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近日，中国科学院南京土壤所蔡创博士为第一作者、朱春梧研究员为通讯作者，在Cell Press出版社旗下聚焦可持续发展的高水平学术期刊《One Earth》（IF19.2）上发表题为“Carbon dioxide fertilization effect on rice yield is not sustained over multiple generations”的研究论文。研究借助开放式空气中二氧化碳（CO2）浓度升高（FACE）实验系统，结合全基因组重亚硫酸盐测序（WGBS）和转录组测序（RNA-seq）多组学技术，首次在田间开放条件下系统探究了高浓度CO2（eCO2）对水稻生长和产量的多代施肥效应，揭示CO2浓度升高对水稻产量的施肥效应无法在多代种植中持续的关键机制。深圳易基因科技为本研究提供DNA甲基化测序（WGBS）和对应的RNA-seq技术支撑，助力揭示水稻生长与产量对CO2浓度升高的响应机制。
研究核心结果表明，CO2对水稻（以籼稻Y6和粳稻W23为代表）的施肥效应（如增产等）持续功能强烈依赖于其母本在eCO2环境下的生长代数。这一现象具体表现为随着母本经历eCO2代数增加，籼稻Y6的CO2施肥效应（增产）逐渐减弱，而粳稻W23的效应则逐渐增强。这种差异与植株氮吸收能力相关的DNA甲基化修饰、转录组调控网络的表观遗传调控密切相关。研究颠覆了过去30年基于单代FACE实验的粮食安全预测模型，明确指出未来高浓度CO2环境下的作物产量预测必须整合多代表型与表观基因组数据。
英文标题：Carbon dioxide fertilization effect on rice yield is not sustained over multiple generations
中文标题：二氧化碳对水稻产量的施肥效应无法在多代中持续
发表时间：2026年01月16日
发表期刊：One Earth
影响因子：五年IF19.2/Q1
作者单位：中国科学院南京土壤研究所
技术平台：WGBS、RNA-seq等（易基因金牌技术）
DOI：10.1016/j.oneear.2025.101573
研究亮点
研究摘要
易小结
本研究开展的多代FACE实验，开创了生态表观遗传学田间研究新模式，打破了传统单代实验的预测局限。“环境信号-DNA甲基化-转录调控-农艺性状”为作物气候适应进化提供分子机制解释。
该研究DNA甲基化（WGBS）和对应的转录组（RNA-seq）（易基因金牌技术）多组学测序技术的应用，为eCO2的多代效应提供了表观遗传学证据。未来可以针对更多作物开展多代FACE实验，或拓展至干旱、增温等多逆境研究，助力多组学整合成为作物长期适应性评价提供方法学参考。
易基因相关拓展性案例展示
研究方法
（1）实验系统与设计：
（2）生理与农艺性状测定：
（3）DNA甲基化与转录组分析（核心组学技术）：
结果图形
（1）多代eCO2暴露下的产量及产量构成响应
eCO2处理显著提高了两个品种的籽粒产量（p＜0.001），但其增产幅度表现出强烈的母本效应与品种特异性。随着母本在eCO2下生长代数增加（图1C、F），粳稻W23的CO2增产比（eCO2产量/aCO2产量）显著增加，增幅从12%提升至22%。这一变化归因于aCO2条件下的产量基准下降与eCO2条件下的产量绝对值上升（图1A-1C）。而与之不同的是，籼稻Y6的增产效应随代数增加显著衰减，从21%降至11%，主要归因于eCO₂处理下的产量绝对值在多代暴露后明显下降（图1D-1F）。
图1：单代及多代eCO2暴露下的产量响应。
（2）多代eCO2暴露下的地上部生物量响应
成熟期地上部生物量对eCO2的响应模式与产量高度协同。方差分析显示主效应显著且存在品种×种子来源×CO2互作（表1），表明上部生物量的代际依赖性同样呈现品种差异，其变化趋势与产量（图1）基本一致，进一步证实多代效应对整体植物生长的重要作用。
表1：在FACE实验中，连续母本环境aCO2和连续母本升高eCO2条件下生长的植株，年份、品种、与CO2暴露经历相关的母本种子来源以及CO2处理对产量、地上部生物量和地上部氮吸收的方差分析
（3）多代eCO2暴露下的地上部氮吸收响应
eCO2显著提高了两个品种成熟期的地上部氮吸收量，且同样存在显著的品种×种子来源×CO2互作（表1），但其代际趋势再次呈现显著差异（图2）：W23的氮吸收增强比随代数持续攀升，而Y6显著下降，与产量（图1）和地上部生物量趋势完全一致。
图2：地上部氮吸收对单代和多代eCO2暴露的响应
（4）光合作用响应曲线及估算的光合参数对多代高浓度eCO2暴露的响应
在所有生长阶段，eCO2处理下的水稻叶片净光合速率（A_n）均高于aCO2处理。但随着母本eCO2代数增加，光合参数变化表现出品种特异性。粳稻W23在开花后，其最大净光合速率（A_n,max）和最大Rubisco羧化速率（V_cmax）的CO2增强比有增加趋势；而籼稻Y6在所有生长阶段，两个参数的CO2增强比均呈下降趋势。这从光合作用角度支持了多代效应的品种差异。
（5）光合参数与叶片氮含量、产量与地上部氮吸收的关系
在2020和2021两个年份中，叶片氮含量也表现出显著的品种×种子来源×CO2互作。重要的是，无论母本CO2经历如何，两个品种在不同生长阶段的光合参数（V_cmax, J_max, g_m）均与叶片氮含量呈线性相关。在植株水平上，一个更关键的发现是：不同浓度的CO2处理、母本环境和研究年份，产量与成熟期地上部氮吸收量之间存在共有线性关系（图3）。有力证明氮吸收是促进两个品种对多代CO2环境响应的“主调控因子”，将生理过程与最终经济产量直接挂钩。
图3：产量与地上部氮吸收的相关性
（6）多代eCO2暴露下的DNA甲基化响应
研究团队首次在田间条件下通过WGBS测序分析揭示了水稻响应多代eCO2的全基因组甲基化图谱，是研究的核心技术亮点之一。
WGBS结果显示，eCO2处理在2021年样本中显著改变了两个品种在CG、CHG和CHH三种序列中的DNA甲基化水平（图S4），且这种变化强依赖于母体CO2经历并存在品种差异（图4）。具体而言，连续母本aCO2（A6E0）植株中，eCO2诱导粳稻W23在全基因组、基因体和启动子区域产生更多的低甲基化区域（hypo-DMRs），而诱导籼稻Y6产生更多高甲基化DMRs（hyper-DMRs）（图4A、C、E、G、I、K）。但在连续母本eCO2（A0E6） 植株中，两个品种的甲基化水平完全逆转：W23的低甲基化DMRs减少、高甲基化DMRs增加；而Y6则表现出相反变化（图4B、D、F、H、J、L）。这些结果首次在FACE实验中证明，多代eCO2暴露会引起水稻甲基化组的定向、可遗传变化，且这种改变具有品种特异性，为解释植株生长和表型分化提供了关键分子证据。
图4：对单代和多代eCO2暴露响应的差异甲基化区域数量
2021年FACE实验中，连续母本aCO2（A6E0；A、B、E、F）和连续母本eCO2（A0E6；C、D、G、H）的粳稻W23（A、B、E、F、I、J）与籼稻Y6（C、D、G、H、K、L）植株在全基因组（A–D）、基因体（E–H）和启动子（I–L）区域的DMRs数量。
图S4：2021年FACE系统中，由A6E0和A0E6种子生长的粳稻“W23”和籼稻“Y6”植株在基因体及±2kb区域的CG（A、B）、CHG（C、D）及CHH（E、F）DNA甲基化谱。
（7）多代eCO2暴露下的基因表达响应
RNA-seq分析进一步在转录水平验证了甲基化调控的下游效应。eCO2处理导致两个品种的基因表达发生显著变化，产生大量差异表达基因（DEGs）（图5A），但其调控方向与母本经历高度相关且存在显著品种差异（图5B）。粳稻W23从A6E0种子长成的植株中，eCO2上调DEGs数量略多于下调DEGs；而从A0E6种子长成的植株中，eCO2上调DEGs数量远多于下调DEGs。但籼稻Y6则表现出显著差异，A6E0植株的上调DEGs远多于下调DEGs，A0E6植株下调DEGs略多于上调下调。
GO富集分析揭示了关键生物学过程的差异调控（图5C）：W23中与光合作用和氮代谢相关的生物过程在A6E0植株中被eCO2更多下调，而在A0E6植株中被上调。Y6则完全相反。
对A0E6植株中氮吸收与转运相关基因的进一步分析发现（图S5），eCO₂显著上调了W23中OsNLP2和OsPTR2的表达，但显著下调Y6中OsNLP2、OsNLP3、OsPTR2、OsNPF2.4和OsNPF4.5的表达。这从转录水平直接解释了不同品种的氮吸收能力对多代eCO₂施肥效应的差异响应。
2021年FACE实验中，连续母本aCO2（A6E0）和连续母本eCO2（A0E6）的粳稻W23和籼稻Y6的差异表达基因（DEGs）及其对应的生物学过程
(A) 热图显示粳稻W23和籼稻Y6的A6E0和A0E6植株在aCO2和eCO2下的基因表达水平。
(B) 火山图显示粳稻W23和籼稻Y6的A6E0和A0E6植株在aCO2与eCO2之间DEGs的比较。
(C) 对DEGs进行GO富集分析鉴定出eCO2下生长的粳稻W23和籼稻Y6的A6E0和A0E6植株的关键生物学过程。
图S5：在2021年FACE实验中，连续母本aCO2（A6E0）和连续母本eCO2（A0E6）的粳稻W23（A）和籼稻Y6（B）植株，aCO2与eCO2之间的差异表达基因（DEGs）在氮吸收与转运生物学过程中的富集分析。
结论和启示
本研究通过WGBS和RNA-seq多组学研究揭示了CO2浓度升高对水稻的施肥效应（增产）无法在多代中持续，其效应和方向依赖于母本在高CO2环境下的经历代数以及水稻品种（多亚种）。这种多代效应主要由DNA甲基化和转录组变化所介导，并通过对植株氮吸收调控实现。未来可开展更多作物的长期多代FACE实验，并整合表观遗传学等组学技术，以准确评估和预测气候变化下农业生态系统的长期响应。
WGBS和RNA-seq在本研究中的重要作用
本研究通过WGBS和RNA-seq将研究从现象描述提升至机制解析高度，为eCO2的多代效应提供了表观遗传学证据，明确了DNA甲基化和转录组变化是介导水稻氮吸收、生长和产量对多代eCO2响应的关键机制，将环境信号（多代CO2暴露）、表观遗传修饰、生理功能（氮吸收）和最终农艺性状（产量）有机联系起来。
WGBS：检测全基因组所有胞嘧啶的甲基化状态，特别适用于发现新的、与环境胁迫相关的甲基化变异区域。可结合不同组织、不同发育时期的取样，绘制动态甲基化图谱，并与组蛋白修饰等其它表观标记关联。
RNA-seq：提供基因表达水平的全景视图。通过与WGBS数据整合，可以区分由甲基化直接调控的基因和间接影响的基因，并锁定关键通路。
关于易基因全基因组重亚硫酸盐测序（WGBS）
全基因组重亚硫酸盐甲基化测序（WGBS）可以在全基因组范围内精确的检测所有单个胞嘧啶碱基（C碱基）的甲基化水平，是DNA甲基化研究的金标准。WGBS能为基因组DNA甲基化时空特异性修饰的研究提供重要技术支持，能广泛应用在个体发育、衰老和疾病等生命过程的机制研究中，也是各物种甲基化图谱研究的首选方法。
易基因全基因组甲基化测序技术通过T4-DNA连接酶，在超声波打断基因组DNA片段的两端连接接头序列，连接产物通过重亚硫酸盐处理将未甲基化修饰的胞嘧啶C转变为尿嘧啶U，进而通过接头序列介导的 PCR 技术将尿嘧啶U转变为胸腺嘧啶T。
应用方向：
WGBS广泛用于各种物种，要求全基因组扫描（不错过关键位点）
技术优势：
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技术类型 |
起始量 |
特点 |
覆盖度 |
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常规WGBS |
1μg gDNA |
正常BS建库技术 |
95% |
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Micro DNA-WGBS |
1-10000个细胞/1ng基因组DNA |
在常规WGBS技术上进行技术改进，使得起始量大大降低，适合珍稀样本的研究 |
95% |
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scWGBS |
单细胞/1-10个细胞 |
克服了组织内部细胞异质性的影响，可以满足单个细胞层面的课题研究 |
20% |
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Micro DNA-XRBS |
1ng gDNA、单细胞 |
为Micro DNA-WGBS的简化版本，特别适用于大样本量的珍稀样本DNA甲基化研究 |
20M CG |
参考文献：Cai et al., Carbon dioxide fertilization effect on rice yield is not sustained over multiple generations, One Earth (2025), doi:10.1016/j.oneear.2025.101573
