2024-12-04
前言
植物領域(yu)當前面臨的(de)主要問題(ti)包括群體遺傳多(duo)樣性(xing)減少、性(xing)狀定位不準確及傳統育(yu)種(zhong)(zhong)效(xiao)率(lv)低下，對此，通過加強種(zhong)(zhong)質(zhi)資源(yuan)保護、運用現代分子生物學技術進行性(xing)狀精準定位以及采用全基因組選擇（GS）等創新育(yu)種(zhong)(zhong)手段，旨在提升農作物的(de)遺傳品質(zhi)與生產效(xiao)率(lv)，推動(dong)我(wo)國農業(ye)向(xiang)高效(xiao)、可(ke)持續方向(xiang)發展。
01.群體遺傳
研究方案
通過全(quan)基(ji)因(yin)(yin)組測序(xu)，能全(quan)面(mian)了解(jie)植物群體的遺傳多樣性，分析(xi)不同個體的基(ji)因(yin)(yin)組差(cha)異，確(que)定重(zhong)(zhong)要進化意義(yi)的基(ji)因(yin)(yin)區域(yu)和(he)變異位點，以此評估群體適(shi)應(ying)性潛(qian)力(li)和(he)進化方向，對保護(hu)瀕危物種、管理種質資源及制定可(ke)持續發展策略意義(yi)重(zhong)(zhong)大。
研究思路
經典案例
本項研究基于(yu)14個不同國家與地區的(de)363個樣本，包(bao)括栽培型(xing)(xing)和野生(sheng)型(xing)(xing)茶樹(shu)的(de)全基因組重測序(xu)數據(ju)，深入探討了茶樹(shu)的(de)群體結構、遺傳變異圖(tu)譜以及馴化機(ji)制。
（1）栽培茶樹種群可劃分(fen)為7個亞群，與它們的(de)(de)地理分(fen)布(bu)高度(du)吻合(he)。茶樹的(de)(de)遺傳多樣性從西南地區(qu)向(xiang)華東(dong)地區(qu)逐漸減少。此外，大(da)葉(xie)茶相較于小(xiao)葉(xie)茶展(zhan)現出更高的(de)(de)遺傳多樣性。
（2）通過(guo)選擇性清除分析發(fa)(fa)現大(da)葉(xie)(xie)茶(cha)(cha)與小葉(xie)(xie)茶(cha)(cha)在馴(xun)化(hua)特征上存在差(cha)異：大(da)葉(xie)(xie)茶(cha)(cha)的(de)馴(xun)化(hua)基因主(zhu)要涉及葉(xie)(xie)片發(fa)(fa)育(yu)、黃(huang)酮(tong)和生物堿的(de)生物合成等過(guo)程；而(er)小葉(xie)(xie)茶(cha)(cha)的(de)馴(xun)化(hua)基因則(ze)主(zhu)要與氨基酸代謝、芳香化(hua)合物的(de)生物合成以及低溫脅(xie)迫響應相關。這些差(cha)異可能導致兩種茶(cha)(cha)葉(xie)(xie)在適(shi)制性和抗逆性方面的(de)顯(xian)著區別。
圖1 茶(cha)樹(shu)精細群體結構和遺(yi)傳多樣性
參考文獻(xian)：Tong W, Wang Y, Li F, et al. Genomic variation of 363 diverse tea accessions unveils the genetic diversity, domestication, and structural variations associated with tea adaptation. J Integr Plant Biol. 2024, 66: 2175-2190.
02.性狀定位
研究方案
通過(guo)基因定(ding)位(wei)，可(ke)以篩選和定(ding)位(wei)與目標(biao)性狀(zhuang)相關的(de)(de)(de)基因，發現調控(kong)優良性狀(zhuang)的(de)(de)(de)基因，這(zhe)對于培育優質品種(zhong)(zhong)至關重要。同(tong)時，通過(guo)轉錄(lu)組、蛋(dan)白組、代(dai)謝組和表觀組等組學檢(jian)測(ce)，可(ke)以幫(bang)助我(wo)們系統的(de)(de)(de)了解目標(biao)基因的(de)(de)(de)在不同(tong)分子水平的(de)(de)(de)調控(kong)機理與遺傳方式(shi)。這(zhe)些(xie)組學技術的(de)(de)(de)協同(tong)作用，有助于全面理解植(zhi)物的(de)(de)(de)性狀(zhuang)遺傳機制(zhi)，推動精準育種(zhong)(zhong)和品種(zhong)(zhong)改良。
研究思路
經典案例
大豆是世界上最重要的經(jing)濟作物(wu)之一，在本項(xiang)研究(jiu)中，綜合運用GWAS、eQTL和TWAS，深入剖析了影(ying)響種子重量和油脂(zhi)含量的共(gong)表達網絡、基因組(zu)區(qu)域以及關鍵調控基因。
（1）通(tong)過GWAS鑒定(ding)了26個(ge)(ge)(ge)與粒重(zhong)和(he)(he)33個(ge)(ge)(ge)與籽粒含(han)油量顯著(zhu)相關的(de)遺傳(chuan)區(qu)間，其(qi)中(zhong)2個(ge)(ge)(ge)遺傳(chuan)區(qu)間同(tong)時影響這(zhe)兩個(ge)(ge)(ge)性狀。進一步利(li)用TWAS和(he)(he)分子生物學技術，發現GmRWOS1基(ji)因(yin)位于其(qi)中(zhong)一個(ge)(ge)(ge)遺傳(chuan)區(qu)間，作為大豆粒重(zhong)和(he)(he)籽粒含(han)油量的(de)負調控基(ji)因(yin)，在人(ren)工(gong)馴化和(he)(he)改良(liang)過程中(zhong)受到(dao)強烈選擇。
（2）同(tong)時，共表達網絡(luo)包(bao)含(han)多個已知的(de)調(diao)控(kong)粒(li)(li)(li)型和油脂代謝的(de)基因(yin)(yin)，協同(tong)調(diao)控(kong)粒(li)(li)(li)重和籽(zi)粒(li)(li)(li)含(han)油量。這些發現不僅(jin)為理解大豆產量和品質性狀(zhuang)的(de)遺(yi)傳調(diao)控(kong)機制提供了新見解，也(ye)為大豆的(de)分子育種提供了潛在的(de)靶標基因(yin)(yin)。
圖2 大豆(dou)粒重和籽粒含油量GWAS和分子網(wang)絡(luo)分析
參考文獻：Yuan X, Jiang X, Zhang M, et al. Integrative omics analysis elucidates the genetic basis underlying seed weight and oil content in soybean. Plant Cell. 2024, 36: 2160-2175.
03.分子育種
研究方案
采用(yong)(yong)全基因(yin)組選擇（GS）技術(shu)，利(li)用(yong)(yong)全基因(yin)組測序數據，構建預(yu)(yu)測模型，對個體(ti)進行早期預(yu)(yu)測和選擇。通過GS技術(shu)，可以縮短育(yu)(yu)(yu)種世代(dai)間隔(ge)，加快育(yu)(yu)(yu)種進程，節約(yue)成本，提高育(yu)(yu)(yu)種效(xiao)率。結合分子育(yu)(yu)(yu)種技術(shu)，開(kai)展精準育(yu)(yu)(yu)種和高效(xiao)育(yu)(yu)(yu)種，培育(yu)(yu)(yu)出適(shi)應市場需求(qiu)的高產(chan)、優質、抗逆性強的新(xin)品種。
研究思路
經典案例
自上(shang)個(ge)世(shi)紀以來，無核(he)(he)一(yi)直是(shi)鮮(xian)食葡萄(tao)育種(zhong)中的(de)一(yi)個(ge)重要性(xing)狀(zhuang)。本(ben)研(yan)究(jiu)綜合運(yun)用了(le)比較基因(yin)組學(xue)(xue)(xue)、群(qun)體遺(yi)傳學(xue)(xue)(xue)、數量遺(yi)傳學(xue)(xue)(xue)和整合基因(yin)組學(xue)(xue)(xue)等(deng)方法，對葡萄(tao)無核(he)(he)性(xing)狀(zhuang)的(de)進化(hua)和多(duo)基因(yin)遺(yi)傳基礎進行了(le)深(shen)入研(yan)究(jiu)。
（1）首先對兩(liang)個無核(he)(he)葡萄品種(zhong)的(de)單倍型基(ji)(ji)因(yin)組(zu)進(jin)行解析，并基(ji)(ji)于比較基(ji)(ji)因(yin)組(zu)學分析發現(xian)了位于第10染色(se)體上的(de)一(yi)(yi)個約4.25 Mb的(de)半合性(xing)倒位，且與無核(he)(he)相關的(de)基(ji)(ji)因(yin)VvTT16和VvSUS2位于倒位區的(de)斷點(dian)附近。群體基(ji)(ji)因(yin)組(zu)分析進(jin)一(yi)(yi)步揭(jie)示了無核(he)(he)品種(zhong)的(de)兩(liang)個獨立譜系，表明(ming)基(ji)(ji)因(yin)滲入而非趨同選(xuan)擇塑(su)造(zao)了葡萄無核(he)(he)性(xing)狀的(de)進(jin)化歷史。
（2）通過GWAS鑒定了110個(ge)與種子發育相關(guan)的(de)數(shu)量性(xing)狀位點（QTLs），涉及634個(ge)候選基因，包(bao)括之前未識別(bie)的(de)候選基因。整合基因組(zu)學分析進一步篩選出339個(ge)與種子發育相關(guan)的(de)核候選基因，并將它們歸類為13個(ge)功(gong)能類別(bie)。
（3）基于機器學(xue)習的基因(yin)組(zu)選擇技術在預(yu)測(ce)(ce)葡萄無核性狀方面取(qu)得了約97%的準確率，這為葡萄的分子遺傳研(yan)究和基因(yin)組(zu)育種提供了強有力的預(yu)測(ce)(ce)工具和候(hou)選基因(yin)資(zi)源。
圖3 基于機器(qi)學習的葡萄無核(he)育種基因組選擇
參(can)考文獻：Wang X, Liu Z, Zhang F, et al. Integrative genomics reveals the polygenic basis of seedlessness in grapevine. Curr Biol. 2024, 34: 3763-3777.e5.
