新研究可大幅提高杂交水稻全基因组选择预测精度

水稻是人类重要的粮食作物之一，水稻杂交种的产量高于常规自交系品种，但由于杂交稻存在显性等非加性效应，稻米品质的遗传改良比自交稻更具挑战性。

湖南农业大学植物保护学院副教授李兰芝团队联合美国华盛顿州立大学作物与土壤科学系教授张志武团队、武汉大学 学院杂交水稻全国重点实验室教授胡中立团队等国内外研究团队，开发了表型、效应和世代联合分析的流程——表型代际效应分析流程(JPEG)，以鉴定杂交稻稻米品质性质关联位点，能大幅提高杂交水稻全基因组选择预测精度，可为水稻杂交育种工作提供指导。

近日，该成果发表在Nature Communications上，李兰芝、湖北省农科院粮食作物研究所博士郑兴飞和西南民族大学青藏高原研究院博士王嘉博为共同第一作者，张志武和胡中立为共同通讯作者。

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图为高档优质稻新品种选育与示范基地。受访者 供图

该研究基于113个自交系(父本)与5个测交系(母本)，首先对亲本进行全基因组重测序，获得1619588个单核苷酸多态性位点的基因型，再推断了565个杂交后代(113×5)的SNP基因型；对亲本自交系和测交子代的12个稻米品质性状进行表型测定，计算获得亲本的一般配合力和测交子代的杂种优势，并将它们分别标准化，形成联合表型。

同时，研究构建了联合表型、加-显效应、多世代的表型代际效应分析流程（JPEG），对稻米的12个品质性状进行全基因组关联研究，鉴定出128个位点与这些性状存在显著关联，其中加性效应、显性效应、同时含加性和显性效应的关联位点分别为44个、97个和13个。

相比于传统的加性模型，JPEG实现了加-显效应同时分析的模型，不仅挖掘到更多稻米品质性状关联的加性和显性位点，且能分析加性、显性位点间的关系。研究结果表明测交子代稻米品质性状加-显性模型的遗传力远高于加性或显性模型的遗传力, 说明非加性遗传效应是杂交稻稻米品质性状的重要遗传基础。

团队进一步基于加-显性位点的gBLUP全基因组预测方法对测交子代群体进行交叉独立预测，结果显示其预测精度远高于基于加性效应模型gBLUP法。且这些位点能解释测交子代每个性状表型中30%以上的总遗传变异。

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成片的稻田。受访者 供图

论文审稿人表示，该研究构建的JPEG很好地应用于水稻稻米品质性状研究。相比于独立的群体（亲本或杂交子代），联合模型JPEG检测到更多的关联位点，其中一些位点靠近已克隆稻米品质性状基因。通过交叉验证，研究证明了利用亲本和部分杂交子代鉴定优良杂交子代的可行性。由于大量类似类型数据的存在，通过本研究中先进的数据分析方法可增强发现这些数据的潜在影响。该成果对作物杂交后代数量性状的遗传研究、基因克隆、设计育种等具有重要的科学指导意义。

研究得到了科技部、湖南省科技厅、美国华盛顿州立大学、杂交水稻全国重点实验室（武汉大学、杂交水稻研究中心）等的资助。

相关论文信息：

https://www.nature.com/articles/s41467-023-39534-x