环境分型解析小麦基因型×环境互作机制及持绿性状的育种潜力

本研究针对小麦育种中基因型与环境互作(G×E)的复杂性问题，通过环境分型(Envirotyping)技术量化水分胁迫模式，结合多环境试验(MET)和持绿性状(Stay-green)分析，揭示了水分环境类型(ET1-ET3)可解释66-75%的产量遗传变异，证实持绿性状（延缓衰老启动和降低衰老速率）在水分充足(ET1)和限制(ET2/ET3)环境下均能提升产量0.2–1.1 t ha?1，为小麦抗旱育种提供了精准选择策略。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，小麦生产面临日益频繁的干旱胁迫挑战。传统育种中，基因型与环境互作(G×E)的复杂性常导致优良品种在推广时表现不稳定，这一问题在澳大利亚小麦带尤为突出——该地区环境异质性高，年际降水波动大，使得品种适应性评估变得异常困难。更棘手的是，作物对干旱的响应具有发育阶段特异性，例如开花后的水分胁迫会直接影响灌浆期的光合效率，而目前缺乏量化环境胁迫与基因型响应匹配度的有效方法。

为解决这一难题，澳大利亚昆士兰大学联合谷物研发公司(GRDC)的研究团队在《Field Crops Research》发表了一项创新研究。该团队利用环境分型(Envirotyping)技术，结合多亲本嵌套关联群体(MR-NAM)和作物模型模拟，首次系统解析了水分胁迫模式如何调控小麦持绿性状(Stay-green)与产量的关系。研究通过10个试验点的多环境试验(MET)，对1819个小麦品系进行表型组分析，其中5个试验点通过NDVI动态监测实现了持绿性状的精准量化。

关键技术包括：(1)基于APSIM-Wheat模型的环境分型，将试验点划分为水分充足(ET1)、轻度终端胁迫(ET2)和严重缺水(ET3)三类；(2)多环境试验(MET)设计，覆盖澳大利亚小麦带主要生态区；(3)使用MR-NAM群体解析复杂性状遗传结构；(4)NDVI时序分析量化持绿参数（衰老起始时间、速率）。

Trial environments impacted yield and stay-green traits
研究发现试验点平均产量差异显著(2.0–7.2 t ha^?1)，水分环境类型分布呈现地域特征：60%试验点为ET1，20%为ET2/ET3。持绿性状表现高度环境依赖，在ET2环境下延缓衰老可使产量提升1.1 t ha^?1，但在ET3环境下该优势减弱至0.2 t ha^?1，揭示出持绿性状的"环境窗口效应"。

Multi-environment trials with substantial G×E interactions
通过环境分型解构G×E互作，发现ET分类可解释66-75%的产量遗传变异。值得注意的是，当控制开花时间变量后，持绿性状与产量的正相关性依然显著(r=0.32–0.41)，而传统认为的关键性状开花时间则失去预测力，说明持绿是通过延长光合期而非发育调控来提升产量。

Conclusion
该研究建立了环境分型指导下的G×E解析新范式，证实持绿性状在ET1–ET3环境中均具有育种价值。通过APSIM模型量化水分胁迫时空模式，实现了从"环境描述"到"环境机制解析"的跨越。研究提出的"动态持绿选择指数"可帮助育种家在早期世代精准筛选适应特定水分环境的基因型，这对气候变化背景下的小麦稳产育种具有战略意义。值得注意的是，该方法体系可扩展至其他作物，为复杂农艺性状的定向改良提供普适性框架。