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• GSE9通过ERF、WRKY和bZIP转录因子协调激素信号传导。

• GSE9通过次级代谢物生物合成途径调控晶粒形状。

• GSE9在圆锥花序中维持全基因组转录-翻译协调。

• 多组学揭示了基因编辑后系统性脱钩现象，超出了目标效应。

• 机器学习识别由GSE9控制的核心代谢网络。

图1：样本采集与主成分分析。

对差异基因开展 WGCNA 分析，获得多个共表达模块，其核心模块显著富集赤霉素代谢、激素信号转导通路。本研究筛选得到大量差异转录因子并分为 7 类表达模式。GSE9 敲除显著扰乱转录因子表达，过表达株系相对稳定，受影响的核心家族为ERF、WRKY、bZIP。qPCR 验证测序结果可靠。这些转录因子参与激素信号与生殖发育调控，其紊乱可介导激素及苯丙烷代谢通路重塑，是 GSE9 调控穗发育的重要机制。图2图3

图2：DEGs的WGCNA涉及激素相关通路在发育调控中的作用。

图3：圆锥花序发育期间转录因子的表达分析和功能分析。

代谢组检测得到 2593 个差异代谢物，代谢扰动随穗发育逐步加剧，基因修饰带来的代谢改变存在阶段特异性。k-means 聚类结合转录组共响应分析，证明转录动态与代谢变化协同；构建转录因子 - 代谢物调控网络，筛选出调控穗发育的核心转录因子。利用 KANMB 机器学习锁定 439 个关键代谢物，提示淀粉代谢、次生代谢通路受 GSE9 调控。生理实验证实 GSE9 抑制苯丙素途径、促进淀粉合成；同时调控激素信号与糖转运基因，敲除后蔗糖转运受阻，淀粉积累下降。算法对比验证，KANMB 识别多组学生物标志物的综合性能优于传统机器学习模型。图4图5图6

图4。水稻穗生长周期中代谢物和基因表达的动态。

图5。共表达网络分析揭示了转录因子与代谢物在圆锥花珠发育过程中的相互作用。

图6。基因的功能富集与KANMB识别的关键代谢物相关。

采用 DIA-NN 完成蛋白质组数据分析，共定量注释 16048 个蛋白，筛选得到 2287 个差异蛋白。蛋白组重塑主要由发育进程驱动，差异蛋白数量随发育逐步上升，后期下调蛋白占比更高。基因操作引发阶段特异性蛋白表达变化，c 阶段对 GSE9 调控最为敏感。将 DEPs 聚类为 6 个模块，多个模块富集植物激素信号通路，部分聚类关联类黄酮生物合成；不同基因型在多个关键发育时期呈现相反的蛋白表达趋势。图7

图7。圆锥发育期间的蛋白质组动力学与全基因组转录-翻译协调。

整合转录、蛋白组数据发现，水稻穗发育过程中，转录本数量波动明显，蛋白表达水平相对稳定，蛋白组可缓冲转录组波动。样本内 mRNA 与蛋白丰度相关性偏低，说明蛋白积累主要受转录后调控影响。

野生型植株存在稳定的转录 - 翻译协同关系。GSE9 过表达仅轻微破坏该调控平衡，而GSE9 敲除会显著降低转录与蛋白的同步相关性，造成大范围转录 - 翻译解耦，且主要影响瞬时同步调控，不改变时序滞后调控模式。

机制分类表明，GSE9 以转录层级调控为主，同时植株可通过翻译代偿机制抵消转录波动，维持蛋白稳态。本研究仍存在局限性，单株编辑材料无法完全排除遗传背景、非靶向突变及发育差异带来的干扰，仍需更多试验验证。

GSE9通过转录因子网络调控激素信号与次级代谢通路，维持花序转录 - 翻译协同平衡，进而调控穗型与粒形。机器学习定位其核心代谢网络；基因编辑存在靶标外全局组学扰动，为水稻育种与编辑安全性评估提供支撑。