作物的抗旱性是一個由多基因控制的數量性狀。因為抗旱表型鑒定的困難性，作物抗旱性遺傳機制的解析一直是非生物逆境研究的一個難點。新興的高通量表型組學技術能有效解決精準表型鑒定的難題。通過高通量和多維度表型組學數據，結合高通量的重測序技術更有利于全面解析作物抗旱的遺傳特性、準確挖掘干旱候選基因。
近日，國際知名植物學期刊Plant Biotechnology Journal在線發表了華中農業大學作物遺傳改良國家重點實驗室棉花團隊與表型團隊合作的題為“Phenomics-based GWAS Analysis Reveals the Genetic Architecture for Drought Resistance in Cotton”的研究性論文。
該研究在2015年和2017年分別對200份棉花核心種質資源在苗期進行輕度和重度干旱脅迫處理，并設置干旱后復水處理。利用華中農業大學自動化的高通量表型組平臺對棉花苗期進行了動態的、多維度表型鑒定，共采集、提取到119個數字化形態和紋理特征（i-traits）。
圖1 棉花高通量表型平臺
研究發現，表型組平臺可以精準地采集株高等傳統人工采集指標，同時可多維度的采集相關農藝性狀指標并數字化；另外，除了可作為干旱響應的株高等傳統指標外，作者從形態特征和紋理中鑒定到能準確反映棉花在苗期響應干旱脅迫的多個非人工獲得性i-traits指標（PD、RF及ET_G等）。結合偽彩圖顯示，敏旱材料相對于抗旱材料在干旱條件下表現出更高的高維度PD值，同時，敏旱材料和抗旱材料在干旱脅迫下呈現出不同的分布規律。因此，部分i-traits（如PD、RF及ET_G等）經驗證可以作為新型的抗旱指標。
圖2 圖像特征-植株密度（PD）
基于這119個i-traits的抗旱系數（DRC），作者結合重測序數據，通過全基因組關聯分析的方法鑒定到了390個與干旱相關的QTL。在這些QTL中，不僅鑒定到了前人已發表的如GhRD2, GhNAC4等基因，還有一些未報道的基因。作者進一步結合抗感材料的表達譜數據，在ChrA04號染色體上被多個性狀共同關聯到的一個QTL內鑒定到了受干旱誘導顯著上調表達的兩個unannotated基因Gh_A040377、Gh_A040378 （GhDNRs），并通過VIGS實驗結合相關i-traits在干旱敏感性不同材料中驗證其負調控棉花的抗旱性。
此項研究結合高通量表型組、基因組以及轉錄組數據，促進了表型組學在棉花遺傳改良研究中的應用，也是表型組學中第一篇棉花抗旱方向的研究性論文。
華中農業大學植物科學技術學院博士研究生李保奇為該論文第一作者，植科院楊細燕教授和工學院段凌鳳副教授為該論文通訊作者，華中農業大學棉花團隊張獻龍教授、林忠旭教授、王茂軍教授、表型團隊楊萬能教授和新疆農墾科學院棉花研究所余渝研究員等參與了研究工作。該研究依托華中農業大學作物遺傳改良國家重點實驗室平臺，受到國家重點研發計劃項目、國家自然科學基金和中央高校基本科研業務費專項資金的資助。
Plant Biotechnology Journal原文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/pbi.13431
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