Mol Plant | 中国农业大学林涛团队构建多组学数据库与分析平台TomOmics支持定制化生物信息学分析并推动番茄功能基因组学研究进展
DOI:10.1016/j.molp.2026.05.004
2026年5月12日，中国农业大学林涛教授团队在Molecular Plant 在线发表了题为 TomOmics: An integrative multi-omics platform for comparative and functional research in tomato 的研究论文。该研究构建了一个涵盖“基因组-变异组-转录组-甲基化组-表型组”的综合性多组学数据库与分析平台“TomOmics”，支持科研人员进行定制化的生物信息学分析，推动了番茄功能基因组学研究进展，并为番茄的精准育种提供了强有力的支持。番茄作为全球最重要的蔬菜作物之一，不仅是人们日常饮食中不可或缺的营养来源，更是茄科植物研究的模式物种，具有极高的经济价值和研究意义。近年来，番茄研究已步入多组学时代，积累了海量的基因组、转录组、变异组、表观组等数据。然而，现有数据往往面临数据收集不完整、格式不统一、缺乏深度整合分析工具等问题，严重制约了功能基因组学研究和精准育种的效率。为突破这一瓶颈，研究团队开发了全新的番茄多组学数据库与分析综合平台——TomOmics（http://tomatogenetics.cau.edu.cn）。该平台旨在整合碎片化的数据资源，提供一站式的分析工具，更通过创新的Multi-Omics模块和Search工具，实现了从数据查询到交互式功能分析的全流程覆盖，为茄科作物的遗传改良和机制探索提供了强有力的支撑。
TomOmics平台是一套集成了基因组、变异组、转录组、表观组、表型组及多组学分析的综合性数据库。研究团队系统性地整合了72个番茄基因组、来自1505份种质资源的5902万多个遗传变异位点、465个转录组样本、96份自然材料的甲基化数据以及1107个农艺性状表型数据，构建了迄今为止最全面的番茄多组学资源库。平台设计了八大功能模块，包括Genome（基因组）、Variome（变异组）、Transcriptome（转录组）、Epigenome（表观组）、Phenotype（表型组）、Multi-Omics（多组学整合）、Tools（工具箱）和Download（数据下载），为番茄重要性状候选基因的快速筛选与番茄的遗传改良研究提供了宝贵的参考。
其中，Multi-Omics模块通过系统性整合变异组、表达组和表型数据，构建了包含单倍型（Haplotype）、祖先单倍型区块（AHG）、表达数量性状位点（eQTL）及全基因组关联分析（GWAS）在内的多组学分析框架，能够清晰展示调控特定基因表达的遗传变异，助力科研人员在复杂基因组区域中精准锁定功能性变异并筛选GWAS信号背后的候选基因。
为了提升用户体验，TomOmics开发了高度集成的Search工具，它不仅仅是简单的关键词检索，更作为一个统一门户将分散数据汇聚，实现了“单点查询，全景展示”。用户输入目标基因ID后，TomOmics会即时展示包含基因结构与同源信息、遗传变异矩阵、基因表达模式和单倍型数据在内的四大维度数据。此外，用户还可通过点击箭头直接跳转至JBrowse可视化浏览器、BLAST比对工具或CRISPR/Cas9靶点设计界面，极大简化了从“发现基因”到“设计实验”的科研流程。
图2Multi-Omics模块与Search工具应用展示
此外，TomOmics平台还集成了多种用户友好的分析工具，如序列比对、基因功能富集、序列提取、引物设计以及CRISPR/Cas9编辑靶点设计等在线分析工具。该平台已正式上线并免费向全球科研人员开放，未来还将持续更新，计划引入更多人工智能驱动的分析模块，致力于成为连接计算生物学发现与田间育种实践的核心枢纽。中国农业大学博士后王妍（现为国际竹藤中心助理研究员）为该论文第一作者，中国农业大学林涛教授和北京市农林科学院蔬菜研究所周明副研究员为共同通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金资金资助。
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