【LorMe成果】微生物功能基因助力中药材根腐病早期预测：从描述到预警的新范式

本研究由南京农业大学沈其荣院士团队完成，首次系统采集了当归、黄芪、党参等11种根茎类药用植物的199份健康与发病根际土壤样品，覆盖四大主产区。结合宏基因组测序、加权基因共表达网络分析与机器学习，构建了基于微生物功能基因的根腐病早期预测模型。研究背景是镰刀菌等病原菌引起的根腐病严重威胁药用植物产量与品质，传统诊断方法依赖病原菌检测但难以实现早期预警。研究目的是将微生物功能基因从描述性指标转化为预测性工具。研究结论表明，鉴定出三个关键功能基因K18968、K15011和K13290，开发了qPCR定量体系，结合机器学习模型实现超过80%的预测准确率，可在植物未出现症状前识别高风险土壤，为土传病害精准预警提供了新策略。