话匣子：登上《自然》子刊封面！上海师大黄学辉团队在水稻遗传学研究中取得重大突破

经过多年艰苦工作，近日，上海师大黄学辉团队在水稻遗传学研究中取得重大突破， 研究构建了迄今为止最完善的水稻数量性状基因关键变异图谱。开发了一款智能化的“水稻版”导航平台和软件包，为水稻育种提供精准导航服务。这一研究成果以封面文章发表于国际顶级期刊Nature Genetics。

水稻作为全球三大主粮之一，提高水稻产量、品质与抗性对保障世界粮食供给具有十分重要的意义，但传统水稻育种工作量大、周期长，因此提高育种效率、加快新品种培育速度是水稻育种技术改进的迫切需求。针对水稻产业的重大需要，生命科学学院黄学辉团队经过多年艰苦工作，研究构建了迄今为止最完善的水稻数量性状基因关键变异图谱，开发了一款智能化的“水稻版”导航平台和软件包，有望为水稻育种提供精准导航服务。

最近二十年里大量的水稻QTL基因被克隆，但是这些基因的关键等位变异信息尚未被精准、系统地梳理过。研究人员通过文献整理和生物信息分析，获得一张包含348个数量性状基因关键变异位点（QTN）和562个等位基因的分子图谱（QTN map）。进一步根据QTN图谱，收集了来自全世界的404份种质材料，构建了包含各类稀有等位基因的实体库，为水稻遗传改良配备了丰富的供体资源。

研究团队选用了八套遗传群体，利用这些群体大规模的原始测序数据和丰富的表型数据，在同一尺度下重新分析，对QTN的效应强弱进行了统一的量化评估，包括同一QTN在不同亚种背景下、在不同地域环境下的遗传效应。结合每个基因的原始文献描述，该图谱为每个QTN提供了精准的效应方向、强弱的数字化注解。

对标常用的地图导航定位用户位置并展示周边路况、到达目的地最优路线规划和时间预估等功能，研究团队开发了一套水稻版的导航软件包。利用水稻QTN图谱和遗传图，论文作者系统分析了水稻基因组中存在的遗传累赘，并针对杂交-回交-自交、群体样本量、导入位点数等各类情形进行了大数据仿真模拟，获得了育种设计路线的优化参数。

结合不同类型的遗传学问题，RiceNavi可以服务于进化、生态适应性、杂种优势、基因组元件功能等各类遗传学分析。研究人员利用RiceNavi对不同的遗传材料进行分析，鉴定到了决定水稻籼粳分化性状的基因集、揭示出与野生稻驯化、现代育种改良等相关的基因及其变迁趋势、揭示出与地区环境适应性相关的基因及其分布规律、鉴定出与杂种优势及配合力相关的候选基因、揭示出大尺度进化过程中基因编码和调控区功能元件的保守性。

作为示例，RiceNavi还被应用于常规稻主栽品种“黄华占”的改良中。借助于RiceNavi的选配指导和路线优化，作者仅用两年半时间实现了既定育种目标，获得了株型紧凑、生育期略短的香稻型“黄华占”。

值得一提的是，这一青年科研先锋团队由黄学辉教授领衔，课题组所有成员都是80后90后。

链接地址：https://m.ajmide.com/m/branddetail?id=30148609