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Mol Plant | 中国农科院生物所研发玉米全生育期高通量表型组技术和株高智能预测模型

Mol Plant | 中国农科院生物所研发玉米全生育期高通量表型组技术和株高智能预测模型

  • 分类:学术中心
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:植物表型资讯
  • 发布时间:2022-12-06 15:57
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【概要描述】

Mol Plant | 中国农科院生物所研发玉米全生育期高通量表型组技术和株高智能预测模型

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玉米是我国种植面积最大、产量最高的粮食作物,对保障国家粮食安全至关重要。玉米耐密理想株型是实现丰收高产的重要方面。玉米株型、产量等复杂性状的研究离不开表型精准鉴定,但传统的表型性状分析存在测量通量低、耗时费力、精度不高、破坏性等缺点,难以做到全天候、全生育期的动态监测。“表型鉴定瓶颈”严重阻碍了玉米基因资源的挖掘和重大品种的培育,亟待开发基于新兴高通量表型组技术平台推进耐密理想株型重大基因挖掘和新品种培育。

 

2022年11月29日,中国农业科学院生物技术研究所普莉课题组和张春义课题组在Molecular Plant在线发表了题为“Integrating high-throughput phenotyping, GWAS and prediction models reveals the genetic architecture of plant height in maize”的研究论文。研究人员基于中国农业科学院生物技术研究所搭建的3D全自动高通量表型组鉴定平台,首次对玉米自交系全生育期进行全自动高通量无损监测,通过多光学图像批处理程序分析并提取图像性状(i-traits),结合全基因组关联分析(GWAS)鉴定到与特定表型相关的核心SNP和候选基因,构建了基因-表型关联网络,深入解析了玉米株高形成的动态遗传基础和调控网络。进一步通过机器学习构建了株高的表型预测模型,实现了早期对株高的精准预测,为玉米表型精准鉴定、重要基因克隆和株型改良提供了有效策略和新的基因资源。

 

DOI:https://doi.org/10.1016/j.molp.2022.11.016

 

研究者利用228份具有广泛遗传变异的玉米自然群体,在高通量表型组平台结合高光谱、RGB多光学成像技术对玉米从发芽到死亡全生育期每日进行动态检测,获得了约24.4万张图像,并自主研发多光学图像批处理程序分析并提取图像性状i-traits,获得了77个性状指标类型,其中49个形态相关性状、20个生物量相关性状以及8个生长速率相关性状(图1)。对其中9个玉米生长发育的重要时期进行性状分析,发现了玉米株高快速伸长的两个关键时期,即从5叶期到7叶期和从拔节期到雄穗期。对比两种玉米代表性自交系B73和Mo17,发现其具有两种不同的株高发育模式,Mo17早期快速伸长,而B73则是后来居上(视频 1),说明特定的发育时期对玉米株型形成具有重要的作用。

 

图1. 全自动高通量表型组平台监测玉米全生育期的株型

 

在此基础上,对9个关键时期的228份玉米自交系的77个性状和20个成熟期田间性状进行全基因组关联(GWAS)分析,鉴定了4945个显著的SNPs和 1974个候选基因(图2)。进一步结合候选基因通路富集分析结果构建了基因和图像性状i-traits的关联网络,鉴定到与株高等重要性状相关的一批关键基因(图2),并且验证了鉴定的候选基因ZmVATE在调控节间发育和株高上的生物功能。

 

最后,利用早期性状构建机器学习模型来预测玉米最终的株高,发现仅需5个图像性状i-traits就可对最终株高进行预测,预测度在S4时期达到0.51,而在S6则达到0.8(图3),预示着在玉米早期发育阶段对株型育种改良中具有重要的应用价值,可作为潜在的株高发育相关生物标记。

 

图2. 基于高通量表型组组平台的图像性状的GWAS分析

 

综上所述,本研究研发了高通量全自动表型平台测定玉米全生育期表型性状结合GWAS分析等技术,鉴定了大量与玉米株型相关的图像性状i-traits和候选基因,并通过机器学习构建了玉米株高的预测模型。研究拓展了人们对株型发育机制的理解,为玉米表型鉴定、基因资源挖掘、表型预测及遗传改良提供了重要的数据支撑和基因资源。

 

图3. 株高预测模型

 

来 源

Wang et al, Integrating high-throughput phenotyping, GWAS and prediction models reveals the genetic architecture of plant height in maize. 2022, Molecular Plant, in press

 

作者简介

中国农业科学院生物技术研究所普莉研究员和张春义研究员为本论文共同通讯作者,生物所副研究员王维轩、博士生郭位军、助理研究员乐亮、博士生余佳为共同第一作者,生物所谷晓峰研究员、田健研究员、王欢研究员、博士生李东维、王一凡、齐鲁师范学院路晓铎教授以及美国德克萨斯大学奥斯汀分校乔红教授等也参与了该项研究。研究工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、中国农业科学院重大科研、国际合作、创新工程等项目资助。

 

普莉,中国农业科学院生物技术研究所研究员、博士生导师。课题组主要通过基因组、表观组、表型组等技术和方法,开展作物株型和环境适应性的分子机制研究和设计育种。以(共同)通讯作者或(共同)第一作者身份先后在Molecular Plant、Advanced Sciences、Trends in Genetics、Plant Biotechnology Journal、Science China Life Science、Plant Physiology、New Phytologist等杂志发表具有影响力的学术论文多篇。

 

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