玉米耐盐候选基因的整合鉴定：基于连锁定位、全基因组关联分析与动态转录组的保守性解析

为解决中国东北、西北及北部盐碱化严重威胁玉米生产的难题，研究人员通过整合QTL定位、GWAS和动态转录组分析，在BC2F7群体和自然群体中鉴定出3个QTLs、187个显著SNPs及6个保守耐盐候选基因。研究发现有利等位基因的累积可显著提升耐盐性，为分子标记辅助育种提供关键靶点，助力盐碱地玉米增产。

　　

盐碱化正严重威胁中国玉米主产区的产量，尤其在东北、西北和华北地区形成重叠带。为破解这一难题，科学家们展开了一场多组学联合作战：通过评估BC₂F₇回交群体和自然群体在三重环境下的生存率，捕捉到显著的耐盐性变异。借助11,312个SNP（单核苷酸多态性）的基因型数据和3,619,762个自然群体SNP，定量性状位点(QTL)定位与全基因组关联分析(GWAS)双管齐下，最终锁定3个QTLs和187个显著SNPs，其中1个QTL和19个SNPs更是展现出跨环境的稳定信号。

研究团队巧妙地将这些遗传线索与盐胁迫下的动态转录组数据交织分析，如同拼凑基因密码拼图，最终筛选出6个保守的耐盐候选基因。有趣的是，虽然这些基因的有利等位基因能提升耐盐性，但自然群体中同时携带多个"优等生"等位基因的种质却凤毛麟角。这预示着分子标记辅助选择(MAS)技术将成为未来育种利器——通过定向导入这些"黄金等位基因"，有望培育出新一代耐盐精英品种。该研究不仅揭开了玉米苗期耐盐的遗传黑箱，更为盐碱地"金色丰收"提供了精准的分子导航图。