室内种植条件下芝麻菜(Eruca sativa Mill.)全球种质资源的表型评价及表型变异潜在影响因子鉴定

为解决芝麻菜(Eruca sativa)在室内农业环境中的表型多样性及育种需求，研究人员对185份全球种质资源进行了68项表型性状的高通量评价。通过3D扫描和图像分析技术，揭示了亚洲、欧洲和非洲种群的显著表型差异，并鉴定出9个贡献70%表型变异的潜在因子。研究筛选出ERU12等3个高产、矮化且耐储藏的优良种质，为精准育种提供了重要靶点。

　　

在追求可持续农业和粮食安全的全球背景下，室内可控环境农业(Controlled Environment Agriculture, CEA)因其高效、节水和不依赖季节的特点成为研究热点。芝麻菜(Eruca sativa)作为富含营养的叶用蔬菜，其市场需求持续增长，但传统露天种植易受气候影响且品质不稳定。更棘手的是，目前对芝麻菜在CEA条件下的表型多样性缺乏系统研究，育种者难以筛选适应室内种植的优良品种。此外，高通量表型分析(High-throughput phenotyping)技术虽在主要作物中广泛应用，但在芝麻菜这类小众作物中的实践仍属空白。

针对这些挑战，新加坡国立大学(National University of Singapore)生物科学系的研究团队开展了一项开创性研究。他们收集了来自亚洲、欧洲和非洲等地的185份芝麻菜种质资源，在严格控制的室内水培条件下，采用PlantEye F500多光谱3D扫描仪和EasyPCC图像处理平台等先进技术，系统评估了68个涉及产量、植物架构和光谱特征的表型性状。研究成果发表在《Current Plant Biology》上，为芝麻菜的精准育种提供了重要理论基础和实践指导。

研究主要采用三种关键技术：(1)基于半自动化PlantEye机器获取三维植物表型数据；(2)利用EasyPCC_V2软件包进行二维图像分析；(3)通过全基因组测序(7x深度)和ADMIXTURE软件分析群体遗传结构。实验设计采用不完全随机区组设计，每个种质设置至少3次重复，在28天生长周期中动态监测表型变化。

3.1 表型变异

研究发现所有种质在66个表型性状上存在显著差异(p<0.05)，其中52个性状遗传力(H²)>0.5。例如总鲜重(TFW)变异系数达50.73%，而21天叶面积(LA21DAS)与TFW呈现强相关(r=0.89)。这些数据证实该种质库具有丰富的遗传多样性。

3.3 遗传多样性

通过分析14,181,715个SNP，群体结构将种质划分为三大地理类群：亚洲(Group 1)、欧洲(Group 2)和非洲(Group 3)。值得注意的是，亚洲种质表现出显著的早花特性，与植物衰老反射指数(PSRI21DAS)正相关(r=0.26)，这可能与其适应短日照环境有关。

3.5 因子选择与因子分析

因子分析揭示9个潜在因子累计解释70.73%表型变异。其中因子1(总产量相关)贡献最大(19.29%)，包含叶面积和生物量等性状；因子4(采后特性相关)与叶绿素降解率(RCD0_28)强关联，这对延长货架期至关重要。

3.6 双变量分析象限

通过整合因子1(产量)、因子2(株高)和因子4(采后特性)，筛选出ERU12、PI 178901和PI 251491三个兼具高产(因子1>0.83)、矮化(因子2<0.61)和低叶绿素降解(因子4>0.94)的优良种质。这些种质特别适合在空间受限的垂直农场中栽培。

该研究的创新性体现在三方面：首先，建立了首个室内种植条件下芝麻菜表型数据库，填补了CEA特异性育种数据的空白；其次，发现非洲种质具有未被充分利用的高产潜力，为种质创新提供了新方向；最后，开发的因子分析模型可高效压缩复杂表型数据，为后续GWAS研究降维。正如讨论部分指出，这些发现不仅对芝麻菜育种具有直接指导价值，其研究范式也可推广至其他叶菜类作物。未来结合代谢组学分析，将能更全面解析品质相关性状的分子机制。