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最新观点| Molecular Plant:中国农业科学院通过整合高通量表型、GWAS和预测模型揭示玉米株高的遗传结构

作者:李雅楠、董振营

玉米是世界上最重要的粮食、饲料和能源作物之一。大量研究表明株型性状可显著影响玉米产量,其中株高相关性状如穗位高、节数、节间长度等与玉米产量、抗倒伏性以及抗逆性密切相关,因此修饰玉米株高相关基因功能可以改良玉米株型从而有利于高产。然而,由于株高相关性状的复杂性,传统表型测定方法通量低、精度差,导致鉴定玉米株高相关的自然变异仍具有一定挑战性,调控玉米株高的遗传基础在很大程度上仍然未知。

在此背景下,2022年11月16日,中国农业科学院生物技术研究所普莉研究员课题组和张春义研究员课题组研究人员在Molecular Plant 上发表题为“Integration of high-throughput phenotyping, GWAS, and predictive models reveals the genetic architecture of plant height in maize“的研究论文。研究人员开发了自动化高通量表型鉴定平台(HTP),收集和量化了玉米自交系在全发育阶段的77个基于图像的性状(i-traits),并收集了20个田间性状(f-traits)。结合全基因组关联分析(GWAS),鉴定到与特定表型相关的核心SNP和候选基因,构建了基因-表型相关联的网络,解析了玉米株高动态形成的遗传基础和调控网络。

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作者首先搭建了玉米高通量表型组平台(HTP),并对228份玉米自然群体材料全生育期株高相关性状变化进行动态检测,共获得了24.4万张图像,通过自主研发的图像处理程序提取出77个图像性状(i-traits)(图1),其中包括49个形态相关性状、20个生物量相关性状、8个生长速率相关性状。

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图1 玉米各发育阶段高通量自动表型分析平台

利用HTP对9个玉米生长发育代表性时期(S1至S9,代表了V3期至R6期发育过程)进行性状分析,发现S2-S3和S5-S6是两个株高快速伸长的时期(图2)。进一步发现LI5-LI7三个节间的长度对株高贡献最大,且这3个节间均位于穗部附近,表明特定的节间模式可以作为玉米最终株高的有效预测指标。

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图2 玉米全生育期9个代表性时期图形性状采集

利用1.25M分子标记对检测的77个图形性状和20个田间性状进行GWAS分析(图3),共鉴定到4945个显著SNPs和1974个候选基因。结合候选基因通路富集分析结果构建了基因和图像性状的关联网络,并鉴定到13个与株高性状关联的关键基因。

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图3 基于HTP的株型相关GWAS及性状与SNP间的关联网络

作者进一步验证了候选基因ZmVAYT在调控株高发育的功能(图4)。在B73突变体库鉴定出zmvate突变体,与相应的野生型相比,zmvate突变体的株高、穗位高、雄穗长度和节间长均有所降低,但叶片长度、数量和角度均无显著差异。

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图4  ZmVATE突变导致玉米体高变矮

作者进一步利用早期图形性状构建了机器学习模型来预测玉米的最终株高(图5),发现5个图像性状就可预测成熟期株高。S4时期预测度达到0.51,在S6时期进一步升高到0.8。说明玉米发育早期对株型即有重要影响,因此可以通过对玉米早期发育阶段的调控来改善玉米株型,从而提高玉米产量。

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图5  通过机器学习利用早期图形性状预测最终玉米株高

综上,本研究将高通量表型技术、GWAS分析与预测模型相结合,揭示了玉米株高遗传基础,拓展了人们对于株型发育机制的理解,为优化玉米株型结构提供了有价值的线索,对通过分子设计培育具有理想株型的玉米品种有着重要作用。

原文链接:https://doi.org/10.1016/j.molp.2022.11.016

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