摘要
【目的】 探究北京地区元宝枫凋落叶对桔梗药用活性成分积累的影响，通过转录组测序揭示桔梗根部活性成分合成的分子机制。【方法】利用Illumina对桔梗根部进行转录组测序，分析萜类、类黄酮和苯丙烷类次生代谢产物合成通路中的基因表达变化。【结果】共检测到15727个SSR位点。发现753个DEGs注释到GO数据库的三大分类中，314个DEGs注释到KEGG数据库的105个代谢通路中。与对照组相比，分别有17，7，26个DEGs参与萜类、类黄酮和苯丙烷类化合物的生物合成。【结论】萜类和苯丙烷合成途径的DEGs主要上调表达，类黄酮合成途径的DEGs普遍下调表达。推测萜类和苯丙烷类物质合成上升，类黄酮合成下降。获得了桔梗根部的全部转录组信息，并初步预测了桔梗萜类、类黄酮以及苯丙烷类合成可能的调控通路。
Abstract
[Objective] The aim of this study was to explore the effect of Acer truncatum fallen leaves in Beijing on the accumulation of medicinal active ingredients of Platycodon grandiflorum and to reveal the molecular mechanism of active ingredient synthesis in P. grandiflorum roots through transcriptome sequencing. [Methods] We performed transcriptome sequencing using Illumina high throughput sequencing technology. Gene expression changes in the synthesis pathways of terpenes, flavonoids, and phenylpropanoid secondary metabolites were analyzed. [Results] A total of 15727 SSR loci were detected. 753 differentially expressed genes (DEGs) were annotated into three major categories of the GO classification, and 314 DEGs were classified into 105 metabolic pathways in the KEGG classification. Compared with the control group, there were 17, 7, and 26 DEGs involved in the biosynthesis of terpenes, flavonoids, and phenylpropanoids, respectively. [Conclusion] We found that DEGs in the terpenes and phenylpropanoid synthesis pathways were mainly up-regulated, while DEGs in the flavonoid synthesis pathway were generally down-regulated. It is speculated that the synthesis of terpenes and phenylpropanoids is increased, while the synthesis of flavonoids is decreased. We obtained the transcriptome information of P. grandiflorum roots and preliminarily predicted the regulatory pathways for the synthesis of terpenes, flavonoids, and phenylpropanoids in P. grandiflorum.
桔梗[Platycodon grandiflorus（Jacq.）A. DC.]是桔梗科（Campanulaceae）桔梗属（Platycodon）的多年生草本植物，在中国主要分布在东北、华北、华东、华中各省，其根部可入药，《神农本草经》中记载桔梗：味辛，微温。主胸胁痛如刀刺；腹满肠鸣幽幽；惊恐，悸气。具有宣肺、利咽、祛痰、排脓等功效。在临床上，2020版《中国药典》[1]记载桔梗常用于治疗咳嗽痰多，胸闷不畅，咽痛音哑，肺痈吐脓。近几年，因其较高的药用价值，国内外市场对桔梗的需求量逐年攀升，野生桔梗资源日渐枯竭，其供应重心已明显转向人工栽培领域[2-3]。随着北京市百万亩造林政策持续推进，元宝枫（Acer truncatum Bunge.）作为北京市的乡土树种，其林区种植面积在逐年增加。为充分利用森林资源及其生态系统，林下经济应运而生，林下种植中药材不仅利用了林下闲置的土地，提高土地利用效率，也符合绿色生态农业发展[4-5]。因此，桔梗成为林药复合种植模式下的备选药材。课题组前期研究结果[6]表明，元宝枫凋落叶对桔梗产生较强的化感抑制作用，并能显著抑制桔梗幼苗根长，但其化感物质影响桔梗根系药用活性成分积累的分子机制尚不清楚，需要进一步研究。
桔梗根中主要含三萜皂苷类、多糖类、酚类、脂肪酸、甾醇、黄酮类、氨基酸和聚乙炔类化合物[7]。其中三萜皂苷是桔梗根部的关键活性成分[8]。研究发现，桔梗皂苷对抗炎[9]、抗肿瘤[10]、保肝[11]和保护心血管[12]有一定的作用。孙萍等[13]研究发现桔梗皂苷还有一定的减轻肿胀、缓解痛风等作用。孙晓春等[14]研究发现桔梗总黄酮具有一定的抗氧化性，且抗氧化能力与维生素C无显著差异。近年来，高通量测序技术作为一种新发展的转录组学研究方法，正逐渐应用于药用植物转录组的研究中[15]。在转录组测序技术的推动下，许多药用植物的基因信息已经发表，如余甘子（Phyllanthus emblica L.）[16]、决明[Senna tora（L.）Roxb.][17]、紫苏[Perilla frutescens（L.）Britt.][18]、全萼秦艽（Gentiana lhassica）[19]等，为深入探索这些植物中特定的次生生物合成途径提供了关键依据。周云等[20]对瑶药半枫荷（Semiliquidambar cathayensis H. T. Chang.）的根和叶进行转录组测序，获得了根和叶的转录组信息特征，为半枫荷次生代谢途径解析研究提供了依据。邹远等[21]对家种羌活（Notopterygium incisum Ting ex H. T. Chang.）根茎中的基因表达进行比对分析，鉴定到10种苯丙烷生物合成的关键酶基因在根茎中差异表达。目前对于桔梗的研究主要集中在药理和病理学，关于其转录组分析的报道相对较少。前人相关研究[22]仅挖掘出桔梗中皂苷生物合成途径的关键基因，但对皂苷的具体合成途径并未详细阐述。此外，对于桔梗根部类黄酮和苯丙烷类的合成途径，目前鲜有报道。因此，该研究以元宝枫凋落叶浸提液处理的桔梗根部及其对照组为材料，采用高通量测序技术对桔梗根部进行转录组测序分析，挖掘桔梗根部响应元宝枫凋落叶的差异表达基因（differentially expressed genes，DEGs），并进一步解析这些DEGs在桔梗根部生物活性成分合成途径中的作用机制，有助于全面理解元宝枫凋落叶如何影响桔梗根部萜类、类黄酮和苯丙烷类活性物质的合成，也为今后相关研究提供理论依据。
1 材料和方法
1.1 材料
根据本实验室前期研究资料，用6.25 g/L的元宝枫凋落叶浸提液处理桔梗后，其各项生理指标与对照组相比差异显著。所以在此次试验中，采用6.25 g/L的元宝枫凋落叶浸提液处理的桔梗幼苗根部为试验组（标记为LR），蒸馏水处理的桔梗幼苗根部为对照组（标记为CK），每组均设置3个生物学重复。经过60 d处理后，每组桔梗根部各取3份（分别记为LR1、LR2、LR3和CK1、CK2、CK3），共计6份，用蒸馏水冲洗干净后装入冻存管内，立刻放进液氮中速冻。后续测序工作由北京百迈客生物医学科技有限公司完成。
1.2 总RNA提取、文库构建及测序
用TrizolReageng（Invitrogen）试剂盒法提取桔梗根部总RNA，用NanoDrop 2000分光光度计和Agient2100/LabChip GX精确检测RNA的纯度、浓度和完整性，将检测合格后的总RNA用NEBNext UltraTM RNA Library Prep Kit for Illumina（NEB）构建转录组文库，制备合格后的文库用Illumina Nova-Seq测序平台进行高通量测序分析。
1.3 转录组序列组装拼接
转录组测序后得到原始数据（raw reads），将原始数据通过Trimomatic软件[23]进行过滤。去除含有接头的、低质量的序列（包括去除N的比例大于10%的序列；去除质量值Q≤10的碱基数占整条序列的50%以上的序列），得到高质量的数据（clean reads）用于后续分析。将高质量数据使用Trinity软件[24]进行拼接以得到转录本（transcripts），主要参数为min contig length 200，group pairs distance500，其余默认。最后通过同源拼接获得桔梗的单基因簇（unigene）。
1.4 Unigene功能注释和比对
用Diamond[25]、Kobas[26]、Hmmer[27]和InterProScan[28]软件，将unigene序列与NR、Swiss-Prot、COG[29]、KOG、eggNOG4.5、KEGG、Pfam数据库比对分析，获得unigene的注释信息。
1.5 差异基因分析
差异表达倍数|log2αFC|≥1且错误发现率（false discovery rate，FDR）小于0.01为筛选标准，采用DESeq2[30]进行基因差异表达分析，筛选出DEGs，接着对DEGs进行差异基因统计、GO功能富集分析及KEGG代谢通路富集分析。
1.6 实时荧光定量PCR验证
筛选出3个通路中代表性的6个DEGs进行qRT-PCR试验，验证数据的可靠性。以18S为内参基因，其正向引物序列（5′→3′）为CAACCATAAACGATGCCGA，反向引物序列（5′→3′）为AGCCTTGCGACCATACTCC。其他各基因的qRT-PCR 引物如表1所示，采用法计算各基因相对表达量。
表1qRT-PCR的引物序列
Table1Primer sequences for qRT-PCR
2 结果与分析
2.1 转录组测序数据及可靠性分析
如表2所示，转录组测序共得到67.29 Gb的高质量数据，各样品Q30（质量值≥30的碱基所占百分比）值均不小于90.85%，GC含量为44.43%~44.54%。
用Trinity对高质量数据进行拼接，共获得143 212个转录本，总长度高达197 917 892 bp，其中N50的长度为2 195 bp。组装后共得到62 938个unigene，总长度为69 137 180 bp，N50的长度为2 070 bp，说明整体数据可靠，为后续分析奠定了基础。其中在[200，300）bp的unigene数目最多（表3），有14 852条，占比为23.60%；在[1 000，2 000）bp的数目最少，有10 479条，占比为16.65%。
表2样品测序数据质量评估统计
Table2Evaluation statistics of data quality of sample sequencing
此外，采用Pearson相关系数对6个样本的相关性进行分析，相关系数越接近1，代表样本之间相关性越高。分析结果如图1所示，组内3个重复样本间的相关性较高，组间样本相关性则明显降低，两组样本能够有效地区分开。各个样本间相关性系数均在0.91以上，具有极高的相关性。进一步说明数据的高可靠性，可以推进后续分析工作。
表3转录本和unigene统计结果
Table3Statistic results of transcripts and unigenes
图1样本相关性分析图
Fig.1Analysis plot of sample correlation
2.2 Unigenes比对与功能注释
将获得的62 938条unigenes序列在COG、GO、KEGG、KOG、Pfam、SwissProt、eggNOG4.5、NR和TrEMBL中进行比对（表4），注释到的unigenes数目分别6 798、21 074、17 138、13 947、17 799、16 214、21 125、26 506、25 468，占总注释数的比例分别为10.80%、33.48%、27.23%、22.16%、28.28%、25.76%、33.56%、42.11%、40.47%。共27 399条unigenes序列得到注释结果，占比43.60%。
桔梗unigenes在NR数据库比对结果（图2）显示，蓝果树（Nyssa sinensis Oliver）的转录本与桔梗的同源性最高，为4 473个，占总数的16.88%。其后依次是茶树[Camellia sinensis（L.）Kuntze]、刺苞菜蓟（Cynara cardunculus L.）、中华猕猴桃（Actinidia chinensis Planch.）、葡萄（Vitis vinifera L.）、少孢节丛孢菌（Ascocoryne sarcoides）、莴苣（Lactuca sativa L. var. angustana Irish.）、胡萝卜（Daucus carota var. sativa Hoffm.）、向日葵（Helianthus annuus L.）和黄花蒿（Artemisia annua Linn.），分别有2 268，2 043，1 189，1 080，665，624，490，477，417个，分别占比为8.56%、7.71%、4.49%、4.07%、2.51%、2.35%、1.85%、1.80%、1.57%。其他物种有12 776个，占比48.20%。
共对21 074个unigenes成功进行了GO注释分析，分布在三大类的41个亚类中。其中生物过程22个、细胞组分3个和分子功能16个（表5）。在生物学过程中，代谢过程条目和细胞过程条目分别占比31.50%和33.71%。在细胞组分当中，以细胞结构体条目占比最多，为58.87%；在分子功能中，催化活性条目和结合条目占比较多，分别占该类别的46.04%和39.38%。
表4转录组注释信息统计
Table4Statistics of transcriptome annotation
图2NR数据库物种注释分布统计
Fig.2Distribution statistics of species annotations in NR database
有8 737个unigenes在KEGG数据库中进行通路富集分析，共富集到105条代谢通路，前50个通路如表6所示。主要富集到的代谢通路有植物与病原体的相互作用、核糖体和碳代谢，分别占比7.39%、7.14%和5.06%。其余依次为植物激素信号转导（4.94%）、内质网蛋白质加工（4.65%）等代谢通路。
2.3 简单重复序列（simple sequence repeat，SSR）检测
通过MISA（https://webblast.ipk-gatersleben.de/misa/）对桔梗转录本进行SSR检测，共检测到15 727个SSR位点。所有碱基重复类型中，单碱基重复类型最多（p1: 5 985）；最少的是六碱基（p6: 35），仅为单碱基重复的0.58%。其他SSR类型分别包含1 848个复合型SSR（c），70个SSR之间有重叠的复合类型SSR（c*），5 786个二碱基重复（p2），1 790个三碱基重复（p3），170个四碱基重复（p4）和43个五碱基重复（p5）（表7）。
表5Unigene的GO分类
Table5GO classification of unigenes
表6Unigenes的KEGG分类
Table6KEGG classification of unigenes
表7桔梗的SSR位点分析
Table7Analysis of SSR loci in P. grandiflorus
2.4 差异表达基因分析
差异表达倍数|log2αFC|≥1且错误发现率FDR＜0.01为阈值，筛选2个样本之间的DEGs。处理组与对照组相比，DEGs数目为1 445个，其中有702个上调基因，743个下调基因（图3）。
2.5 差异表达基因GO功能注释和KEGG通路分析
对元宝枫凋落叶浸提液处理后桔梗根部的DEGs进行GO富集分析，结果（表8）显示，共有753个DEGs在生物学过程、细胞组分和分子功能三大类中富集，进一步细分为32个功能亚类，分别包含18个、3个和11个功能亚类，主要集中在生物过程。在生物过程中，DEGs主要分布在代谢过程（30.80%）和细胞过程（29.77%）等条目。细胞组分中，DEGs在细胞结构体（67.35%）通路中最为富集。在分子功能注释的DEGs大部分集中在催化活性（39.43%）和结合（44.82%）条目中。
图3差异基因火山图
Fig.3Volcano map of DEGs
横轴中的α指差异表达倍数，纵轴的β指FDR值。
The α on the horizontal axis represents the fold of differential expression, while the β on the vertical axis represents the FDR value.
表8DEGs的GO分类
Table8GO classification of DEGs
对桔梗对照组和处理组中的DEGs进行KEGG富集分析，共有314个DEGs注释到105个代谢通路中。
前50个代谢通路如表9所示，其中细胞过程11个、环境信息过程39个、遗传信息过程69个、新陈代谢249个、生物系统38个。
表9桔梗根部处理组和对照组中DEGs的KEGG分类
Table9KEGG classification of DEGs in treated and control groups of P. grandiflorus roots
选择差异基因富集最显著的前20条KEGG通路绘制气泡图。结果（图4）表明，DGEs显著富集在植物病原体互作、苯丙烷类的生物合成、植物MAPK信号通路等途径。
2.6 关键次生代谢产物合成途径相关酶鉴定
2.6.1 萜类生物合成关键基因挖掘
桔梗根部经元宝枫凋落叶浸提液处理后筛选出与萜类生物合成相关的多条代谢通路，包括单萜、倍半萜和三萜、二萜以及萜类化合物骨架生物合成。共有10个差异表达的关键酶，包括17个DEGs，整体呈现上调水平（7个下调，10个上调）。分别为前纳吡咯二烯加氧酶（CYP71D55）、大根香叶烯合酶（GERD）、β香树素合成酶（LUP4）、羽扇豆醇合成酶（LUS）、香叶基香叶基焦磷酸合成酶（GGPS）、新薄荷醇脱氢酶（MNR）、8-羟基香叶醇脱氢酶（10HGO）、（E）-8-羧基芳樟醇合成酶（CYP76F14）、稻壳酮内酯A合成酶（MAS）、赤霉素2β双氧化酶（GA2ox）。10HGO、CYP71D55、CYP76F14、LUS的DEGs均呈现上调表达，MAS的DEGs呈现下调表达，其余关键酶的DEGs既有上调表达，也有下调表达（表10）。这些酶在通路中的具体定位，以及各DEGs的表达量如图5所示。
图4差异表达基因的KEGG气泡图
Fig.4KEGG bubble map of the differentially expressed genes
表10萜类生物合成途径DEGs分析
Table10Analysis of DEGs in terpene biosynthetic pathway
图5桔梗根中萜类生物合成途径
Fig.5Terpene biosynthesis pathway in roots of P. grandiflorus
热图表示DEGs表达量的高低，从深蓝到深红是指表达量从低到高。图中红色字体为催化酶，黑色字体为产物。下同。
The heatmap indicates the level of expression of DEGs, and from dark blue to dark red means the expression is from low to high. Catalytic enzymes are shown in red font and products in black font. The same as below.
2.6.2 类黄酮生物合成关键基因挖掘
从类黄酮生物合成途径中，与对照组相比，共筛选到2个差异表达的关键酶，包括7个DEGs。分别为二氢黄酮醇4-还原酶（DFR）和莽草酸O-羟基肉桂酰转移酶（HCT）。DFR的DEGs均呈现下调表达，HCT的DEGs既有上调也有下调表达（表11）。这些酶在通路中的具体定位，以及各DEGs的表达量如图6所示。
2.6.3 苯丙烷类生物合成差异基因挖掘
在苯丙烷类生物合成途径中筛选到7个关键酶在根中差异表达，包括26个DEGs。整体呈现为显著的上调表达模式（17个上调，9个下调）。其中，以肉桂醇脱氢酶（CAD）和过氧化物还原酶6（PRDX6）的DEGs占比最多，各有5个上调，下调数分别为2个和1个（表12）。
7个差异表达关键酶分别为4-香豆酸辅酶A连接酶（4CL）、肉桂醇脱氢酶、肉桂酰辅酶A还原酶（CCR）、松柏醛脱氢酶（REF1）、莽草酸O-羟基肉桂酰转移酶（HCT）、咖啡酸3-O-甲基转移酶（COMT）、过氧化物还原酶6。COMT的DEGs呈现上调表达，4CL和REF1的DEGs呈现下调表达，其余关键酶的DEGs既有上调表达，也有下调表达。这些酶在通路中的具体定位，以及各DEGs的表达量如图7所示。
表11类黄酮生物合成途径DEGs分析
Table11Analysis of DEGs in the flavonoid biosynthetic pathway
图6桔梗根中类黄酮生物合成途径
Fig.6Flavonoid biosynthesis pathway in roots of P. grandiflorus
表12苯丙烷类生物合成途径DEGs分析
Table12Analysis of DEGs in the phenylpropane biosynthetic pathway
图7桔梗根中苯丙烷类生物合成途径
Fig.7Phenylpropane biosynthesis pathway in roots of P. grandiflorus
图86个DEGs的qRT-PCR相对表达量
Fig.8Relative expression of qRT-PCR for 6 DEGs
*表示P＜0.05。
* indicates P＜0.05.
2.7 qRT-PCR验证
为了验证转录组结果的准确性，从3个通路中选取6个DEGs进行qRT-PCR分析。如图8所示，其中TRINITY_DN3415_c0_g1和TRINITY_DN17193_c0_g1的表达量虽然有所增加但未达到显著性水平，而TRINITY_DN4380_c0_g1、TRINITY_DN4628_c0_g1、TRINITY_DN20272_c0_g1和TRINITY_DN11918_c0_g1的相对表达量则呈现出显著上升的趋势。这6个DEGs的相对表达量与测序数据的变化趋势完全一致，进一步证明转录组数据的准确可靠。
3 讨论
本研究通过对桔梗根部进行转录组测序，初步分析了2组样本中基因表达的特征，共有27 399条unigene序列得到注释结果，占比43.6%，说明桔梗根部还有大量的基因信息有待进一步研究。筛选SSR位点可用于遗传多样性的分析，任重等[31]利用7对SSR引物对210份黄连木种质资源进行分子标记，分析其遗传多样性、亲缘关系及分化特征，构建DNA分子身份证，为黄连木资源保护与种质利用提供理论支撑。目前这项技术在中药材的研究中也得到了广泛应用，洒威等[32]利用SSR分子标记对羌活与宽叶羌活邻域及异域分布的23个自然种群（227个个体）进行遗传多样性和种间分化分析，发现其物种间展现出了显著的遗传分化特征，并且遗传变异主要源自种群内部。本研究共检测到15 727个桔梗的SSR位点，其中占比最多的是单碱基重复类型。所检测到的SSR标记可为后续桔梗遗传图谱构建提供坚实的理论基础和丰富的分子标记资源。
萜类物质作为植物体内重要的次生代谢物，能帮助植物抵抗病虫侵害，有防御、生长和发育反应及化学通讯等作用。三萜类皂苷是桔梗根系主要活性成分，在其生物合成过程中，植物细胞色素P450（cytochrome P450，CYP450s）利用氧气和NAD（P）H介导了三萜类化合物骨架的特异性羟基化过程[33]。近几年，通过转录组测序技术，在人参和甘草（Glycyrrhiza uralensis Fisch.）等药用植物中筛选出了许多CYP450家族基因并对其功能进行了分析[34]。王祥等[35]在蒙古黄芪[Astragalus membranaceus（Fisch.）Bunge.]皂苷合成通路中挖掘到的8种CYP差异表达关键酶基因，均可作为蒙古黄芪三萜皂苷合成后加工与修饰的候选基因。本研究在桔梗三萜类合成途径中筛选出的CYP71D55基因，认为是CYP71多基因家族的一员，在经过元宝枫凋落叶浸提液处理后显著上调表达，推测CYP71D55可能作为关键基因参与桔梗三萜类皂苷的合成后修饰过程，具体调节机制有待进一步研究。在桔梗根部萜类化合物生物合成途径中，上调的DEGs较多，可能造成桔梗根部的萜类等有效化合物增多。
类黄酮作为植物体内重要的色素，参与传粉、种子传播，并吸收紫外线以保护植物免受伤害，对维护植物生态和生长至关重要。DFR是类黄酮合成途径中的关键酶之一，李军等[36]在双色鸳鸯美人蕉（Canna warscewiezii A.Dietr.）中克隆其基因、构建载体，并用于提高黄酮类化合物的含量。姚佳等[37]研究发现DFR在苹果（Malus pumila Mill.）类黄酮代谢途径中发挥了积极作用，其表达受到抑制时，苹果的黄酮醇和花色苷含量明显降低。张新业等[38]研究发现菊芋（Helianthus tuberosus L.）HtHCT基因除了在调节拟南芥和本氏烟中的木质素含量方面有重要作用外，对受体材料中类黄酮的合成也展现出了显著影响。在本研究中，分别鉴定出2个和5个编码DFR和HCT的基因，既有上调表达也有下调表达，推测类黄酮生物合成途径存在正向、负向2种调控方式。这些基因相互作用共同影响了桔梗中类黄酮物质的合成。
苯丙烷代谢途径是合成木质素次生代谢物的主要途径[39]，木质素是植物细胞次生壁的重要成分之一[40]。CAD、COMT和PRDX6是木质素合成过程中的关键酶[41-43]。有研究表明，在非生物胁迫下CAD基因表达增强会促进细胞壁木质化，加速木质素的生物合成[44]。杜锦瑜等[45]发现蒙古冰草（Agropyron mongolicum）中的AmCOMT1基因在茎秆和根等木质素含量高的组织中高表达，在木质素合成中发挥重要作用。在本研究中CAD、COMT和PRDX6均整体呈现上调表达，推测桔梗根部细胞壁内木质素的含量可能会升高，进而增强了细胞壁的木质化程度。细胞壁中木质素的积累往往会伴随着纤维素和半纤维素的减少，抑制细胞的伸长。此外，Minami等[46]在比对2种水稻对深水响应的转录组分析时发现，细胞壁木质化可能在抑制深水稻的快速生长中起作用。这一发现与本试验结果相呼应，即桔梗幼苗在受到元宝枫凋落叶浸提液处理后，其根部细胞壁木质化的增强可能是导致根长显著缩短的分子机制之一。
4 结论
对经过元宝枫凋落叶浸提液处理的桔梗根部样本及其对照组进行转录组分析，共获得62 938条unigenes。共有21 074个unigenes成功进行了GO注释分析，8 737个unigenes在KEGG数据库中进行通路富集分析。检测到SSR位点15 727个。有753个DEGs注释到了GO数据库的32个功能亚类，314个DEGs富集到了KEGG的105个通路中。在萜类、类黄酮和苯丙烷类合成通路中分别鉴定到17个、7个和26个DEGs。在萜类生物合成途径中，10HGO、CYP71D55、CYP76F14、LUS均呈现上调水平；在黄酮类合成途径中，DEGs主要呈现下调水平；在苯丙烷合成途径中，COMT、CCR、HCT、CAD和PRDX6均整体呈现上调表达，4CL和REF1呈现下调表达。获得了桔梗根部的全部转录组信息，并通过鉴定到的DEGs，初步预测了桔梗萜类、类黄酮以及苯丙烷类合成可能的调控通路。
