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Molecular Plant: 通过图像性状解析水稻抗旱性的遗传基础

发布时间:2018-04-02|点击:2195

 

      在粮食作物中,水稻对干旱胁迫最为敏感,干旱会严重降低水稻产量甚至导致颗粒无收。通过对抗旱性遗传基础进行研究从而培育抗旱水稻品种是解决粮食安全问题的有效途径。然而多年的研究显示水稻抗旱性是由成千上万个微效基因共同作用的,且干旱环境下的产量性状因其遗传力低并不是研究抗旱性的理想指标。同时,抗旱性是植株在干旱环境下动态干旱响应的综合结果,传统的性状无法用来跟踪监测水稻对干旱的动态响应,因而极大限制了抗旱应答的遗传和分子机制的深入研究。

  近日,华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室熊立仲课题组在国际知名学术期刊Molecular Plant上在线发表了题为“Genome-wide association studies of image traits reveal the genetic architecture of drought resistance in rice”的研究论文。该研究首次利用图像性状对水稻抗旱性的遗传基础进行研究,不仅为抗旱育种提供了高遗传力的评价指标,而且证实了将复杂性状解析成简单图像性状的必要性和可行性。



      本研究首先对处于干旱环境下的水稻植株进行动态跟踪获取图像,随后通过图像处理获得51个图像性状。我们发现这些图像性状可以从不同角度监测水稻对干旱的动态响应(1)。随后获取了507份水稻品种在胁迫前、胁迫下和复水后三个时期的图像性状数据,同时也获取包括持绿、产量在内的传统性状。研究者发现这些图像性状在自然群体中有较大的变异且与传统性状显著相关;通过两年的抗旱性鉴定试验发现这些图像性状明显比传统性状的遗传力高。


1 图像性状跟踪监测水稻对干旱的动态响应。


      通过对图像性状和传统性状进行全基因组关联分析共鉴定到470个与抗旱性相关的位点,其中94%的位点是由图像性状鉴定到。同时470个位点中有93%与已报道的抗旱性相关的QTL共定位。基于GWAS结果,作者还构建了关联网络,发现产量性状可以分解成图像性状GPARTBR,用产量性状只能鉴定到有限的位点,但是图像性状却可以鉴定到大量的抗旱性相关位点。进一步研究发现GPARTBR可以对干旱环境下植株的持绿水平和卷叶程度进行精确定量,分别代表耐旱机制和避旱机制。关联网络的结果既证实了在抗旱过程中耐旱机制和避旱机制同时发挥作用,也证实了在遗传研究中将复杂的抗旱性解析为简单图像性状的必要性和可行性(图2)。该研究还通过年度重复、连锁分析对关联分析结果进行进一步验证,而且证实了基于图像性状的遗传分析结果对于田间抗旱育种具有重要的指导意义。


2 基于关联网络将干旱下的产量性状解析为图像性状GPARTBR

 

 

  该论文的第一作者为郭子龙博士,通讯作者为熊立仲教授和杨万能副教授。相关工作得到国家重点研发项目(2016YFD0100600, 2016YFD0100101-18)、国家高技术研究开发计划(2014AA10A600)和国家自然科学基金(31770397)等资助。


  熊立仲,华中农业大学生命科学技术学院教授,教育部“长江学者”特聘教授,国家杰出青年科学基金获得者,科技部中青年科技创新领军人才,全国优秀科研工作者。主要从事水稻功能基因组研究、水稻抗逆分子生物学基础和遗传改良、水稻高通量抗旱性表型鉴定等。以第一作者或通讯作者在Annual Review in Plant Biology, Nature CommunicationsPNASMolecular PlantPlant Cell等国际知名杂志发表文章多篇,近三连续入选全球高被引学者。