1、生物信息學在水稻代謝組學研究中發(fā)揮著越來越重要的作用，尤其是近幾年來隨著高通量和高分辨的代謝檢測技術的不斷發(fā)展，可以結合多種生物信息技術和統(tǒng)計學方法，對高通量的代謝數(shù)據(jù)進行有效的分析，以揭示水稻代謝物潛在的遺傳特征。同時生物信息學還可以將代謝組與基因組、轉錄組、蛋白組等其他組學緊密結合在一起，以促進水稻功能基因組學的深入研究。
　　在本研究中，通過結合主成分分析(PCA)、層次聚類分析(HCA)、以及相關性分析等生物信息方法來研究

2、水稻代謝物的自然變異情況，并利用基于代謝組的全基因組關聯(lián)分析(mGWAS)來探究代謝物生物合成途徑中潛在的遺傳基礎。首先從代謝水平分析了近900種代謝物在水稻不同亞群體之間（秈稻和粳稻）以及不同組織之間（葉片和種子）的積累情況，發(fā)現(xiàn)水稻代謝物的積累不僅在秈粳群體之間具有顯著的差異，而且也具有明顯的組織特異性。為了從遺傳的角度來解釋這種現(xiàn)象，分別在不同群體和不同組織中進行比較mGWAS分析，結果表明水稻代謝物在不同群體中的遺傳調控具有顯著

3、的差異性，同時也發(fā)現(xiàn)水稻代謝物在不同組織中的遺傳調控具有特異性，并且認為產生這種特異性的主要原因是基因的組織特異性表達。
　　利用多種生物信息方法將mGWAS的結果與基因組、轉錄組、代謝組及其他組學的數(shù)據(jù)有效的整合，可以促進水稻功能基因組學的研究，包括群體遺傳變異的分析、基于轉錄組數(shù)據(jù)的共表達分析、序列相似性的比較，以及基于GGM模型的代謝網絡的構建等?；诖舜蠹s有30個新的候選基因和40個未知代謝物從水稻種子mGWAS的顯著位點

4、中鑒定出來，其中基因Os04g11970進行了功能驗證，而且還有4個色胺和5-羥色胺的衍生物通過實驗解析出來。除此之外，水稻與玉米mGWAS之間的同源位點的共定位分析，可以揭示出具有相同或相似化學結構的代謝物在水稻與玉米之間共同的遺傳調控，而且該方法可以將水稻mGWAS中大效應的位點與玉米mGWAS的高分辨率有效結合，從而大大提高水稻代謝遺傳基礎的研究，最終我們通過該方法鑒定出20個候選基因，其中Os06g18670已完成了功能驗證。<

5、br>　　最后基于代謝全基因組關聯(lián)分析(mGWAS)和農藝性狀全基因組關聯(lián)分析(pGWAS)的并行研究，我們可以探究代謝物與農藝性狀的遺傳關系。在本文中，鑒定出一些與種皮顏色、大小等農藝性狀相關的候選基因，而且通過實驗證明了Os02g57760對葫蘆巴堿與粒寬兩種性狀的共同影響，從而為揭示代謝組與表型組之間的遺傳關系提供了直接證據(jù)。
　　綜上所述，生物信息學對代謝組學的研究具有十分重要的作用?；诖耍梢园l(fā)展出一種強大的分析工具，