热带大豆多环境试验中基因型与环境互作效应的解析及其关键环境特征鉴定

来自多领域的研究团队针对大豆育种中基因型与环境互作(G×E)导致的选育效率瓶颈问题，通过104个基因型在16个环境中的多维数据，采用样条空间分析和因子分析(FA)模型，鉴定出15个广适性基因型和1个特优基因型，揭示沙粒含量、总辐射等8项关键环境驱动因子，为精准育种提供创新方法学范式。

　　

在热带大豆多环境试验中，基因型与环境互作(G×E)效应如同复杂的交响乐章，不同基因型(genotype)对环境条件的响应差异显著。研究者们搭建了包含104个大豆基因型、跨越16个试验环境的庞大舞台，首先运用样条曲线(splines)进行空间分析，随后采用因子分析(FA)模型这把"解码钥匙"，成功筛选出兼具高产潜力与广适性(broad stability)的15个明星基因型，以及1个在特定环境中表现抢眼的"单项冠军"。

通过分析29项环境特征与FA因子载荷(factor loadings)的关联性，科研人员发现土壤沙粒含量(sand content)如同"隐形指挥家"，与太阳总辐射(total radiation)、净辐射(net radiation)等能量因子共同主导着G×E互作效应。氮含量(nitrogen content)、阳离子交换容量(cation exchange capacity)等土壤化学指标则像精细的调节旋钮，显著影响基因型的表达差异。这项研究为分子设计育种提供了环境驱动因素的"特征图谱"，让育种家能在复杂的基因型-环境交响曲中精准捕捉最优旋律。