验证。
综述系统梳理生物刺激素调控药用植物生物碱合成的分子机制，学术价值较高但属基础研究，产业落地与农业信息化关联有限。
植物来源的生物碱因其在制药、营养保健品和工业领域的广泛应用，是最重要的专化代谢物类别之一。然而，这些化合物的天然积累往往受到环境因素、代谢瓶颈以及植物生长与次生代谢之间固有权衡的限制。近年来，生物刺激素已成为提高生物碱产量的一种可持续工具，因为它们能够重编程植物代谢网络，而不仅仅是作为营养补充剂发挥作用。本综述批判性地综合了当前关于主要类别生物刺激素（包括海藻提取物、腐殖酸和黄腐酸类物质、微生物生物刺激素及蛋白质水解物）调控药用植物生物碱生物合成所涉及分子机制的知识。特别强调了特定生物活性成分，如昆布多糖、岩藻多糖、藻酸盐、腐殖酸组分、信号肽、铁载体和类植物激素化合物，在触发茉莉酸、水杨酸和MAPK介导的信号通路中的作用，这些通路调控参与专化代谢调节的关键生物合成酶和转录因子的表达。此外，本综述还涵盖了碳氮分配、生长-防御优化、施用时机、递送方式以及与非生物胁迫的相互作用，这些因素均影响生物刺激素的功效。文中批判性地讨论了当前的局限性，如制剂变异性、机制认识不足、多组学整合不佳及田间验证有限。最后，未来展望包括整合转录组学、蛋白质组学、代谢组学、基因组编辑、合成生物学、人工智能辅助代谢建模和精准农业，以识别调控枢纽并开发下一代组分生物刺激素。这些进展有望实现高价值生物碱的可预测、可持续且商业可扩展的生产，并提高药用植物在不断变化的环境条件下的适应能力。图形摘要