水稻分子育種是在多層次水平上研究水稻所有成分的網路互作行為和在生長發育過程中對環境反應的動力學行為，然後使用各種 “組學” 數據 ,在計算機平台上對水稻的生長、 發育和對外界反應行為進行預測，接著根據具體育種目標 ,構建品種設計的藍圖，最後結合育種實踐培育出符合設計要求的水稻新品種。
基本介紹
- 中文名：水稻分子育種
- 外文名：Perspectives of Molecular Design Breeding in Rice
- 屬性：對環境反應的動力學行為
- 特點：在多層次水平上研究等
設計育種,陽海寧簡介,
設計育種
（Perspectives of Molecular Design Breeding in Rice）
水稻優質、 多抗、 抗逆與高產作物新品種的選育和推廣是實現我國糧食安全的重要途徑。
大多數育種工作仍然建立在表型選擇和育種家的經驗之上 ,育種效率低下;另一方面 ,生物信息資料庫積累的數據量極其龐大 ,由於缺乏必要的數據整合技術 ,可資育種工作者利用的信息卻非常有限。
水稻分子設計育種將在多層次水平上研究水稻所有成分的網路互作行為和在生長發育過程中對環境反應的動力學行為;繼而使用各種 “組學” 數據 ,在計算機平台上對水稻的生長、 發育和對外界反應行為進行預測;然後根據具體育種目標 ,構建品種設計的藍圖;最終結合育種實踐培育出符合設計要求的水稻新品種。
設計育種的核心是建立以分子設計為目標的育種理論和技術體系 ,通過各種技術的集成與整合 ,對生物體從基因(分子)到整體(系統)不同層次進行設計和操作 ,在實驗室對育種程式中的各種因素進行模擬、 篩選和最佳化 ,提出最佳的親本選配和後代選擇策略 ,實現從傳統的 “經驗育種” 到定向、 高效的 “精確育種” 的轉化 ,以大幅度提高育種效率。
1 作物分子設計育種相關基礎研究現狀及發展趨勢，
1.1 生物信息學遺傳信息資料庫中的數據呈 “爆炸
式” 增長
1.2 分子標記技術發展日新月異
1.3 基因和 QTL 定位研究廣泛深入
1.4 基因電子定位與電子延伸得到套用
2 我國開展分子設計育種的時機已經成熟
模式植物擬南芥和水稻的全基因組序列測定的完成 ,使得植物基因組學研究由結構基因組向功能基因組等各種 “組學” 迅猛發展。基因組學和蛋白組學藉助生物信息學的力量讓人們從分子水平上了解植物亞細胞生理活動及真核生物的多細胞是如何組
成並實現其複雜的功能 ,各種 “組學” 把傳統生物學迅速帶入了系統生物學的新時代 ,這一革命性的改變催生了分子設計 (molecular design) 的概念。已有許多研究機構在做前期準備工作 ,朝此方向發展。美國農業部已投資在十幾個研究單位建立
各種作物的資料庫 ,這些資料庫的整合將成為未來分子設計育種的重要基礎。其他比較有影響的研究機構如美國的先鋒公司、 澳大利亞的昆士蘭大學和CSIRO ,以及國際玉米小麥改良中心在基因型到表型建模、 基因型與環境互作分析及育種模擬等方面
開展了研究。中國水稻所 2004 年提出水稻基因設計育種的概念 ,就是在水稻全基因組測序完成後 ,在主要農藝性狀基因功能明確的基礎上 ,通過有利基因的剪下、 聚合 ,培育在產量、 米質和抗性等多方面有突破的超級稻新品種。
前我國開展分子設計育種的時機已經成熟 ,其主要表現有以下 4 個方面。
(1)我國已擁有生物信息學的研究力量和技術。我國是世界上首次對水稻全基因組測序並對水稻第4染色體精細測序的國家之一。在測序的過程中 ,生物信息學手段是完成序列組裝和分析的關鍵。能完成這些大量的測序任務 ,本身就說明我國已擁有很高的生物信息學研究水平。另外 ,從基因組序列、 EST信息和全長 cDNA序列中發掘新標記和新基因的工作也已取得了一定進展。
(2)已開展虛擬分子育種。我國利用分子數量遺傳學和計算機技術研究 QTL 作圖、 QTL 與環境之間的關係方面位於國際同等水平 ,國家高技術研究發展計畫(863計畫)已經資助開展主要農作物的虛擬育種研究 ,在回交育種、 聚合育種、 雜種優勢預測和親本選配的計算機模擬研究等方面已經取得了一定進展。
(3)已擁有建立大型的數據蒐集和處理系統的技術和經驗。我國的國家作物種質資源信息系統已建立多年 ,該系統中儲存的數據已達數千萬項 ,在大型資料庫的建立、 完善和維護方面積累了豐富的經驗。
(4)已擁有基因作圖、 比較基因組學研究、 等位基因多樣性研究等關鍵技術。我國在作物的基因作圖方面開展得比國外晚 ,但近年來進步很大 ,並且涉及到各種重要作物的大多數重要性狀。利用DNA和蛋白質序列信息,針對特定基因或基因類型進行作圖在水稻之外的其他作物上也發展很快。此外,我國已開展小麥族內的物種之間、 禾本科作物之間的比較基因組學研究,並取得了一定進展,正在開展的等位基因多樣性研究也已取得階段性成果。與國外同類研究相比 ,我們的差距主要存在以下3個方面。
(1)主要農藝性狀基因發掘和功能研究存在不足。近十年來 ,我國利用分子標記 ,在水稻、 小麥、 玉米等主要作物中已經開展了大量的基因(特別是 QTL) 定位研究 ,積累了大量的遺傳信息。但這些信息還處於零散的狀態 ,缺乏集中、 歸納和總結;對不同遺傳背景和環境條件下 QTL 效應、 QTL的復等位性以及不同 QTL 之間的互作研究不夠系統全面 ,不利於QTL 定位的成果轉化為實際的育種效益;重要農藝性狀的遺傳基礎、 形成機制和代謝網路研究還很欠缺 ,而這些正是分子設計育種的重要信息基礎。同時 ,缺乏擁有自主智慧財產權的計算機軟體 ,限制了將已有的基因或 QTL 信息套用到實際育種中去。
(2)分子設計育種相關的信息系統不夠完善。在國家高技術研究發展計畫(863 計畫)和國家重點基礎研究發展計畫(973 計畫)等項目的大力支持下 ,主要農作物主要經濟性狀遺傳研究取得了很大進展 ,國家已全面啟動水稻等主要糧食作物主要經濟性狀的功能基因組研究 ,但是距全面了解作物所有性狀的遺傳基礎還比較遙遠。我國現有的生物信息資料庫中 ,已明確功能和表達調控機制的基因信息比較匱乏;在轉錄組學、 蛋白組學、 代謝組學以及表型組學等方面的研究與國際上存在較大差距 ,作物種質資源信息系統中 ,能被分子設計育種直接套用的信息還很有限。
(3)分子設計育種理論研究相對滯後。國內已經開始意識到分子設計育種將會成為未來作物育種的發展方向 ,但大多尚停留在概念上 ,還沒有真正開展分子設計育種的理論建模和軟體開發工作。
3 我國作物分子設計育種的研究重點
我國的作物分子設計育種研究應集中在以下 3個方面。重要農藝性狀基因Π QTL 高效發掘構建水稻、 小麥、 玉米、 大豆和棉花等作物的高代回交導入系群體 ,通過大規模回交導入系並結合定向選擇 ,消除複雜的遺傳背景對基因Π QTL 定位精度的不良影響 ,高效發掘種質資源中重要農藝性狀的基因Π QTL。通過不同輪迴親本和供體親本配製的高代回交組合定位結果的分析比較 ,探明基因Π QTL的一因多效、 多因一效、 同一基因Π QTL 位點的復等位性、 基因Π QTL 之間的上位性互作、 基因Π QTL 與遺傳背景之間的互作、 基因Π QTL 與環境互作等信息。高代回交導入的遺傳背景高度純化 ,便於直接對主效應大、 表達穩定的基因Π QTL 進行精細定位。
建立核心種質和骨幹親本的遺傳信息連結核心種質以最小的資源數代表最大的遺傳多樣性 ,即保留儘可能小的群體和儘可能大的遺傳多樣性;骨幹親本則是當前作物育種中廣泛使用並取得較好育種成效的育種材料 ,其中含有大量有利基因資源。發掘這兩類材料中的遺傳信息並建立其分子設計育種信息系統和連結 ,可以快速獲取親本攜帶的基因及其與環境互作的信息 ,為分子設計育種模型精確預測不同親本雜交後代在不同生態環境下的表現提供信息支撐。建立主要育種性狀的 GP模型GP(Genotype to phenotype)模型描述不同基因和基因型、 以及基因和環境間是如何作用以最終產生不同性狀的表型 ,從而可以鑑定出符合不同育種目標和生態條件需求的目標基因型 ,因此 GP 模型是分子設計育種的關鍵組成部分。GP 模型利用發掘的基因信息、 核心種質和骨幹親本的遺傳信息連結提供的信息 ,結合不同作物的生物學特性及不同生態地區育種目標 ,對育種過程中各項指標進行模擬最佳化 ,預測不同親本雜交後代產生理想基因型和育成優良品種的機率 ,大幅度提高育種效率。
4 分子設計育種實例
Peleman和van der Voort 對 “設計育種” (Breedingby design)這一名詞進行了商標註冊,他們認為分子設計育種應當分3步進行: (1)定位所有相關農藝性狀的QTL ; (2)評價這些位點的等位性變異; (3)開展設計育種。這裡結合我們在水稻上的一些研究結
果說明分子設計育種的過程。
研究育種目標性狀的 QTL
這一過程包括構建作圖群體、 篩選多態性標記、構建標記連鎖圖譜、 評價數量性狀的表現型和 QTL分析等步驟。這裡有一包含 65 個染色體片段置換系( chromosome segment substitution line , CSSL) 的群體 ,產生這一群體的 2 個親本分別為粳稻 Asominori(背景或輪迴親本) 和秈稻 IR24 (供體或非輪迴親本)。每個CSSL 包含一個或幾個來自 IR24的染色體片段,其餘染色體來自背景親本Asominori。所有供體染色體片段覆蓋了 IR24 的整個基因組,不同染色體片段用不同的 RFLP標記表示。根據粒長的觀測值 ,可以通過分析不同標記基因型間粒長的差異顯著性來判斷哪些片段上攜帶有影響粒長的 QTL。存在 QTL 的可能性常用 LOD 值的大小來衡量(圖 12A) ,圖 12A 清楚表明標記 M23和M34 代表的染色體片段上包含有控制粒長的QTL ,它們分別解釋粒長表型變異的 3619 %和819 % ,因此可視為主效 QTL ,尤其是 M23 染色體片段上的QTL。 但這2個QTL 加性效應的方向相反(圖22 B) ,即對於標記 M23 上的 QTL 來說 ,來自 IR24 的等位基因使粒長增加 ,來自Asominori 的等位基因使粒長減小;對於標記 M34 上的 QTL 來說 ,來自 IR24的等位基因則使粒長減小 ,來自Asominori 的等位基因使粒長增加。
實踐中 ,可根據不同研究目的選擇 LOD 臨界值去判定QTL 的存在 ,如果研究目的在於QTL 的克隆和功能分析 ,則判定QTL 存在時應選擇較高的 LOD臨界值 ,如310或更高 ,以避免假陽性;如果目的在於預測基因型 ,則假陽性不會對結果造成較大的負面影響 ,此時可選擇較低的 LOD 臨界值 ,如 110 ,以保證效應較小的 QTL 也能鑑定出來。在上面的實例中 ,當採用0183 的臨界值時(對應於顯著性水平0105) ,我們一共鑑定出 13 個控制粒長的 QTL ,8 個控制粒寬的QTL ,同時也鑑定出一些上位性QTL。
結合育種目標設計目標基因型這一過程利用已經鑑定出的各種重要育種性狀QTL的信息 ,包括 QTL 在染色體上的位置、 遺傳效應、 QTL 之間的互作、 QTL 與背景親本和環境之間的互作等 ,模擬預測各種可能基因型的表現型 ,從中選擇符合特定育種目標的基因型。在我們的例子中 ,Asominori 是短粒和寬粒型品種 ,IR24是長粒和窄粒型品種 ,但它們的 CSSL 後代在2個性狀4個方向上均有超親分離現象,因此2個性狀的增效 QTL 和減效 QTL 在 2 個親本中應該分散分布。通過對粒長的QTL 作圖 ,發現 在染色體片段M6、 M12、 M14、 M23 和M25 上的 5 個 QTL 具有正效效應 ,即對於這些座位上的 QTL 來說 ,來自 IR24的等位基因使粒長增加;對於粒寬 ,只有一個 QTL具有正效效應 ,說明增加粒寬的大多數基因來自Asominori。除此之外還發現一些染色體片段如M10、 M12、 M14 和M23 ,同時攜帶有既控制粒長又控制粒寬的QTL ;在片段M10上 ,QTL 對粒長和粒寬效應都是正向的;在其他片段上 ,QTL 對粒長和粒寬效應卻相反。這一點與根據表型估計的相關係數 r =- 0.34一致。
根據上面的信息 ,可以預測各種可能的基因型的表現型(圖 2) ,發現最小和最大粒長基因型的粒長分別是4.20 mm和 6.21 mm ,最小和最大粒寬基因型的粒寬分別是 2.12 mm和 3.07 mm。假定育種目標是長粒和寬粒型 ,由於一些QTL 在 2 個性狀上有負向的一因多效現象 ,不可能獲得一個基因型既具有圖2中最大粒長又具有最大粒寬。經模擬我們發現一個設計基因型 ,其粒長為 6.05 mm ,粒寬為3.00 mm ,接近最大粒長 6.21 mm 和最大粒寬 3.07mm(圖2) 。至此我們設計出一個最符合長粒和寬粒型這一育種目標的基因型。
達到目標基因型的途徑分析
獲得圖2中的設計基因型,需要 IR24 的 4 個染色體片段 ,即 M1、 M6、 M23 和 M25。在 65 個 CSSL中 ,CSSL5 包含片段 M6 ; CSSL16 包含片段 M1 和M23 ;CSSL19包含片段M25 ;因此可以作為產生設計基因型的親本材料。但 CSSL19 包含有我們不需要的片段 M12 , 在選擇過程中需要將其替換為Asominori 的片段。
3個親本間的三交(又稱頂交)組合有可能將我們需要的染色體片段聚合在一起 ,產生三交組合的方式有3 種 ,即三交組合 1 : (CSSL5 ×CSSL16) ×CSSL19 ; 三交組合 2 : (CSSL5 ×CSSL19) ×CSSL16和三交組合3 : (CSSL16 ×CSSL19) ×CSSL5。假定採用標記輔助方法選擇目標基因型,可供選擇的方案有很多,這裡只考慮其中的 2 種,標記選擇方案1 :產生100個三交 F1 個體 ,每個產生30個 F2 個體 ,利用單粒傳共產生 3 000 個 F8 家系 ,然後從中選擇目標基因型;標記選擇方案 2 :產生 100 個三交 F1 個體 ,通過標記輔助選擇只保留含有目標染色體片段的個體 ,每箇中選個體產生 30 個 F2 個體 ,利用單粒傳產生 F8 家系 ,然後從中選擇目標基因型。以上過程藉助遺傳育種模擬工具QuCim實現。對每個三交組合 ,2 種標記選擇方案得到的 F8家係數相等(表 1) 。從三交組合 1 平均獲得 716 個目標基因型 F8 家系 ,三交組合 2 平均獲得 2318 個 ,三交組合3平均獲得1118個(表1) 。但從2種標記擇方案1來說 ,每箇中選的 F8 家系需要測試的DNA樣品數是395 ,對標記選擇方案 2 來說 ,這個數字只有60。因此 ,包含兩個階段標記選擇的方案 2 在基因聚合過程中可以大大地降低實驗室測定標記的花費。不同三交組合獲得目標基因型的幾率有顯著差
異。三交組合2的幾率最高 ,達0181 % ,組合1的幾率最低 ,只有0125 %。因此三交組合 2 結合標記選擇方案2是最佳的實現目標基因型的途徑。5 分子設計育種展望作物分子設計育種是一個新的概念,它以生物信息學為平台 ,以基因組學和蛋白組學等若干個資料庫為基礎 ,綜合作物育種學流程中的作物遺傳、 生理、 生化、 栽培、 生物統計等所有學科的有用信息 ,根據具體作物的育種目標和生長環境 ,在計算機上設計最佳方案 ,然後開展作物育種試驗的分子育種方法。與常規育種方法相比 ,作物分子設計育種首先在計算機上模擬實施 ,考慮的因素更多、 更周全 ,因而所選用的親本組合、 選擇途徑等更有效 ,更能滿足育種的需要 ,可以極大地提高育種效率。值得指出的是 ,分子設計育種在未來實施過程中將是一個結合分子生物學、 生物信息學、 計算機學、 作物遺傳學、育種學、 栽培學、 植物保護、 生物統計學、 土壤學、 生態學等多學科的系統工程。作物分子設計育種是一個綜合性的新興研究領域 ,將對未來作物育種理論和技術發展產生深遠的影響。因此 ,我們應該把握機遇 ,充分利用植物基因組學和生物信息學等前沿學科的重大成就 ,及時開展品種分子設計的基礎理論研究和技術平台建設。實現分子設計育種的目標 ,將會大幅度提高作物育種的理論和技術水平 ,帶動傳統育種向高效、 定向化發展。
陽海寧簡介
研究興趣：主要利用水稻重要性狀功能基因、QTLs的開展分子育種（常規育種與生物技術結合）。
近期目標：增強長江上游水稻骨幹親本的抗性水平、提高雜交水稻品質，特別注重發掘與利用水稻瘟病
廣譜抗性基因資源。
研究經歷:
1.用分子標記結合田間鑑定等手段完成了包括水稻抗白葉枯病基因Xa23和抗褐飛虱基因Bph3,24的聚
合，高通量改良了大批生產上常用的細胞質不育系、光溫敏不育系、恢復系；
2.構建了大批廣親和基因S5-n基因，DEP1,Rf3，Rf4，等單基因導入系；
3.對新的廣親和性材料進行了鑑定初步定位；
4.改進Xa23 的STS 分子標記。
