原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/7/505572.shtm
水稻是人類重要的糧食作物之一，水稻雜交種的產量高于常規自交系品種，但由于雜交稻存在顯性等非加性效應，稻米品質的遺傳改良比自交稻更具挑戰性。
湖南農業大學植物保護學院副教授李蘭芝團隊聯合美國華盛頓州立大學作物與土壤科學系教授張志武團隊、武漢大學生命科學學院雜交水稻全國重點實驗室教授胡中立團隊等國內外研究團隊，開發了表型、效應和世代聯合分析的流程——表型代際效應分析流程(JPEG)，以鑒定雜交稻稻米品質性質關聯位點，能大幅提高雜交水稻全基因組選擇預測精度，可為水稻雜交育種工作提供指導。
近日，該成果發表在Nature Communications上，李蘭芝、湖北省農科院糧食作物研究所博士鄭興飛和西南民族大學青藏高原研究院博士王嘉博為共同第一作者，張志武和胡中立為共同通訊作者。
?
圖為高檔優質稻新品種選育與示范基地。受訪者 供圖
該研究基于113個自交系(父本)與5個測交系(母本)，首先對親本進行全基因組重測序，獲得1619588個單核苷酸多態性位點的基因型，再推斷了565個雜交后代(113×5)的SNP基因型；對親本自交系和測交子代的12個稻米品質性狀進行表型測定，計算獲得親本的一般配合力和測交子代的雜種優勢，并將它們分別標準化，形成聯合表型。
同時，研究構建了聯合表型、加-顯效應、多世代的表型代際效應分析流程（JPEG），對稻米的12個品質性狀進行全基因組關聯研究，鑒定出128個位點與這些性狀存在顯著關聯，其中加性效應、顯性效應、同時含加性和顯性效應的關聯位點分別為44個、97個和13個。
相比于傳統的加性模型，JPEG實現了加-顯效應同時分析的模型，不僅挖掘到更多稻米品質性狀關聯的加性和顯性位點，且能分析加性、顯性位點間的關系。研究結果表明測交子代稻米品質性狀加-顯性模型的遺傳力遠高于加性或顯性模型的遺傳力, 說明非加性遺傳效應是雜交稻稻米品質性狀的重要遺傳基礎。
團隊進一步基于加-顯性位點的gBLUP全基因組預測方法對測交子代群體進行交叉獨立預測，結果顯示其預測精度遠高于基于加性效應模型gBLUP法。且這些位點能解釋測交子代每個性狀表型中30%以上的總遺傳變異。
?
成片的稻田。受訪者 供圖
論文審稿人表示，該研究構建的JPEG很好地應用于水稻稻米品質性狀研究。相比于獨立的群體（親本或雜交子代），聯合模型JPEG檢測到更多的關聯位點，其中一些位點靠近已克隆稻米品質性狀基因。通過交叉驗證，研究證明了利用親本和部分雜交子代鑒定優良雜交子代的可行性。由于大量類似類型數據的存在，通過本研究中先進的數據分析方法可增強發現這些數據的潛在影響。該成果對作物雜交后代數量性狀的遺傳研究、基因克隆、設計育種等具有重要的科學指導意義。
研究得到了科技部、湖南省科技廳、美國華盛頓州立大學、雜交水稻全國重點實驗室（武漢大學、雜交水稻研究中心）等的資助。
相關論文信息：