玉米（Zea mays ssp. Mays）是種植最廣泛的作物之一，占世界谷物產(chǎn)量的38%以上。由于緊湊的植物結(jié)構(gòu)，玉米可以高密度種植進而推動產(chǎn)量的增加。更少的雄穗分枝數(shù)（TBN）是玉米緊湊植株結(jié)構(gòu)的重要影響因素，受許多數(shù)量性狀位點（QTL）的控制，因此剖析TBN的遺傳結(jié)構(gòu)對于進一步改良植株結(jié)構(gòu)和玉米產(chǎn)量具有重要意義。目前仍缺乏快速大規(guī)?？寺?shù)量性狀位點的方法，這限制了現(xiàn)代玉米改良的發(fā)展。
2023年8月26日，華中農(nóng)業(yè)大學李林教授（通訊作者）等研究團隊在Nature Communications在線發(fā)表了題為“QTG-Miner aids rapid dissection of the genetic base of tassel branch number in maize”的研究論文，開發(fā)了一種基于多組學數(shù)據(jù)的玉米數(shù)量性狀基因（QTGs）大規(guī)?？焖倏寺〖夹g(shù)QTG-Miner，定位克隆并驗證了7個雄穗分枝數(shù)QTL基因，構(gòu)建了一個全面的TBN分子調(diào)控網(wǎng)絡，并揭示了現(xiàn)代玉米遺傳改良過程中雄穗分枝數(shù)性狀調(diào)控基因的馴化選擇和相關(guān)的生物學途徑。QTG-Miner是系統(tǒng)解析作物重要農(nóng)藝性狀遺傳和分子機制的高效方法。
首先該團隊介紹了QTL-Miner的基本原理和分析流程。該方法有三個分析步驟，分別是QTL的初定位、單個QTL位點分離材料的篩選和測序及利用QTG-Miner進行候選基因的挖掘（圖1）。在對QTL的初定位，QTG-Miner可以分析F2、DH、RIL和NIL群體。在QTL初定位基礎(chǔ)上，利用轉(zhuǎn)錄組測序（RNA-seq）鑒定群體中目標QTL區(qū)間內(nèi)具有不同基因型但在該區(qū)域外遺傳距離盡可能近的個體，以鑒定差異表達基因（DEGs）和序列變異。利用QTG-Miner進行候選基因挖掘，QTG-Miner集成了多組學網(wǎng)絡圖，人工智能（最短距離，SD和機器學習算法，ML），以及對上述對比個體之間檢測到的突變或多態(tài)性的生物學后果的解釋。在候選基因預測過程中，已鑒定的DEGs和基因序列變異根據(jù)比例權(quán)重來進行優(yōu)先排序。和根據(jù)目標QTL區(qū)間內(nèi)所有基因的預測結(jié)果和功能注釋，篩選出高置信度的候選基因。
圖1 QTG-Miner的基本原理和工作流程
研究團隊利用QTG-Miner預測了12個雄穗分枝數(shù)QTL的候選基因，并通過SD算法和NeuralNet的加權(quán)權(quán)重對候選基因進行排序（圖2）。并利用EMS誘變和CRISPR基因編輯對候選基因進行表型驗證，成功驗證了7個TBN候選基因?qū)π鬯敕种?shù)的調(diào)控功能（圖3）。通過多組學網(wǎng)絡圖構(gòu)建了玉米TBN的分子調(diào)控網(wǎng)絡，分析了網(wǎng)絡中基因富集的12種生物學途徑，和qTBN8-2（lrs1）網(wǎng)絡中的重要基因（圖4）。
圖2 QTG-Miner鑒定了12個玉米雄穗分枝數(shù)QTL的候選基因
圖3 QTG-Miner鑒定的qTBN3-1和qTBN7-1候選基因的驗證
圖4 玉米中TBN的綜合分子網(wǎng)絡和基因富集分析
通過分析7個候選基因在大芻草、農(nóng)家種和玉米自交系間的核苷酸多樣性，發(fā)現(xiàn)在玉米馴化和改良過程中等位基因的頻率逐漸增加，說明關(guān)鍵雄穗分枝數(shù)QTG在玉米改良中受到選擇（圖5）。此外雄穗分枝數(shù)QTG在雌性雜種優(yōu)勢群（FHGs）和雄性雜種優(yōu)勢群（MHGs）之間的多個生物學途徑中，特別是在分生組織穩(wěn)定和決定途徑中，具有顯著的同向選擇（圖6）。
圖5 包括qTBN8-2（lrs1）的7個候選基因的選擇分析
圖6 現(xiàn)代玉米雜交育種過程中FHGs和MHGs之間TBN途徑的同向選擇
Wang, X., Li, J., Han, L., et al. QTG-Miner aids rapid dissection of the genetic base of tassel branch number in maize[J]. Nature Communications, 14, 5232 (2023).
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