生命是一个极其复杂的系统，而网络则是解释和理解这种复杂性的有力工具。然而尽管在动植物领域已经建立了许多网络，但跨越不同遗传信息层次的整合网络仍然缺乏。2023年8月7日，Molecular Plant 在线发表了广西大学陈玲玲教授团队和华中农业大学李林教授团队题为MaizeNetome: A multi-omics network database for functional genomics in maiz 的文章，在实验室前期构建的玉米多组学整和网络图谱的基础上(Han et al., 2023)，发展出了一个全面的玉米网络数据库MaizeNetome，填补了这一空白。

MaizeNetome不仅是规模庞大的基因对基因网络，还包含了多个用户友好的工具，以帮助研究人员更好地利用这个网络数据库进行功能基因组学研究。该数据库包含从基因组到转录组、翻译组再到互作组的多组学数据，覆盖了遗传信息的多个层次。研究人员整理了来自五种不同组学的十个网络，并将它们整合到了MaizeNetome中，为用户提供了一个全面且多层次的基因网络图谱。

MaizeNetome的设计是基于三个层次的网络结构：中心网络、直接互作网络和模块网络。这种设计使得研究人员能够系统地解剖各个组学之间的功能基因组学关系。对于反向遗传学分析，MaizeNetome提供了多个工具，如元素搜索，用于查询基因的功能注释、表达信息搜索，用于查询多个组织中转录和翻译的表达信息以及模块网络和直接相互作用网络。此外，研究人员还开发了网络比较工具，帮助用户比较不同基因之间的功能。这些工具可以帮助研究人员深入了解特定基因的功能和关系。

在正向遗传学方面，MaizeNetome提供了一系列工具，如QTG互作打分和通路映射，以帮助研究人员探索农艺性状的分子机制。这些工具可以帮助研究人员迅速缩小候选基因范围，从而更加高效地解析复杂性状。

尽管MaizeNetome是目前已知最大的多组学网络数据库之一，但仍然需要改进和更新。作者计划将来将根据最新的网络检测技术对玉米互作数据库进行定期更新。尽管这个数据库是一个强大的工具，但真实的生物内部环境非常复杂，对于准确复现真实的体内生物过程仍然存在挑战。此外，由于MaizeNetome基于玉米B73第4版基因组参考，对于玉米其他自交系和其他物种的应用有一定的限制。

总之，MaizeNetome为玉米的功能基因组学研究提供了一个全面且强大的工具。整合了不同层次的遗传信息并提供丰富的分析工具，这个数据库有望推动玉米功能基因组学领域的进一步发展。MaizeNetome数据库是免费的，可以通过http://minteractome.ncpgr.cn/进行访问。

德国莱布尼茨研究所在读博士生冯佳武和华盛顿州立大学韩林倩博士为共同第一作者，广西大学陈玲玲教授和华中农业大学李林教授为共同通讯作者。本研究得到了中国国家自然科学基金会和华中农业大学科学技术创新基金会的资助。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.molp.2023.08.002