玉米（Zea mays ssp. Mays）是種植最廣泛的作物之一，占世界谷物產量的38%以上。由于緊湊的植物結構，玉米可以高密度種植進而推動產量的增加。更少的雄穗分枝數（TBN）是玉米緊湊植株結構的重要影響因素，受許多數量性狀位點（QTL）的控制，因此剖析TBN的遺傳結構對于進一步改良植株結構和玉米產量具有重要意義。目前仍缺乏快速大規模克隆數量性狀位點的方法，這限制了現代玉米改良的發展。
2023年8月26日，華中農業大學李林教授（通訊作者）等研究團隊在Nature Communications在線發表了題為“QTG-Miner aids rapid dissection of the genetic base of tassel branch number in maize”的研究論文，開發了一種基于多組學數據的玉米數量性狀基因（QTGs）大規模快速克隆技術QTG-Miner，定位克隆并驗證了7個雄穗分枝數QTL基因，構建了一個全面的TBN分子調控網絡，并揭示了現代玉米遺傳改良過程中雄穗分枝數性狀調控基因的馴化選擇和相關的生物學途徑。QTG-Miner是系統解析(xi)作物(wu)重(zhong)要農藝性狀遺傳(chuan)和分(fen)子機制的高(gao)效(xiao)方法(fa)。
首先該團隊介紹了QTL-Miner的基本原理和分析流程。該方法有三個分析步驟，分別是QTL的初定位、單個QTL位點分離材料的篩選和測序及利用QTG-Miner進行候選基因的挖掘（圖1）。在對QTL的初定位，QTG-Miner可以分析F2、DH、RIL和NIL群體。在QTL初定位基礎上，利用轉錄組測序（RNA-seq）鑒定群體中目標QTL區間內具有不同基因型但在該區域外遺傳距離盡可能近的個體，以鑒定差異表達基因（DEGs）和序列變異。利用QTG-Miner進行候選基因挖掘，QTG-Miner集成了多組學網絡圖，人工智能（最短距離，SD和機器學習算法，ML），以及對上述對比個體之間檢測到的突變或多態性的生物學后果的解釋。在候選基因預測過程中，已鑒定的DEGs和基因序列變異根據比例權重來進行優先排序。和根據目標QTL區間內所有基因的預測結果和功能注釋，篩選出高置信度的候選基因。
圖1 QTG-Miner的基本原理和工作(zuo)流程
研究團隊利用QTG-Miner預測了12個(ge)雄穗分枝數QTL的候(hou)選基因，并通過SD算法和NeuralNet的加(jia)權(quan)權(quan)重對候(hou)選基因進(jin)行排序（圖2）。并利用EMS誘變和CRISPR基因編輯對候選基因進行表型驗證，成功驗證了7個TBN候選基因對雄穗分枝數的調控功能（圖3）。通過多組學網絡圖構建了玉米TBN的分子調控網絡，分析了網絡中基因富集的12種生物學途徑，和qTBN8-2（lrs1）網絡中的重要基因（圖4）。
圖2 QTG-Miner鑒(jian)定了12個玉米(mi)雄(xiong)穗分枝數QTL的候選基因
圖3 QTG-Miner鑒定的qTBN3-1和qTBN7-1候選基因的驗證
圖4 玉(yu)米中TBN的(de)綜(zong)合分子(zi)網絡(luo)和基因富集分析
通(tong)過分析(xi)7個候選基因(yin)在大芻草、農家種(zhong)和玉(yu)米自交系間的核苷酸多(duo)樣性(xing)，發現(xian)在玉(yu)米馴(xun)化(hua)和改良過程中(zhong)等位基因(yin)的頻率(lv)逐漸增加(jia)，說(shuo)明關(guan)鍵雄穗分枝數QTG在玉(yu)米改良中(zhong)受(shou)到選擇（圖5）。此外雄穗分枝數QTG在雌性(xing)雜(za)種(zhong)優(you)勢(shi)群（FHGs）和雄性(xing)雜(za)種(zhong)優(you)勢(shi)群（MHGs）之間的多(duo)個生物學途(tu)徑中(zhong)，特(te)別是在分生組織穩(wen)定和決定途(tu)徑中(zhong)，具(ju)有顯著的同(tong)向選擇（圖6）。
圖5 包括qTBN8-2（lrs1）的7個候選基因的選擇分析
圖6 現代玉米(mi)雜交育種過(guo)程(cheng)中FHGs和MHGs之間TBN途徑的(de)同向選擇
Wang, X., Li, J., Han, L., et al. [J]. Nature Communications, 14, 5232 (2023).
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