植物神经生物学作为新兴交叉学科，打破了“植物无复杂信号调控”的传统认知。越来越多的证据表明植物拥有复杂而精密的电信号和化学信号传导网络，能够感知环境变化、存储信息并做出适应性决策。在这一新兴交叉领域的探索中，生物信息学正发挥着不可替代的关键作用。
　　基因组与转录组分析是生物信息学助力植物神经生物学研究的基础。植物无真正神经元，植物电信号与神经活性类似物的分子根源，深藏于基因组编码的离子通道、受体蛋白及信号转导元件之中。借助生物信息学工具，研究者可快速挖掘与植物电信号相关的功能基因，如通过比对含羞草与近缘物种基因组，鉴定出离子通道相关基因，揭示其动作电位传导的分子基础。转录组差异分析则能捕捉植物在机械刺激、逆境胁迫下的基因表达变化，定位参与信号传导的关键转录因子。两者为理解植物如何在没有神经元的情况下构建复杂的信号传导网络奠定了分子基础，也为后续的功能研究和网络建模提供了关键的靶点与数据支撑。
　　多组学整合与网络建模实现了植物类神经信号通路的系统解析。研究者将基因组、转录组、蛋白组和代谢组数据进行协同分析，构建基因调控网络和蛋白互作网络，从而揭示植物电信号与化学信号之间的耦合机制。如华农团队利用多组学分析揭示NRT1.1B蛋白介导的氮营养与逆境信号整合机制，阐明植物“决策”行为的分子路径。同时，机器学习与数学建模可模拟植物电信号传导过程，破译电信号编码模式，如先正达公司利用机器学习解析植物遭受虫害时的电信号，实现对植物“求救信号”的精准解读。
　　表观遗传与非编码RNA分析拓展了植物记忆机制的研究维度。植物的胁迫记忆的形成与表观遗传修饰密切相关，生物信息学工具可预测DNA甲基化、组蛋白修饰位点，分析非编码RNA对记忆基因的调控作用，揭示植物短期记忆与跨代记忆的分子机制。此外，空间转录组分析等技术可精准定位信号相关基因的表达位置，为解析植物类神经信号的空间传导规律提供支撑。
　　当前，生物信息学已成为破解植物神经生物学奥秘的核心手段，但其应用仍面临数据整合难度大、复杂网络解析不彻底等挑战。未来，随着人工智能、单细胞测序等技术的融合，生物信息学将进一步推动植物类神经机制的深度解析，不仅为完善植物神经生物学理论体系提供支撑，还能为抗逆作物育种、精准农业发展。
　　作者单位：中央民族大学