基于遗传背景与环境因素整合模型预测罗勒霜霉病抗性水平的研究

为解决罗勒霜霉病(BDM)抗性评估效率低、育种周期长的问题，研究人员通过整合植物年龄、遗传背景、病原菌种族及环境数据，开发了早期抗性预测模型。该模型利用孢子形成率和病害日发展率(DDR)等指标，可在感染后14-21天（较传统方法提前约42天）实现R2达0.93的精准预测，为抗病品种选育和田间管理提供高效工具。

　　

罗勒（Ocimum basilicum）作为全球广泛消费的芳香草本，近年来因霜霉病（Basil Downy Mildew, BDM）的爆发遭受严重经济损失。该病由卵菌Peronospora belbahrii引起，具有传播快、破坏力强的特点，且现有抗病品种易因病原菌新种族的出现而失效。传统抗性评估需长达42天，严重制约育种效率。针对这一难题，来自美国罗格斯大学和以色列巴伊兰大学的研究团队通过多环境试验，首次构建了整合遗传、病原及环境因子的早期抗性预测模型，相关成果发表于《Planta》。

研究采用生长室与田间对照实验，评估了150个罗勒品系对两种P. belbahrii种族（Race 0和Race 1）的抗性。通过病害强度(D.I)、孢子形成率、市场评级(M.R)及病害进展曲线下面积(AUDPC)等指标，结合主成分分析(PCA)和分区算法，建立了基于残差百分比和均方根误差(RMSE)的预测模型。

遗传背景决定抗性等级
携带Pb1/Pb2双基因的品系对所有种族和生长阶段均表现完全抗性（D.I=0），而仅含Pb1的品系对Race 1高度敏感（D.I≈100）。MRI背景品系则呈现数量性状位点(QTL)介导的梯度抗性，分区分析将其划分为7-11个抗性等级。

环境与生长阶段影响
PCA显示遗传背景（贡献率65%）、病原种族（22%）和生长阶段（7%）是决定抗性的三大主成分。幼苗期与成株期抗性显著相关（R=0.73），但Pb1品系的抗性随种族变异极大（Race 0抗性/Race 1敏感）。

模型预测效能
基于孢子形成率和DDR的模型在第二次评分时即可实现R²=0.81的早期预测，最终评分期提升至R²=0.93。筛选标准显示：日均病害发展率<3%且相对湿度>95%持续6小时的环境下，无孢子形成的幼苗抗性最佳。

该研究首次将多维度因子整合至BDM抗性预测体系，将评估周期缩短50%以上，为抗病育种和田间管理提供了量化工具。作者强调，尽管Pb1/Pb2基因当前表现优异，但病原菌的快速进化需持续监测，建议通过多基因聚合策略增强抗性持久性。