利用高通量多光学表型组技术术揭示玉米抗旱遗传机制

2021年6月24日，国际学术期刊Genome Biology 在线发表了华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室和湖北省洪山实验室代明球教授与杨万能教授为通讯作者的题为“Using high-throughput multiple optical phenotyping to decipher the genetic architecture of maize drought tolerance”的研究论文。

该研究利用高通量多光学表型组技术，对368份玉米自然群体材料在多个生长时期、正常浇水和干旱胁迫下的玉米表型进行连续无损检测，获得了丰富的与干旱胁迫响应相关的image-based traits （i-traits）。

结合GWAS分析鉴定到大量与干旱胁迫相关的候选基因和QTLs，构建了基因与i-traits关联网络，揭示了玉米抗旱的遗传基础以及驯化和改良中丢失的潜在抗旱位点，为玉米抗旱遗传改良和抗旱育种提供了新的基因资源和丰富的遗传“宝库”。

在世界范围内，玉米是重要的粮食作物，也是重要的饲料和工业原料。近年来，随着气候的变化无常，人口的不断增长，水资源逐渐紧缺，干旱也变得日益频繁。干旱是造成玉米减产的主要自然灾害，严重的干旱甚至会导致玉米颗粒无收，造成巨大损失。因此，如何有效的提高玉米的耐旱性，培育抗旱新品种是保障粮食安全的迫切需求。

玉米的抗旱研究离不开表型的观察和检测，但是由于“表型瓶颈”，即传统的干旱表型性状获取手段因为存在测量通量低、耗时费力、精度不高、经常破坏性测量等不足，目前已经不能满足蓬勃发展的植物抗逆基因组学研究的需求，严重阻碍了玉米抗旱资源的挖掘。

近年来，智能化、高通量、无损测量为主要特征的表型组学技术迅猛发展，使得多时空尺度表型检测成为可能，目前，该技术可实现对作物在室内和室外及全生育期表型的系统检测。

本研究利用368份玉米自然群体材料，分干旱和对照组，对玉米进行多光谱检测和图像的采集，获得多个时间点的光谱图像（10个时间点的RGB图像，4个时间点的高光谱图像，3个时间点的CT图像）；结合自主研发的图像处理程序，分析并提取i-traits，最终获得上万个与干旱胁迫相关的i-traits。

通过筛选获得干旱胁迫相关的i-traits之后，利用全基因组关联（GWAS）分析鉴定到两千多个与干旱胁迫相关的候选基因；结合候选基因通路富集分析结果构建了基因和i-traits的关联网络。

为了验证候选基因在调控光谱表型和抗旱性上的生物功能，进一步从候选基因中筛选、确定了2个未知抗旱功能的基因ZmcPGM2（参与糖代谢）和ZmFAB1A（参与磷酸肌醇代谢）。基于突变体的研究表明，ZmcPGM2（参与糖代谢）和ZmFAB1A能够调控相应光谱表型并负调控玉米抗旱。

进一步对筛选获得的大量与干旱胁迫响应相关的候选基因和i-traits进行分析发现，这些候选基因和i-traits能够很好的预测玉米的干旱表型，预示着它们在玉米的抗旱育种改良中可能具有重要的应用价值，可作为潜在的生物标记。

综上所述，本研究通过高通量多光学表型收集和GWAS分析，鉴定到大量与干旱胁迫响应相关i-traits以及调控这些i-traits和抗旱性的候选基因，它们在玉米的抗旱育种中可能具有重要的应用价值。本研究拓宽了抗旱相关研究和基因挖掘的思路，为玉米抗旱遗传改良和抗旱育种提供了新的基因资源和丰富的遗传“宝库”。

华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室的博士生伍玺和信息学院冯慧老师为论文的共同第一作者，代明球教授和杨万能教授为共同通讯作者。

本研究得到了国家自然科学基金国际（地区）合作研究项目（32061143031）和面上项目（31770397、31800305）、国家重点研究发展计划（2016YFD0100101-18）、北京市杰出青年科学家计划（BJWZYJH01201910019026）和中央高校基础研究基金（2662020SKPY009，2662017PY058、2662017QD044、2662020ZKPY017、2662017QD044）的资助。

编辑：jq