多性状全基因组关联分析揭示带壳燕麦产量相关候选基因与优势单倍型及其育种应用价值

本研究针对气候变化加剧和人口增长背景下燕麦育种改良需求，采用RTM-GWAS和Blink-GWAS方法对266份全球带壳燕麦种质的6个关键农艺性状进行多环境分析，鉴定出54个SNP连锁不平衡区块和14个稳定QTL，发现35个参与信号传导与细胞发育的候选基因，为多环境适应性燕麦育种提供了重要遗传靶点。

　　

随着全球气候变化加剧和人口持续增长，确保粮食安全已成为国际社会面临的重大挑战。燕麦作为重要的粮饲兼用作物，其产量和适应性直接关系到畜牧业发展和人类营养供给。然而，传统燕麦育种面临遗传基础狭窄、环境适应性差等瓶颈问题，亟需从分子层面解析关键农艺性状的遗传机制。

中国农业科学院作物科学研究所的研究团队在《Journal of Integrative Agriculture》发表的研究，通过对266份来源全球的带壳燕麦种质资源进行多环境表型鉴定，结合34,896个SNP标记，采用限制性两阶段多位点多等位基因(RTM)-GWAS和贝叶斯信息-连锁不平衡迭代嵌套关键通路(Blink)-GWAS方法，系统解析了6个关键农艺性状的遗传基础。

研究主要运用全基因组关联分析(GWAS)技术框架，重点包括：1)多环境田间试验设计(5个测试点)；2)高密度SNP芯片基因分型技术；3)RTM-GWAS和Blink-GWAS双算法验证体系；4)单倍型区块分析；5)候选基因的共定位与转录组验证。

SNP与农艺性状的关联分析
通过两种GWAS方法共检测到52个显著SNP和54个SNP连锁不平衡区块(SNPLDBs)，其中14个QTL在多个环境中稳定出现。例如7号染色体上7_21305456 SNP与株高的关联P值达3.21×10^-6，解释表型变异12.7%。

稳定QTL的鉴定
在±2 Mb物理区间内定位到105个QTL，其中14个为环境稳定性QTL。如控制旗叶长度的QTL-qFLL4.2在4个环境中重复检出，单倍型分析显示Hap2型材料比Hap1型平均叶长增加18.3%。

候选基因的功能预测
基于拟南芥同源基因注释，发现35个候选基因涉及油菜素内酯信号通路(BRI1)和细胞伸长调控(如SAUR32)。转录组数据验证了候选基因Asa5G003987在快速生长期的高表达特性。

讨论与意义
该研究首次系统解析了带壳燕麦多性状协同遗传网络，发现的稳定QTL为分子标记辅助选择提供了精准靶点。特别是鉴定到的SAUR家族基因单倍型，为培育株型改良品种提供了新思路。研究成果对实现气候变化背景下燕麦品种的稳产高产具有重要实践价值，相关遗传标记已应用于我国北方旱区燕麦育种计划。