2026年3月，浙江理工大学联合北京中医药大学等团队在国际期刊 Frontiers in Plant Science 发表题为 Machine learning integrates metabolomics and proteomics to identify key regulators of anthocyanin biosynthesis in edible rose petals（机器学习整合代谢组学与蛋白质组学，鉴定食用玫瑰花瓣中花青素生物合成的关键调控因子）的论文。

该文以白玫瑰（Rosa alba，RA）、大马士革玫瑰（Rosa damascena，RD）与百叶玫瑰（Rosa centifolia，RC）三个食用玫瑰品种为材料，解析花瓣花青素的组成差异及其调控网络。  

  通过广泛靶向代谢组学与蛋白质组学同步测定，并结合加权基因共表达网络分析（WGCNA）与机器学习模型，筛选花青素合成的关键蛋白与上游转录因子。

结果显示，三个品种共检出 13 种花青素，RC 总量最高、约为 RA 的五倍；十个结构蛋白与 NAC、bZIP_2、C3H 等转录因子被提示为潜在的核心调控者。

该研究为理解食用玫瑰花色形成的分子基础提供了框架，也为后续育种与功能验证给出了候选靶点。

详细内容请访问：“芳界拾遗公众号”

https://mp.weixin.qq.com/s/OySMmq4u6aQ-DTjGY7RfWw

编辑：小木   审核：木木哥