华中农业大学严建兵教授Cell子刊发布新成果

　　

生物通报道  来自华中农业大学的研究人员揭示出在玉米（maize）中，遥远的表达数量性状位点（eQTL）和非编码序列对调控基因表达和数量性状变异中起至关重要的作用。这一研究发现发布在7月4日Cell出版社旗下的Molecular Plant杂志上。

论文的通讯作者是华中农业大学的严建兵（Jianbing Yan）教授。严教授目前主要从事玉米复杂数量性状的遗传解析以及玉米基因组学和分子育种研究。在主流期刊如Nature Genetics，Science等发表论文60余篇。

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2014年，严建兵教授与华中农业大学的罗杰教授合作，通过对玉米粒进行基于代谢物组的全基因组关联（GWAS）研究获得了一些新的生物化学见解。这项研究增进了对于玉米功能基因组学和代谢的认识，并为作物改良提供了一个强有力的工具。研究论文发布在3月17日的Nature Communications杂志上（华中农业大学Nature子刊发布GWAS研究新成果 ）。

2015年3月，华中农业大学的严建兵课题组，与明尼苏达大学的研究人员合作，开发出一种简单的方法从玉米四分体（tetrad）分离出4个小孢子，并对单个小孢子进行了全基因组测序，在单细胞水平上剖析了减数分裂重组。这一重要的研究成果发表在Nature Communications杂志上（华中农业大学Nature子刊发表测序新成果 ）。

2015年6月，严教授领导华中农业大学的研究人员报告称他们对368种不同玉米自交系展开了调查研究，通过揭示它们的基因组、转录组和表型组变异，阐明了现代玉米育种的复杂适应机制。研究论文发表在Molecular Plant杂志上（华中农业大学严建兵教授Cell子刊发表研究新成果 ）。

在这篇新文章中，严建兵和合著作者们报告称，他们通过结合简化基因组测序(GBS)、高密度阵列技术，和以往来自368个不同玉米自交系的深度RNA测序数据，鉴别出了次要等位基因频率(MAF)大于0.05的1.25M SNPs。在较大且不同的自然样本中平衡的等位基因频率和分布，帮助鉴别出了与1.8万多个基因（63.4%的测试基因）相关的eQTLs。他们发现在整个基因组中遥远的eQTLs更常见（约75%的eQTLs)。利用这一新数据集，研究人员鉴别出了13个影响玉米粒油浓度的新相关位点。其中，一个基因位点通过控制其他三个已知的油相关基因的表达影响了粒油变化。

这项新研究为扩展我们对玉米基因组内转录组变异细胞调控机制和功能性变异景观的了解，由此增进对数量性状变异的认识提供了重要的资源。

（生物通：何嫱）

作者简介：

严建兵

男，博士，教授，1976年5月出生。2003年博士毕业于华中农业大学生命科学技术学院。毕业后受聘于中国农业大学作物遗传育种系讲师，现为华中农业大学生命科学技术学院教授，作物遗传改良国家重点实验室副主任。目前主要从事玉米复杂数量性状的遗传解析以及玉米基因组学和分子育种研究。在Nature Genetics, Science, Nature Communications, PNAS, Plos Genetics, Plos One, BMC plant biology, Molecular Breeding, Theoretical and Applied Genetics, 中国科学和科学通报等主流期刊发表论文60余篇，多次应邀在国际国内学术会议上做大会报告。为国内外近20家期刊的审稿人，并担任期刊Theoretical and Applied Genetics, Molecular Breeding 编委和Frontiers in Plant Genetics and Genomics的审稿编委。

生物通推荐原文摘要：

Distant eQTLs and non-coding sequences play critical roles in regulating gene expression and quantitative trait variation in maize

A detailed understanding of the genetic architecture of mRNA expression by millions of genetic variants is important for studying quantitative trait variation. In this study, we identified 1.25M SNPs with a minor allele frequency (MAF) greater than 0.05 by combining reduced genome sequencing (GBS), high-density array technologies (600K), and previous deep RNA-sequencing data from 368 diverse inbred lines of maize. The balanced alleleic frequencies and distributions in a relatively large and diverse natural panel helped to identify eQTLs associated with more than 18,000 genes (63.4% of tested genes). We found that distant eQTLs were more frequent (∼75% of all eQTLs) across the whole genome. Thirteen novel associated loci affecting the maize kernel oil concentration were identified using the new dataset. Among which, one intergenic locus could affect the kernel oil variation by controlling expression of three other known oil related genes. Altogether, this study provided resources for expanding our understanding of the cellular regulatory mechanisms of transcriptome variation and the landscape of functional variants within the maize genome, thereby enhancing the understanding of quantitative variations.