综述 | 德国克斯·普朗克分子植物生理研究所Hoefgen Rainer：硫系统生物学——理解组学数据
编译：Mr. Left，编辑：十九、江舜尧。
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论文ID
原名：Sulphur systems biology—making sense of omics data
译名：硫系统生物学——理解组学数据
期刊：Journal of Experimental Botany
IF：5.515
发表时间：2019.8
通讯作者：Hoefgen Rainer
通讯作者单位：德国马克斯·普朗克分子植物生理研究所
DOI号：10.1093/jxb/erz260
结果
1 硫组学的现状如何？
从概念上讲，系统方法旨在提供尽可能多的无偏数据。这些数据提供了有关研究主题的初步信息，这里是指植物硫代谢。为了进行数据验证，分析程序的迭代循环是必要的（图1A），旨在了解调节植物硫代谢和稳态的分子反应和生理过程。然后，使用系统或更有针对性的方法在迭代过程中分析初始结果，以更好地理解系统，例如通过采用改变条件或通过正向和反向遗传学鉴定选定候选基因的突变体。
2 拟南芥关于硫代谢的转录组学
拟南芥已被确立为有价值的模型植物系统。拟南芥基因组序列的发布提高了其作为研究工具的价值，并促进了旨在破译整体而非单个植物对特定条件的反应的方法。此类系统方法已被用于研究植物硫酸盐代谢，目的是系统地阐明分子反应。早期分析着重于硫酸盐吸收，还原和同化过程的基因和代谢产物响应，而系统方法则试图检验整个系统内部的联系和相互作用。这是基于一个固有的假设，即对硫酸盐饥饿的反应不仅会影响硫的代谢本身，而且还会影响其他相互联系的过程和下游过程。显然，在这种情况下，植物的不同部分，如根，叶或种子将显示一般响应和特定响应。此外，在分析植物对硫酸盐的吸收或随时间再供应的反应时，必须考虑发育因素。Hirai等人（2003），Nikiforova等人（2003），和Maruyama-Nakashita等人（2003）使用拟南芥开创了作为硫系统生物学部分的转录组学研究。为了解决随着时间的推移响应的发展，在不同的S饥饿时间下，进行了硫（S-）缺乏的拟南芥幼苗的转录组分析。S缺乏后OAS积累，早期研究认为它是S饥饿的信号，后来的确证明了这一点。由于当时的技术局限性，这些开创性研究是在每个包含约10 000个随机cDNA的宏阵列上进行的，或者是将Affymetrix 8K芯片与约8000个基因的探针一起使用的。鉴定出的差异表达基因包括一些已知对S状态有反应的基因，例如硫转运蛋白，这证实了该方法的有效性。更有趣的是，获得了有关新基因的信息。因此，除了已知的基因，这些早期研究还提供了一个基因目录，至今尚未分配这些基因响应于S缺乏的生长条件的功能。
在拟南芥上进行的转录组研究的数量仍然很低，总共只有14个（表1）。可以合理地包括一系列暴露于硒的植物，因为它可以与硫竞争，从而模拟了S的缺乏。在相关的十字花科物种中，对油菜进行了硫酸盐饥饿研究。尽管油菜对硫酸盐的需求很高，但缺乏有关此主题的转录组学研究。关于拟南芥，在早期研究中研究的组织和条件已经非常多样（表1）。这提供了丰富的信息，但是由于关于所应用的硫酸盐水平和/或所检查的组织，每个实验都是基于非常特殊的条件，因此很难进行研究之间的比较。例如，针对S缺乏而研究的组织包括在琼脂平板上生长的整个幼苗，分成叶和根的幼苗以及正在发育的种子。随后的研究测定了深层幼苗培养基中暴露于S缺乏的整个幼苗，然后重新补给S以评估恢复过程，水培生长的根部组织暴露于S缺乏并分成各种细胞类型的一部分，并且研究表明，S缺乏是其他综合胁迫中的一个因素。硫酸盐饥饿已被用作研究油菜中韧皮部特异性微小RNA的条件。尽管仅分析了韧皮部RNA组分的一部分，但有关拟南芥的miRNA-395调控功能的结果在进一步的研究中得到了证实。已经研究了响应酸雨条件的硫酸盐代谢，在低pH条件下S的高输入。由于化石燃料燃烧释放出SO2，酸雨在许多国家中都是生态和健康问题。在北美和欧洲，由于立法措施规范了化石燃料的工业和家庭使用，近二十年来，SO2的排放已成功减少。但是，这因此减少了农业生态系统中的硫投入，这反过来又引发了其对农业影响的研究。从分子角度看，小麦中与硫营养反应相关的几个转录组数据集可能是研究硫输入影响的主要资源（表1）。
所有系统生物学方法的一个共同特点是它们产生大量数据。因此，必须开发或修改统计方法来解决此问题。在硫系统生物学的背景下，此类方法已被应用于早期转录组学数据集。尤其是在尝试关联转录组学和代谢组学数据时，不可避免地有必要应用生物信息学方法来进行数据解释和模型开发。结果通常显示为相关网络。这种方法旨在过滤数据以消除与基因表达和代谢产物含量相关的变异性的“噪音”，并以此突出具有统计学意义的差异。
系统方法，如转录组学，蛋白质组学或代谢组学的一个限制因素是，即使确定浓度差异本身，它们也可能不代表相关蛋白质或酶或代谢物通量的变化。转录组学无法揭示重要基因的这种情况的一个例子是转录因子硫限制1（SLIM1，AT1G73730），该基因已通过拟南芥突变体的遗传筛选而确定，并已证明可控制S饥饿响应的主要部分。就目前的数据而言，SLIM1本身在S缺乏时不受转录调控，或仅受转录调控。EIN3（AT3G20770）是参与乙烯信号转导的主要因子，已被证明可调节SLIM1与其靶基因启动子的结合活性。正如作者所表明的那样，这可能会干扰SLIM1对靶基因的S缺乏依赖诱导。但是，它们并不排除其他调节剂可能参与S缺乏响应形成的可能性。因此，要揭示植物S代谢调控的复杂性，很明显，尽管系统方法提供了丰富数据，但仍需结合目标分析来揭示对S缺乏的细胞和生理反应（图1A）。系统生物学结果在数据库中的沉积可以在新知识可用时，例如改进的基因注释，重新访问数据，这不仅可以确认最初的假设，还可以提供新的信息（图1A）。最近，Henríquez-Valencia等人（2018）使用现有数据集以及新的生物信息学方法进行了比较元研究。这导致了对转录因子网络的鉴定，该转录因子网络为硫酸盐研究提供了新的候选基因，而在单独实验设置中是无法鉴定的。这也凸显了向科学界提供进一步的转录组学研究以增进作者的知识的需要。随着与S代谢有关的数据的沉积，包括除拟南芥以外物种的数据（表1），这种方法将对假说的生成产生更大的影响。与植物S代谢相关的新候选基因和生化过程将被鉴定为这些基于系统和针对性方法的结果。这是一个不断辩论的问题，可能是由个人研究兴趣驱动的，关于仅在各种条件下和在各种植物中发生的“鲁棒”过程是否相关，还是仅在某些条件下发生的“特定”响应对增进作者对植物硫生理的理解最有意义。
尽管最初的高通量分析可以导致假设的产生，但需要对这些假设进行实验测试以进行进一步的验证（图1A）。单靠编目不足以发展过程知识，最终不足以将其用于植物育种和农作物生产。验证工作必然需要以迭代方式采用所有级别的分子生物学和基于生物信息学的方法。一个例子是通过突变方法研究预测的枢纽基因。在响应S缺乏的网络中，三个转录因子IAA13，IAA28和ARF-2（ARF1结合蛋白）已被确定与多个下游和上游相互作用因子连接，因此构成了枢纽，使其有可能代表重要基因。Falkenberg等人（2008）随后证明，这些转录因子确实在控制植物硫酸盐代谢的某些方面发挥了作用，因此验证了以下假设：相关网络枢纽的识别确实是可用于识别相关靶基因的工具——在这种情况下，将S缺乏与生长素信号传导联系起来。实际上，IAA28可能构成额生长素信号传导，饥饿和根发育变化之间的联系，尽管这在功能上尚待证明。以前已假定与生长素的联系。另一个例子是对硫缺乏诱导1（SDI1）和SDI2的功能作用的鉴定（图1B）。一项针对小麦的AFLP研究鉴定SDI为强响应性S缺乏基因，并且在早期对S缺乏和OAS处理的拟南芥的微阵列研究中也坚定了SDIs。然而，这些最初的研究尚不清楚SDI基因的功能。OAS相关反应的生物信息学方法和突变方法相结合以及转录组学和代谢组学分析相结合，揭示了SDI1和SDI2通过蛋白质与蛋白质的结合与先前描述的转录因子MYB28相互作用。在拟南芥中剥夺S后，这种结合下调了MYB28转录，因此减少了芥子油苷的生物合成。从功能上讲，这可能会将S资源从次级代谢转移到初级代谢。有趣的是，Hubberten等人（2012a）还揭示了一组在各种条件下共同调控的OAS响应基因，称为OAS簇基因。共同调节的表达暗示着共同的上游调节控制机制的存在，这值得研究。
3 拟南芥与硫代谢相关的转录因子
植物硫代谢对硫酸盐可用性变化的响应已被很好地描述。在调节方面，已经鉴定了几种候选基因（表2）。“组学”方法通常不会识别转录后或翻译后的修饰，除非它们专门设计用于指示修饰，例如硫巯基化或DNA甲基化。蛋白质组学方法适合于鉴定蛋白质的修饰，但有关拟南芥对S缺乏响应的研究数量很少。关于引起S缺乏响应的信号分子的信息甚至更少。结果表明磷酸化的参与是有针对性的，而不是系统分析的结果，除了蔗糖非发酵-1相关蛋白激酶（SNRKs）的潜在参与，这是基于硫酸盐，硝酸盐和磷酸盐缺乏拟南芥的不同根细胞类型的转录组学提出的。OAS被认为是潜在的信号，并且已经积累了证据来证实其信号功能。但是，尽管SDI1和SDI2似乎是由OAS诱导的，由于尚未确定受体或信号转导链，因此尚不清楚如何准确地感知OAS。除OAS外，还提出了硫酸盐同化途径的其他几种中间体作为信号，包括硫酸盐，亚硫酸盐，在硫巯基化中起作用的硫化物，谷胱甘肽（GSH）和半胱氨酸。问题在于，硫酸盐同化途径对其代谢产物浓度的任何变化都会与该途径其他代谢产物的相关变化发生反应，从而难以辨别个体效应。对于OAS，可以通过在诱导型启动子的控制下表达丝氨酸乙酰基转移酶（SERAT）基因，并通过发现OAS可能与在没有检测到含S代谢物进一步变化的条件下诱导的胁迫诱导的活性氧（ROS）有关。转录组学研究尚未确定受体。突变方法可能提供此信息，但是尽管这种方法确实将SLIM1鉴定为控制硫酸盐饥饿反应某些部分的转录因子（TF），但并未鉴定出含S代谢产物的受体。各种激素通常都在硫酸盐代谢的调控中发挥作用，但是它们的确切参与仍然难以捉摸。已经鉴定了细胞分裂素受体CRE1/AHK4（细胞分裂素应答1/拟南芥组氨酸激酶4），并表明在调节硫酸盐吸收中发挥作用。先前已确定该受体可通过抑制磷酸盐转运蛋白的表达来调节磷酸盐饥饿反应，并在具有磷和硫供应充足的条件下下调根中硫酸盐的吸收。TF磷酸盐饥饿反应1（PHR1）也已知与硫酸盐代谢的控制有关，因为phr1突变体中芽到根的硫酸盐转运受到影响，并且在P缺乏条件下硫代异鼠李糖二酰基甘油（SQDG）的积累相对于野生型减少约2倍。这些发现表明P和S代谢之间存在串扰。
一项专门鉴定对硫酸盐缺乏和补给响应但对N或P饥饿无响应的TFs的比较研究产生了几种候选物（表2）。在同一项研究中，一组已知的TF，特别是与脂肪族和吲哚芥子油苷生物合成有关的那些（MYB28、29、76、34、51、122）与芥子油苷途径基因的表达相关。此外，显示出对硫的利用有响应的TF包括调节花青素生物合成的那些，主要是MYB75（PAP1，花青素色素生成1），以及可能受PAP1控制的一组TF，即花青素MYB90（PAP2），MYB113和MYB114；类黄酮TT8（TRANSPAREN TTESTA 8），bHLH，TTG1（TRANSPARENT TESTA，GLABRA1），WD40和TTG2（TRANSPARENT TESTA GLABRA2）和WRKY。花青素和类黄酮生物合成的这种联系很明显，因为S饥饿的植物（与N和P饥饿的植物相同）显示出叶片中红色色素的积累。尽管由S缺乏引起，但这些TF也可能是更普遍的胁迫缓解系统的一部分。Bielecka等人（2015年）建议的大多数TF尚未通过进一步的分析得到验证，但它们为将来的研究提供了宝贵的数据资源。揭示信号，受体，信号级联，TF和其他控制植物S代谢的调节剂是一项持续的挑战。
表2 提出的与S代谢有关的转录因子和调节剂建议
4 关于拟南芥硫代谢的代谢组学
细胞或组织中所有代谢物的总和称为代谢组。专门针对拟南芥对S缺乏或S补给的响应的代谢组学研究数量很少（表3）。在主要代谢物组成的水平上，作者假定大多数植物将共享相关的反应，因为主要代谢物构成了所有植物中存在的，为生命的基本功能服务的代谢途径。因此，即使在不同物种之间比较S相关的代谢组学研究也是合理的（图1A；表3）。这些研究显示出硫酸盐，硫醇和其他含S代谢物的组织水平降低形式的常见变化，而其他代谢物（如OAS）则不断积累。它们还显示出对代谢物组成的不可预测的影响，例如减少叶绿素，蛋白质和RNA的含量，以及富氮化合物，如尿囊素，天冬酰胺，谷氨酰胺和腐胺的积累。黄酮积累作为MYB75表达的效果，由叶组织的颜色偏红所示。关于次生代谢产物，在得出结论时必须格外小心；例如，在十字花科（如拟南芥和油菜）中，硫酸盐被剥夺后芥子油苷含量降低，但在不存在这些化合物的其他植物中则不如此。
表3 与硫代谢有关的代谢组学分析
* CE，毛细管电泳；DI-ICR，直接注入离子回旋共振；FT，傅立叶变换；FTICR，傅立叶变换离子回旋共振；GC，气相色谱；HPLC，高效液相色谱法；IC，离子色谱；ICR，离子回旋共振；ICP-OES，电感耦合等离子体发射光谱仪；LC，液相色谱；MS，质谱；QTOF，四极飞行时间；TOF，飞行时间；UPLC，超高效液相色谱。
可以说，代谢组学仅暗示受影响的途径，而没有提供有关实际上参与调节代谢成分的蛋白质或基因的详细信息。可以假定代谢物的组成反映了所有与以前所有调节反应和生化步骤有关的转录，翻译，酶活性和通量动态的整合。因此，代谢组学数据包含有关植物如何适应给定胁迫（例如S缺乏）的信息。代谢模式的改变可能会提供有关受影响途径的信息，但很少提供涉及产生整体产出的单个基因或酶的信息。代谢组中不存在的中间体的积累有助于确定生物合成途径中的瓶颈以及所涉及的基因，酶或拯救机制。OAS在S缺乏时积累，它是半胱氨酸生物合成的中间产物，通常在植物组织中以低浓度存在，因此暗示了其相关酶SERAT和O-乙酰丝氨酸（硫醇）裂解酶（OASTL）的活性发生了改变。这些研究最终导致了半胱氨酸合酶复合物（CSC）的功能测定。对OAS积累而S不耗尽的情况进行的转录组学和代谢组学分析相结合，表明OAS是一种推定的信号分子，可以诱导一组称为OAS簇基因的基因。OAS已被CSC鉴定为半胱氨酸生物合成的前体，并且是该复合物在酶活性水平上自身合成的调节剂。具体而言，在拟南芥中，OAS可能是下调芥子油苷生物合成的信号，有利于通过激活SDI1和SDI2将剩余的S资源转移至初级代谢。由于发现所有受检植物物种中都存在SDI，因此它们可能承担了其他生物学功能，例如介导对涉及ROS的胁迫和发育过程的响应。然而，这仍有待验证。
植物的最终目标是保持内环境稳定，以支持生长和最终繁殖，因此即使在S胁迫条件下，代谢组的相对稳定性也是如此。作者推测，在S缺乏的情况下，所有调节努力均旨在保持平衡的代谢物组成或激活补偿措施以替代消耗的代谢物，例如在S缺乏的生长条件下消耗ROS保护性GSH。因此，在代谢组水平上，仅当资源降至维持生物合成的特定阈值以下时，代谢物含量才会发生变化。通量分析可以提供有关如何通过改变通量来保持代谢物水平恒定的信息。作者建议将代谢组学与其他目标或非目标数据（例如转录组学或通量分析）整合，然后检查组合数据的相关性。最近，重同位素（34S）的使用提供了新的信息（表3）。尽管以前的代谢组学研究集中于半胱氨酸，蛋氨酸，谷胱甘肽和S-腺苷甲硫氨酸等主要的含S代谢物以及芥子油苷和硫脂的次生代谢物，但使用34S-硫酸盐已经可以鉴定出140多种先前未知的含有对硫酸盐缺乏或不同基因突变有不同反应的含S化合物。作者通过调用硫代谢的重新评估得出结论。但是，这些新型化合物中的几种尚未注释。低浓度S化合物是否确实可以对植物代谢产生影响，需要进行评估。一个特殊的案例是大蒜和洋葱中促进健康的化合物的鉴定（表3），其中重同位素标记有助于鉴定相关的化合物和途径。次生代谢物分析主要提供植物科内的信息。然而，这些研究中介绍的方法适用于其他物种，因此有助于硫系统生物学。
5 蛋白质组学
对于拟南芥，只有少数研究致力于确定S缺乏后叶片或根中蛋白质组的变化（表4）。拟南芥种子的转录组学和蛋白质组学相结合，研究了对S缺乏的响应，证实了贮藏蛋白的迁移，通过阻止低S 12S球蛋白的C末端降解并减少富S的2S白蛋白的数量，有利于那些含有较少S氨基酸的氨基酸。在S缺乏条件下的小麦和油菜的种子蛋白质组学研究中也发现了类似的发现，从而可以假设这构成了普遍的反应。但是，该反应的分子机制和调节控制仍有待阐明。此外，这些研究表明，在S限制下，种子中诱导了S反应基因，如硫酸盐转运蛋白和APS还原酶，以及与ROS保护有关的几个基因，这表明S剥夺的种子中存在ROS胁迫。鉴定出的基因与早期关于暴露于S胁迫的拟南芥研究中发现的基因重叠。据推测，ROS积累可能是S缺乏的种子中硫醇可用性降低的结果，并且种子具有抵消这些影响以保持活力的机制。研究表明，油菜中过量的S饥饿会削弱其活力和发芽能力。这些对S限制暴露的油菜的蛋白质组学研究与对叶片和种子的代谢组学研究相结合，证实了拟南芥的发现，即了种子脂质组成的其他变化有利于长脂肪酸链和叶片光合作用的降低。此外，这些研究还表明与拟南芥中所述的乙烯和茉莉酮酸酯代谢的关系。因此，其他十字花科物种的蛋白质组学研究可能弥补了对拟南芥研究的不足。最近的一项研究集中于气体递质H2S和L-半胱氨酸脱硫酶1（DES1），它使用一种专门的蛋白质组学方法来鉴定拟南芥中的硫巯基化蛋白。据信硫巯基化会影响多种生物学功能，包括应激反应和碳代谢，并显示出一种新型的调节作用，该调节作用被认为可抵消亚硝基化介导的气体递质NO的反应，后者可能作用于相同的蛋白质。作者预计将来会进行基于系统生物学的详细研究来研究硫巯基化的影响。一项对西藏高山植物独一味的蛋白质组学研究表明，H2S是适应高海拔胁迫的重要因素，并将S代谢与此适应过程和氧化胁迫相关联。蛋白质组学对重金属胁迫的响应尚未就S蛋白质组学本身提供许多新颖的信息。已测定的特定重金属胁迫包括各种植物和组织，如拟南芥叶，杨树叶和根以及芥菜根暴露于镉。另外，已经研究了铬和亚砷酸盐的暴露。但是，这些研究仍与S代谢有关，因为GSH和植物螯合肽的合成对于解毒金属离子和/或减轻ROS的影响至关重要。
des1突变体植物中的硫巯基化分析提供了一个使用“组学”分析进行重复分析循环的示例，如图1A所示。图中所示方法的另一个示例是，在初始阶段，对暴露于S缺乏的野生型植物进行了“组学”研究（表1），然后在一个反复的分析周期中，由于针对性的研究工作或从先前的“组学”研究中鉴定出的候选基因（例如SDI1和SDI2；图1B），对突变体进行了分析。
表4 与硫代谢有关的蛋白质组分析
2DE，二维凝胶电泳；ESI LC-MS/MS，串联质谱电喷雾电离液相色谱；MALDI-TOF，基质辅助激光解吸电离飞行时间；纳米LC-MS/MS，纳米级液相色谱-串联质谱联用；SDS-PAGE，聚丙烯酰胺凝胶电泳。
5 拟南芥关于硫代谢的生物信息学
在过去的二十年中，硫系统生物学已经发展成为在S生理学研究中广泛使用的分析方法。从一开始，“组学”研究产生的大量数据就很难识别相关信息。因此，在硫系统生物学发展的早期，就采用了生物信息学方法来确定响应之间的相关性并推导相关性网络。基因与基因之间的关联，基因与代谢物的关联，聚类，主成分分析和批量学习自组织映射网略（BL-SOM）等方法有助于将数据组织到有关的相关单元中，并有助于生成假设，并因此鉴定候选基因或过程（图1A）。BL-SOM成功使用的例子包括S代谢参与植物中药用活性化合物的生物合成的鉴定，S代谢与控制花色苷生物合成的MYB转录因子PAP1之间的相关性的鉴定以及功能性SDI1和SDI2的阐明（图1B）。显然，一个重要方面是对实验问题的明确定义以及所采用的实验和应用的生物统计学方法：没有这些，数据解释将仍然不完整且不能令人满意。统计上的挑战是样品数量（例如条件或植物基因型）与确定值（例如基因，代谢物，蛋白质或其他数据）的数量较多之间的差距。为了解决这一挑战，已开发了降维方法，并将其广泛应用于“组学”数据。
成功的S系统生物学要考虑的另一个因素是实验和数据的标准化。这主要涉及实验方面：如何种植植物，如何处理材料以及如何测量值。正如最近的研究所证明的那样，可用的S转录组数据已从在不同条件下生长的植物中获得，并且已使用了各种组织和发育阶段。这些研究之间仍然存在重叠，可以表明最有力的应答者，通常是样品之间表达或代谢物含量变化增量最大的。其中，已经推测出NADPH氧化还原酶（AT1G75280）不能用作异黄酮还原酶（IFR），其在花青素/类黄酮的生物合成中具有活性，可在S缺乏和GSH缺乏的条件下提供ROS保护能力。这很可能与前面讨论的S缺乏条件下PAP1与硫酸盐代谢的相关性联系起来。另一个例子是OAS簇基因的鉴定，该基因把组织中OAS积累的各种条件与一组共表达的基因关联起来。在这里，这些多样化的条件与S代谢之间的联系尚未建立。因此，已证明支持硫系统生物学的生物信息学是成功的，因为早期发现为以后的详细研究奠定了基础（例如OAS簇基因），或者提供了可以进一步测定其在植物S代谢中的功能的候选基因（例如IFR）。
一个重要的问题是基因表达中的细微差异可能难以识别。例如，TFs的转录变化通常很低，阈值通常只涉及1.5倍或2倍的变化，可能几乎不超过背景变化。即使方法已经标准化，不同实验室产生的数据也存在差异。Massonnet等人（2010年）组织了许多独立实验室，使用相似的基因型和标准化的生长条件，以叶表型，转录组学和代谢组学为输出，或者将一个实验室生产的材料分发给其他实验室进行分析，从而进行相同的实验。尽管进行了标准化，但仍观察到所产生数据的差异。有人认为这种变化是由于植物和样品处理的可变性（即人为因素）以及生长条件（光质量，温度和水）的细微差异引起的。而且，S缺乏的可比性更加复杂，因为这是一个动态过程，并且取决于所应用的缺乏的特定级别。如果能够在标准条件，植物品系和程序上达成共识，并在更系统，更完整的系统目录中，对不同的S缺乏和补给条件做出响应，这将有助于提高作者对S代谢的认识。作为将来使用其他品种，条件或突变体进行实验的蓝图，这将是有帮助的，然后可以将其结果与该主数据集进行比较。目前可用的数据仍然允许对S转录组进行元分析，并且可以为可能在S代谢中发挥作用的新型TF提供建议。例如，Henriquez-Valencia等人（2018）推导了一个已知且推定相关的调节剂和TFs网络，该网络特别表明了NF-YA2（AT3G05690，核转录因子Y亚基A-2）和RVE2（AT5G37260，reveille2）充当S缺乏反应的上游调节剂（表2）。NF-YA2和RVE2显示与五个与S相关的响应组件的连接。NF-YA2是由S耗竭诱导的，已被证明与几种发育过程的调节有关，例如开花，叶片和根系结构，并对N和P耗竭做出响应。RVE2通过S耗竭而减少，并已证明与昼夜节律的发芽和控制有关。网络分析表明，IAA28（AT5G25890）在S饥饿反应网络中起调节作用，尽管其表达在S耗尽后并没有明显改变。
结论与展望
硫系统生物学提供了新的信息，尤其是有关基础研究结果的信息。转录组学方法的一个固有特征是，它们无法识别转录后或甚至翻译后发生调控的时间，例如通过酶活性或调控特性的变化。一个例子是第一个被识别为控制S代谢的TF，SLIM1，它在S缺乏后不会（或几乎）不被转录改变。相反，SLIM1似乎是通过与EIN3的蛋白质-蛋白质相互作用来调节的，EIN3是乙烯反应途径中的阳性调节剂。因此，系统生物学研究通常基于分子的差异积累来提供某些信息子集。因此，整合目标分析或农艺数据对于全面了解系统是必要的（图1A）。硫系统方法已经用于建立能够鉴定和确认新候选基因的模型，并且在随后的应用组学衍生候选物的靶向和非靶向分析的迭代过程中，使得进一步的细节得以发现（图 1A，B）。
由于S部分是众多生物分子和生化过程的关键决定因素，因此系统方法突显了似乎与真正的S同化和主要的含S代谢产物的生物合成无关的过程也就不足为奇了。硫组学是候选基因的丰富来源，其中许多仍在等待详细测定。通过硫系统生物学方法产生的大量数据导致了有助于阐明植物S生理学的结果。系统生物学将继续支持新基因的鉴定和候选基因的验证，作为分子生物学的标准工具。
要使作者的知识超出目前已实现的水平，可能需要什么？对植物（尤其是模型拟南芥）暴露于限定的S利用条件下进行更系统的分析，将有助于提供蓝图，并将未来的研究结果与主数据集相关联。可用于拟南芥的当前系统生物学数据仅来自数量有限的条件，基因型和发育时间点（表1、3、4）。即使考虑其他植物种类，该数据库也只是稍大一点。对于蛋白质组学，可用的数据集不足。不仅需要分类蛋白质含量的变化，而且还需要分类蛋白质活性和蛋白质修饰的变化，例如磷酸化，硫巯基化和谷胱甘肽化。最近关于蛋白质硫巯基化的研究提供了一个迫切需要的例子。同样，系统级别的通量分析通常会丢失，这将有助于构建一致的功能网络。这并不一定只是意味着更多的数据就是更好的数据，而是S研究界应该就标准，方法以及数据存储和交换达成共识。尽管可能包含冗余数据，作者甚至建议在不同实验室之间进行联合研究。广泛而可靠的数据库对于将来的生物信息学尝试来得出相关结论将是一个很好的资源。是否应该通过集中研究诸如拟南芥之类的模型系统来避免数据碎片化，或者最终通过多种生物学对多种植物物种进行分析是否可以提供更好的理解，尚需争论。借助不断改进的序列技术，对基因组序列数据的可用性几乎没有任何限制，除了拟南芥模型系统外，油菜，水稻和小麦等许多作物物种提供了遗传变异性数据的资源。
在生物信息学的情况下，需要改善数据解释和模型构建，以减小生物信息学和数据的生物学解释之间的差距。相关候选物，途径和过程的识别仍是知识驱动的，而不是由生物信息学预测工具以客观的方式提供的。诸如对网络拓扑结构及其与激进型异变稳定性的关系的最新分析等研究可能对硫系统生物学很有帮助。此外，生物信息学研究和系统生物学研究应旨在了解一段时间内的动态过程，而不仅仅是当前S代谢的瞬态看法。
硫不是植物生物化学中的分离实体。相反，它是相互作用的，交叉影响的，并受到许多其他过程的影响，其中最重要的是与ROS耐受性和解毒作用的联系以及与其他矿质营养离子的相互作用。光合作用和种子蛋白质质量等方面也值得在此背景下进行更详细的考虑。
关于硫系统生物学在农学中的应用，尚无关于投放市场的新品种的报道。但是，系统生物学已成为作物研究分析工具箱中的标准元素。应用源自植物S研究的知识时，需要考虑农业程序，例如施肥制度，耕作制度，土壤参数和水的可利用性。还必须考虑某些作物对硫供应的特定需求，例如油菜的高需求。硫酸盐的供应也被认为是豆类瘤功能和根-菌根相互作用的必要条件。尤其重要的是，S代谢取决于自然条件下的养分相互作用。
作者已经审查了硫系统生物学，并分别审视了转录组学，代谢组学，蛋白质组学和生物信息学。但是，系统生物学从本质上整合了从基因型到表型的所有现有信息。作者坚信，所有“组学”技术的结果与经典生化，生理学和农学实验结果的整合最终将带来突破性的结果（图1A）。系统生物学不是关于“组学”技术，而是关于植物高度复杂的生物系统的整体观点，并试图通过使用集成方法，即通过有针对性的方法支持的高通量“组学”确定，尽可能了解所有（或至少是很多）部分来捕获其功能。硫组学的最终目标是了解基本的网络框架，对其进行数学建模，并将其用于细胞，器官和整个植物水平的预测。硫系统生物学有机会为营养系统生物学提供展示。
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