通过基因组学洞察人口结构，为培育适应气候变化的咖啡品种提供预测性指导

《Heredity》：Genomic insights into population structure and predictive breeding for climate-resilient coffee

气候变化威胁全球咖啡生产，研究以非洲西部罗布斯塔种群为对象，通过遗传分析揭示包含Robusta、Conilon和Guinean三个遗传池的结构特征，量化11个性状遗传参数并发现非加性效应对产量影响显著。提出整合加性、显性和非加性效应的基因组辅助杂交选育方案，为提升罗布斯塔的气候适应性和遗传多样性提供理论框架。

　　

摘要

气候变化对全球咖啡生产构成了日益严重的威胁，尤其是对种植最广泛的咖啡品种——Coffea arabica。具有更强耐热性和环境抗性的Coffea canephora（罗布斯塔咖啡）是保障未来咖啡供应的关键遗传资源。尽管该品种的重要性日益凸显，但在种群结构和性状特征方面仍缺乏足够的研究，而这些因素对于指导育种工作至关重要。在这项研究中，我们结合了群体遗传学分析与基因组预测技术，以利用来自西非的代表性育种材料来改良C. canephora。首先，我们分析了栽培种质的遗传结构，并确认了三个主要的遗传群体：罗布斯塔群体、康尼隆群体和几内亚群体。其次，我们量化了11个农艺性状的表型变异和遗传参数，发现非加性效应（尤其是产量方面的非加性效应）发挥了重要作用。第三，我们评估了包含加性效应和显性效应的基因组预测模型的性能，并提出了将这些模型整合到互惠轮回选择方案中的方法，以利用杂种优势。总体而言，我们的研究结果强调了将结构化的遗传多样性和非加性效应纳入育种策略的必要性。本文提出的框架为提高C. canephora的预测准确性和长期适应性奠定了基础，对应对气候压力的基因组辅助育种具有广泛的应用价值。