尼日尔种质资源表型特征分析与核心种质库构建：基于2850份种质的遗传多样性评价与工业应用潜力挖掘

为解决尼日尔(Guizotia abyssinica)种质资源库规模庞大、利用率低的问题，印度国家基因库(INGB)研究人员通过多环境表型分析，从2850份种质中筛选出300份核心种质(CoreEN100)。该研究采用增强区块设计(ABD)评估19个农艺性状，利用Core Hunter算法优化遗传距离，核心种质方差差异(VD%)达100%，Shannon-Weiner指数(I’)提升至1.014。该成果为这种富含亚油酸(65-80%)的油料作物育种提供了高效资源利用方案，发表于《Industrial Crops and Products》。

　　

在气候变化和粮食安全双重挑战下，被称为"被遗忘的油料作物"的尼日尔(Guizotia abyssinica)正迎来新的发展机遇。这种原产埃塞俄比亚高地的植物，其种子含油量高达27-47%，其中亚油酸含量在埃塞俄比亚种质中可达惊人的80%，是心脑血管疾病预防的天然宝库。然而，由于自交不亲和性导致的低产量，以及庞大的种质资源库难以有效利用，这个兼具食用、饲料和工业用途(可生产生物柴油、油漆润滑剂)的作物长期被边缘化。印度作为全球最大的尼日尔生产国，其国家基因库(ICAR-NBPGR)保存的2850份种质亟需系统性评价。

印度农业研究委员会-国家植物遗传资源局(ICAR-NBPGR)的研究团队开展了一项开创性工作。他们通过四年冬季(2021-2022)的跨区域实验，在阿克ola、海得拉巴等四个生态区采用增强区块设计(ABD)，对种质库中的2826份本土和24份外来种质进行表型"普查"。研究人员不仅测量了 capitulum number(花序数)、1000-seed weight(千粒重)等13个数量性状，还通过皇家园艺学会比色卡量化了leaf color(叶色)、flower color(花色)等6个质量性状，并采用TD-NRM光谱技术测定含油量。

关键技术包括：(1)多环境表型标准化：通过Bartlett's χ²检验评估误差方差同质性，对异质数据采用Aitken变换；(2)核心种质算法优化：运用Core Hunter 3.2.1基于Gower距离开发5种核心集，固定10%取样强度；(3)多维评估体系：结合方差差异(VD%)、Shannon-Weiner指数(I’)等12项指标，通过EvaluateCore包进行验证。

【表型变异揭示宝藏基因】
在2850份种质中，82%开黄花，54%具锯齿叶缘，而仅2%存在seed shattering(落粒性)——这个令育种者头疼的性状。数量性状变异尤为显著：千粒重跨度2.02-6.59g，含油量12.68-58.16%，其中days to 80% maturity(成熟期)的遗传力高达98.09%，暗示可通过表型直接选择早熟材料。

【核心种质的"优中选优"】
从五个候选核心集中脱颖而出的EN100组，其VD%达100%，Shannon指数(I’=1.014)显著高于全集(0.75)。这个包含298份印度种质和2份外来种质的"精英团队"，在PC1(21.6%方差)和PC2(14.5%方差)上展现出比全集更丰富的分布。有趣的是，核心组中叶色为dark green(深绿)的比例从全集的2%提升至7%，可能携带特殊光合基因。

【性状关联的遗传密码】
相关性分析发现关键连锁：internode length(节间长)与days to 50% flowering(花期)呈强正相关(r=0.94)，而seed yield(产量)与capitulum number(花序数)的关联(r=0.34)揭示了高产设计路径。更令人振奋的是，核心组保留了全集96.5%的性状相关性，如oil content(含油量)与seed weight(粒重)的负相关，这对高油育种具有重要指导价值。

这项发表于《Industrial Crops and Products》的研究，首次建立了尼日尔的标准化核心种质库。其意义不仅在于将育种材料规模缩减90%，更在于揭示了印度种质中13-39%油酸含量与埃塞俄比亚种质(13%)的显著差异，为开发地域特色品种提供分子基础。研究人员特别指出，核心组中8%的落粒性材料可作为抗逆育种的关键资源，而提升的McIntosh指数(DMc=0.26)则保障了未来应对气候变化的遗传广度。该成果为这个年出口额超7百万吨的油料作物绘制了"基因导航图"，使精准育种成为可能。