中國科學家開發(fā)出水稻基因的“定位導航系統(tǒng)”，加速水稻育種
2021年02月04日來源：中國生物技術網(wǎng)微信號
北京時間2021年2月2日，上海師范大學黃學輝團隊在Nature Genetics發(fā)表了題為“A quantitative genomics map of rice provides genetic insights and guides breeding”的封面文章。
該研究構建了迄今為止最完善的水稻數(shù)量性狀基因關鍵變異（causative variation）圖譜，開發(fā)了一款智能化的水稻育種導航程序。
該研究為水稻遺傳研究提供了全面的數(shù)量性狀基因信息，建立了水稻分子設計育種新方法，有望為水稻新品種的快速培育提供技術支持。
基因關鍵變異的電子圖譜
最近的二十年里，大量的水稻QTL基因被克隆。但是，這些基因的關鍵等位變異信息尚未被精準、系統(tǒng)地梳理過。論文作者利用Web of Science數(shù)據(jù)庫檢索，從大量水稻基因文獻中，剔除了來自突變體定位或反向遺傳學研究的基因，通過逐一閱讀核對，確定了225個已報道的水稻QTL基因。
進一步，結合水稻基因組序列和文獻中等位變異的圖示或描述，將關鍵功能變異位點（QTN）逐一錨定到水稻基因組精確的位置上，最終獲得一張包含348個變異位點和562個等位基因的分子圖譜（QTN map）。這些關鍵變異中76.1%位于編碼區(qū)，其余主要位于上游調控區(qū)。在這225個基因中，有56個基因存在復等位，含有多個QTN。
研究人員根據(jù)水稻QTN圖譜，收集了來自26個國家的404份種質材料，構建了包含各類稀有等位基因的實體庫（根據(jù)全基因組測序和QTN鑒定，覆蓋了電子圖譜中562個等位基因的95.5%），為水稻遺傳改良配備了豐富的供體資源。
基因變異的效應評估
研究團隊選用了八套遺傳群體，利用這些群體大規(guī)模的原始測序數(shù)據(jù)和豐富的表型數(shù)據(jù)，在同一尺度下重新分析，對QTN的效應強弱進行了統(tǒng)一的量化評估，包括同一QTN在不同亞種背景下、在不同地域環(huán)境下的遺傳效應。結合每個基因的原始文獻描述，該圖譜為每個QTN提供了精準的效應方向和強弱的數(shù)字化注解。
水稻版的“地圖導航”程序
常用的地圖導航有三個主要功能：一、定位用戶位置并展示周邊路況；二、到達目的地最優(yōu)路線規(guī)劃和時間預估；三、行駛過程中語音提示直行或轉彎。對標這三大功能，論文作者開發(fā)了一套水稻版的導航軟件包。利用水稻QTN圖譜和遺傳圖，論文作者系統(tǒng)分析了水稻基因組中存在的遺傳累贅，并針對雜交-回交-自交、群體樣本量、導入位點數(shù)等各類情形進行了大數(shù)據(jù)仿真模擬，獲得了育種設計路線的優(yōu)化參數(shù)。
研究人員最終開發(fā)出了針對普通用戶的RiceNavi網(wǎng)站平臺和針對服務器用戶的離線版RiceNavi軟件包，配備了三大功能：一、提供用戶待改良品種的全部QTN基因型，并展示實體庫中具有互補等位的種質材料；二、根據(jù)用戶需要導入的基因位點（1-4個）給出最優(yōu)育種路線；三、育種過程每一代根據(jù)中間群體的基因型挑出最有潛力的若干后代材料。
遺傳分析上的應用例證
結合不同類型的遺傳學問題，RiceNavi可以服務于各類的遺傳學分析。
作為示例，論文作者利用典型的粳稻、秈稻群體，鑒定到了決定秈粳分化性狀的基因集；
利用野生稻、地方種和育成種群體，揭示出與野生稻馴化、現(xiàn)代育種改良等相關的基因及其變遷趨勢；
利用來自不同生態(tài)區(qū)品種材料，揭示出與地區(qū)環(huán)境適應性相關的基因及其分布規(guī)律；
利用雜交稻不育系群體、恢復系群體，鑒定出與雜種優(yōu)勢、配合力相關的候選基因；
利用這些QTN在基因組中的分布規(guī)律，揭示出大尺度進化過程中基因編碼和調控區(qū)功能元件的保守性，將為大規(guī)模組學數(shù)據(jù)深度學習模型的調試提供幫助。
設計育種上的應用例證
作為示例，RiceNavi還被應用于常規(guī)稻主栽品種“黃華占”的改良中。借助于RiceNavi的選配指導和路線優(yōu)化，僅用兩年半時間實現(xiàn)了既定育種目標，獲得了株型緊湊、生育期略短、有香味的黃華占。
現(xiàn)階段，由于QTL基因尚未被全部克隆、遺傳互作及遺傳-環(huán)境互作了解不多，導致分子育種存在盲區(qū)，造成有些時候雖然QTN被精準導入，但并不能發(fā)揮預期作用。為了掌握這些盲區(qū)對分子育種到底影響有多大，該研究構建了271份導入系，其中65.7%材料的性狀變化完全符合預期、15.5%部分符合、18.8%不符合。隨著水稻遺傳學研究的深入，這些盲區(qū)有望被系統(tǒng)性地解決，RiceNavi也將不斷更新、升級、完善。
上海師范大學魏鑫副研究員和邱杰副研究員為論文共同第一作者，博士研究生雍開成、范炯炯、張綺等參加了材料的鑒定考察和遺傳改良，黃學輝教授為通訊作者。
該研究的種質資源材料主要受益于中國農科院等多個課題組的支持。中科院韓斌院士、Jeremy Murray研究員、美國華盛頓大學Kenneth M. Olsen教授、上海師范大學許萍老師和張琳老師等參與部分研究或提供重要幫助。研究得到了國家自然科學基金重大研究計劃、國家杰青等項目的資助。
軟件鏈接：
http://www.xhhuanglab.cn/tool/RiceNavi.html
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41588-020-00769-9
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