水稻是重要的糧食作物,，也是植物基因組學(xué)研究的模式作物,。水稻的株型（包括分蘗數(shù)，株高等）,，產(chǎn)量（包括小穗數(shù),，籽粒大小，千粒重等）,，籽粒品質(zhì)（糊化溫度,，淀粉含量等）和一些生理特征（包括抗逆性，抽穗期,，落粒性等）都是水稻生產(chǎn)上重要的農(nóng)藝性狀,，克隆并研究調(diào)控這些農(nóng)藝性狀的基因?qū)τ谔岣咚井a(chǎn)量，改良水稻品質(zhì)等具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值,。
近日,，中國(guó)科學(xué)院北京基因組研究所/中科院上海生科院植生生態(tài)所韓斌研究員課題組，通過(guò)與中國(guó)水稻所,、中科院遺傳與發(fā)育研究所、美國(guó)密歇根州立大學(xué),、華中農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國(guó)康奈爾大學(xué)等單位的研究人員合作,，結(jié)合第二代測(cè)序技術(shù)和自主開發(fā)的基因型分析方法，對(duì)517份中國(guó)水稻地方品種材料進(jìn)行測(cè)序,，構(gòu)建了高密度的水稻單體型圖譜（HapMap）,，并對(duì)秈稻品種的14個(gè)重要農(nóng)藝性狀進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析，確定了這些農(nóng)藝性狀相關(guān)的候選基因位點(diǎn),。相關(guān)研究成果于10月24日以全文形式發(fā)表在Nature Genetics上,。
地方品種是已經(jīng)適應(yīng)了特定的農(nóng)藝－氣候條件的作物品種，我國(guó)幅員遼闊，水稻地方品種繁多,，它們都有適應(yīng)特定生產(chǎn)條件的獨(dú)特的農(nóng)藝性狀,。闡明地方品種的重要農(nóng)藝性狀的遺傳基礎(chǔ)對(duì)于提高水稻產(chǎn)量，保障我國(guó)糧食安全是非常重要的,。本研究通過(guò)測(cè)定517個(gè)水稻地方品種的全基因組序列并利用新的數(shù)據(jù)－歸類的方法構(gòu)建高密度的單體型圖譜,，鑒定了約360萬(wàn)個(gè)SNP位點(diǎn)。利用373個(gè)秈稻品種群體對(duì)14個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行全基因組連鎖分析研究,，這些性狀包括水稻株型,，產(chǎn)量，籽粒品質(zhì)和生理特征等不同的方面,。通過(guò)連鎖分析鑒定的位點(diǎn)可解釋約36％的表型變異,，其中有6個(gè)位點(diǎn)的峰值信號(hào)與之前鑒定的農(nóng)藝性狀基因緊密連鎖。
本研究為水稻遺傳學(xué)研究和水稻育種提供了重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),，并且證實(shí)了結(jié)合第二代高通量基因組測(cè)序和全基因組連鎖分析的研究方法是對(duì)傳統(tǒng)的通過(guò)雙親雜交來(lái)分析復(fù)雜性狀的方法的強(qiáng)有力的互為補(bǔ)充的研究策略,。（生物谷Bioon.com）
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Nature Genetics doi:10.1038/ng.695
Genome-wide association studies of 14 agronomic traits in rice landraces
Xuehui Huang1,2,10, Xinghua Wei3,10, Tao Sang4,10, Qiang Zhao1,2,10, Qi Feng1,10, Yan Zhao1, Canyang Li1, Chuanrang Zhu1, Tingting Lu1, Zhiwu Zhang5, Meng Li5,6, Danlin Fan1, Yunli Guo1, Ahong Wang1, Lu Wang1, Liuwei Deng1, Wenjun Li1, Yiqi Lu1, Qijun Weng1, Kunyan Liu1, Tao Huang1, Taoying Zhou1, Yufeng Jing1, Wei Li1, Zhang Lin1, Edward S Buckler5,7, Qian Qian3, Qi-Fa Zhang8, Jiayang Li9 & Bin Han1,2
Uncovering the genetic basis of agronomic traits in crop landraces that have adapted to various agro-climatic conditions is important to world food security. Here we have identified ~3.6 million SNPs by sequencing 517 rice landraces and constructed a high-density haplotype map of the rice genome using a novel data-imputation method. We performed genome-wide association studies (GWAS) for 14 agronomic traits in the population of Oryza sativa indica subspecies. The loci identified through GWAS explained ~36% of the phenotypic variance, on average. The peak signals at six loci were tied closely to previously identified genes. This study provides a fundamental resource for rice genetics research and breeding, and demonstrates that an approach integrating second-generation genome sequencing and GWAS can be used as a powerful complementary strategy to classical biparental cross-mapping for dissecting complex traits in rice.
