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为解决绿豆叶斑病（CLS）抗性鉴定难题，研究人员开展绿豆 G×E 互作研究。经多环境试验和 GGE 双标图分析，确定 “SK-89 (15)” 和 “WMB-9 (14)” 为理想抗性基因型，明确了适宜测试地点和 “ mega 环境”，为育种提供依据。
绿豆，作为一种在热带和亚热带地区广泛种植的豆类作物，因其丰富的营养价值和适应多种农业气候条件的特性，备受人们青睐。然而，尾孢叶斑病（Cercospora leaf spot，CLS）如同悬在绿豆产业头顶的 “达摩克利斯之剑”，严重威胁着绿豆的产量。这种由尾孢菌（Cercospora canescens）引起的病害，在高温高湿环境下肆意蔓延。一旦绿豆植株染上此病，叶片上会迅速出现坏死斑，随着病情发展，斑点不断扩大，严重时导致叶片提前脱落、豆荚形成减少、种子变小，产量锐减可达 46%-61%。而且，该病原菌宿主范围广、致病菌株多样，不同地区气候差异又使得病害影响程度波动极大，传统的化学防治手段既不经济又不环保，因此，寻找绿豆对 CLS 的抗性来源并培育抗性品种迫在眉睫 。
在此背景下，来自印度克什米尔农业科学技术大学（SKUAST-Kashmir）和沙特阿拉伯公主努拉?宾特?阿卜杜勒拉赫曼大学（Princess Nourah bint Abdulrahman University）的研究人员携手开展了深入研究。他们的研究成果发表在《Scientific Reports》上，为绿豆抗 CLS 育种带来了新的曙光。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，进行多环境试验，在四年间对 16 个绿豆基因型，包括一个感病对照品种，在四个不同地点进行测试，收集数据。然后，利用 GGE 双标图分析，通过奇异值分解（SVD）环境中心化数据，绘制基因型和环境在第一主成分（PC1）和第二主成分（PC2）上的值，从而评估基因型、环境及其互作（GEI）对 CLS 的影响。同时，运用方差分析（ANOVA），借助 R 软件中的 “METAN” 包，探究环境、基因型及其互作在 CLS 发病中的作用 。
研究结果主要从以下几个方面展开：
- 基因型对 CLS 侵染的反应：不同地点的绿豆基因型对 CLS 严重程度反应各异。方差分析显示，环境对 CLS 侵染影响最大，占总变异的 67.40%，基因型 × 环境互作贡献 21.20%。例如，在不同年份，库普瓦拉（Kupwara）地区抗性基因型较多，而阿南特纳格（Anantnag）地区感病基因型更为常见，且阿南特纳格记录的 CLS 严重程度最高。一些基因型如 SK-39、SM-89 和 SM-27 表现出中等抗性，WMB-9、WMB-78 和 SM-6 则为中等感病 。
- 基于平均表现和稳定性评估基因型：GGE 双标图利用 “平均环境协调”（AEC）轴展示基因型平均表现和稳定性。PC1 和 PC2 分别解释了 CLS 评分总变异的 87.58% 和 6.8%。位于双标图原点左侧的基因型如 SM-6、WMB-9 等 CLS 侵染程度较低。基因型在 AEC 轴上投影越短越稳定，SK-89 表现出中等抗性且稳定性高，是理想基因型，SM-21 等因表现相近也被认为是 “理想” 基因型 。
- 评估测试地点：区分力、代表性和适宜性指数：GGE 双标图的环境向量展示了试验地点间的关系。库普瓦拉和沙利马尔、瓦杜拉和阿南特纳格之间关系紧密。环境向量长度代表区分力，与 AEC 横坐标夹角代表代表性。沙利马尔和库普瓦拉区分力强，沙利马尔和瓦杜拉代表性好，综合来看，沙利马尔适宜性指数最高，是 CLS 筛选的理想试验点，瓦杜拉可作为补充试验点 。
- 确定 “mega 环境” 和 “哪个在哪里获胜”：通过构建多边形图，将试验地点分为 4 个 “mega 环境”。不同 “mega 环境” 有不同的优势基因型，如 MEI 中库普瓦拉和沙利马尔地区，(9)、(13) 号基因型表现最佳；MEII 中瓦杜拉、阿南特纳格和沙利马尔（第三年）地区，WMB-1 表现突出等，这揭示了基因型与环境的交叉互作 。
研究结论表明，CLS 严重威胁绿豆生产，研究发现环境对 CLS 严重程度影响最大，且存在显著的基因型 × 环境互作。研究鉴定出 SK-89 (15) 和 WMB-9 (14) 为极具潜力的抗性基因型，可用于绿豆抗 CLS 育种计划。同时，明确了阿南特纳格是筛选抗 CLS 绿豆的 “热点” 地区，沙利马尔是理想试验点，还划分出 4 个 “mega 环境”，为后续研究和育种工作提供了精准指导。
该研究意义重大，首次系统地利用 GGE 双标图分析绿豆对 CLS 的抗性，精准定位了理想基因型和试验地点，为绿豆抗 CLS 育种指明了方向，有助于培育出更具抗性的绿豆品种，保障全球绿豆产业的稳定发展，也为其他作物应对类似病害提供了可借鉴的研究思路和方法 。
