摘要
番木瓜是全球热带和亚热带地区广泛种植的高营养价值水果作物。传统育种在提高产量和果实大小等性状上成效显著，但在增强遗传多样性、改善抗病性、优化采后管理及满足消费者对果实品质和风味的偏好等方面进展有限。将传统育种与新兴基因组学工具结合，可在短时间内实现这些性状的显著遗传增益。过去二十年，番木瓜基因组学取得重大进展，产生了高密度遗传图谱、高质量参考基因组等资源，结合基因组选择和快速育种等创新方法，能加速培育符合农艺和消费者期望的优良品种。
1. 引言
番木瓜（Carica papaya L.）是番木瓜科番木瓜属中唯一的物种，该科含 6 属至少 35 种。其基因组大小中等（330-372 Mb），为二倍体，含 9 对染色体，且具有原始性染色体，调控雌、雄和两性花性别类型，是研究性染色体进化和性别决定的模式生物。其起源虽因考古证据有限尚不明确，但尤卡坦地区和墨西哥中部的野生种群表明其可能起源于中美洲和中美洲地区。
番木瓜果实营养丰富，品种不同呈黄或红色，未成熟果实和植物组织的乳胶含木瓜蛋白酶等蛋白水解酶，在工业、营养和治疗方面应用广泛。其产量居全球热带水果前五，2023 年主要生产国为印度、多米尼加共和国等，但部分主产国近年产量停滞或下降。
番木瓜生产面临生物和非生物胁迫、生产成本及采后加工等挑战，尤其易受番木瓜环斑病毒 P 型（PRSV-P）影响。传统育种在提高产量和果实重量上有进展，但在应对病虫害、环境适应性等方面不足。整合基因组学方法，利用高密度遗传图谱等资源及基因组辅助育种等技术，可提高遗传增益，缩短育种时间。
2. 利用遗传多样性作为育种资源
遗传多样性是物种适应环境挑战的关键，但长期人工选择降低了作物遗传多样性。保护遗传多样性需维持多样的种质资源库，这些资源为探索作物改良关键性状的遗传多样性提供了宝贵素材。
2.1 通过种质资源库保护遗传多样性
除中美洲和中美洲的野生种群外，番木瓜在全球热带和亚热带地区归化和种植。16 世纪西班牙人将其种子带到太平洋地区，形成了有价值的遗传资源。多个国家建立了种质资源库，如美国农业部农业研究服务局（USDA/ARS）的资源库（1986 年建立，含 222 个 accession）、巴西农业研究公司的资源库（含 165 个 accession）等，保存了商业品种和地方品种的广泛多样性。
2.2 利用先进基因分型系统探索遗传多样性
高密度基因分型系统的开发应用，使人们能详细表征作图群体和多样资源库的遗传特征。早期番木瓜遗传多样性研究使用 RFLP、RAPD 等分子标记，发现该物种遗传变异有限，这是 “育种瓶颈” 导致的，限制了品种改良。
作物野生近缘种和地方品种比栽培品种遗传多样性更高，是抗逆性等性状的宝贵资源。墨西哥尤卡坦州的野生番木瓜种群表型与栽培品种差异大，遗传多样性和杂合度更高。近年研究纳入地方品种和栽培种群，发现了更高的多样性，如印度的一些品种和地方品种中存在可用于作物改良的变异。
3. 野生近缘种作为遗传改良资源
驯化导致番木瓜（Carica papaya）遗传多样性减少，可能丢失了与抗逆性相关的基因。其基因组中 WRKY 和 NAC 等抗逆相关转录因子数量少于拟南芥（A. thaliana），但野生番木瓜在干旱环境中能上调这些基因，具有耐旱性，可作为耐旱性状导入优良品系的资源。
虽已培育出抗 PRSV-P 的番木瓜品种，但未实现完全抗性，因番木瓜中未发现抗性基因，而野生近缘种高海拔木瓜（Vasconcellea spp.）中发现了抗性基因prsv-1。Vasconcellea spp. 还对黑斑病等其他病原体有抗性，且在蛋白水解能力和糖含量等性状改良上有潜力。
番木瓜与Vasconcellea spp. 杂交结果因物种、气候等因素而异，部分杂交能产生健康的 F1杂种，与Vasconcellea cauliflora杂交需胚胎拯救技术。虽杂交存在 F1杂种不育等问题，但通过桥接种和胚胎拯救技术可缓解，如V. parviflora可作为桥接种转移抗性基因。
此外，Jarilla和Horovitzia等近缘属与番木瓜亲缘关系比Vasconcellea更近，可能具有耐寒性等有价值性状，但基因组资源有限，尚未系统评估和杂交尝试，是潜在的改良资源。
4. 加速遗传增益的基因组资源进展
过去二十年，番木瓜基因组学从有限的 DNA 标记发展到多种基因组资源，这些资源成为现代育种计划的重要组成部分，助力育种者做出精准决策，加速遗传增益。
4.1 通过遗传图谱理解基因组结构
遗传图谱展示染色体上遗传标记的相对位置，在植物育种中用于标记辅助选择（MAS）等。番木瓜的遗传图谱有限，标记覆盖度、分辨率等各异。早期研究发现茎和花颜色性状的连锁及与性别类型的关联，后续图谱使用不同标记构建，但早期图谱标记密度低，不足以用于预测育种。
更高标记密度的遗传图谱相继构建，如利用 AFLP 标记和形态标记构建的图谱，包含 1501 个位点；基于 SSR 标记的序列高密度遗传图谱等。最近的遗传图谱利用单核苷酸多态性（SNPs）构建，但因标记分离比例高，密度不如之前的部分图谱。提高标记密度和图谱分辨率对推进番木瓜育种至关重要。
4.2 鉴定与表型预测相关的性状关联标记
DNA 标记是分子育种的基础，下一代测序（NGS）技术使标记的发现和定位更高效。全基因组重测序（WGRS）可识别 SNPs 等变异，GBS 等自动化基因分型系统是经济高效的替代方案。SNPs 因在基因组中丰度高、分布广等成为首选标记。
通过 QTL 定位和全基因组关联研究（GWAS），可将高密度基因分型数据与表型数据整合，快速识别与表型变异相关的标记或基因组区域。番木瓜中已定位到一些与重要性状相关的基因和 QTL，但 QTL 定位可能遗漏微效位点，GWAS 需大样本量和高遗传多样性才能保证准确性。
4.2.1 基于下一代测序的优异性状定位
利用 NGS 技术和参考基因组的下一代性状定位方法，如基于测序的集群分离分析（BSA-Seq），已用于番木瓜发现与重要性状相关的 DNA 标记。例如，利用 BSA 发现与性别决定基因SEX1紧密连锁的 RAPD 标记，合成的 SCAR 标记可高精度预测幼苗性别；利用 BSA 开发与 PRSV-P 抗性基因prsv-1连锁的 CAPS 标记等。
全基因组重测序数据也用于检测与性别类型、生长发育等性状相关的变异，识别出大量 SNPs、InDels 等，关联到众多基因，为标记开发和性状研究提供了基础。
4.2.2 控制杂交中的 QTL 定位
来自两个亲本系杂交的作图群体有助于识别大效应 QTL，消除混杂因素。番木瓜已有两项 QTL 定位研究，识别出与果实重量等性状相关的标记，解释一定比例的表型变异。基于 SNP 的方法可提高标记密度和 QTL 定位精度。
4.2.3 通过全基因组关联研究揭示复杂性状的基础
GWAS 在自然或多样种群中进行，因种群遗传多样性高，能实现高分辨率定位，适合揭示复杂性状的遗传基础。但番木瓜的 GWAS 研究有限，仅有一项研究结合 47 个 accession 的表型和基因分型数据，调查果实产量和重量的变异，识别出与总果重和单果重相关的 SNPs，为产量改良提供了目标基因。
4.3 利用转录组分析解析基因功能
转录组是基因表达比较分析和基因功能解析的重要资源，NGS 技术革新了转录组分析，RNA 测序（RNA-Seq）是基因表达谱分析的首选高通量方法，能定量测量基因表达水平，识别与表型性状相关的关键基因。
番木瓜最早的转录组资源基于 cDNA 文库的 Sanger 测序，产生了表达序列标签（ESTs），识别出与果实软化等生物过程相关的序列及 SSR 和 SNP 标记。
过渡到 Illumina 等 NGS 平台后，转录组数据显著扩展，基因表达研究识别出多个与胁迫响应相关的候选基因，如抗 PRSV-P 的转基因品种与易感品种中的差异表达基因，与炭疽病抗性相关的基因等，还识别出与果实成熟、颜色等相关的基因。
4.4 利用参考基因组组装提高育种精度
经济高效的高通量 DNA 测序技术显著提高了高质量植物基因组组装的效率，加速了参考基因组的获取，为研究和育种提供了关键资源，有助于检测影响重要农艺性状的基因变异。
番木瓜首个基因组草图为转基因品种 SunUp 的组装，经过滤后得到高质量 reads 组装的 contigs 和 scaffolds，包含大量蛋白编码基因，且基因数量少于拟南芥。后续利用牛津纳米孔技术（ONT）MinION 超长读长对 SunUp 及其亲本 Sunset 进行了改进组装，结合 Hi-C 数据将组装映射到 9 条假染色体，基因完整性显著提高，识别出 genotype 特异性基因等，为育种提供了目标。
最近利用 PacBio 高保真（HiFi）测序和 Hi-C 数据开发了中国品种 Zihui 的单倍型解析基因组组装，锚定率高，识别出独特基因。但番木瓜基因组学仍存在缺口，如缺乏黄色品种及雌雄株的单倍型解析组装，限制了种内遗传变异的研究，应用长程 scaffolding 方法可生成单倍型解析序列，助力相关研究。
4.5 利用泛基因组和超级泛基因组捕获更大的遗传多样性
参考基因组有助于标记发现和重测序，但依赖单一参考基因组难以捕获物种的全部遗传多样性，因种内结构变异（SVs）会影响可遗传性状。泛基因组从代表性个体的高质量基因组组装中构建，包含核心基因组和 dispensable 基因组，构建依赖长读长测序技术。对于杂合二倍体物种番木瓜，单倍型解析组装对精确基因分型至关重要，结合 Hi-C 数据可提高组装准确性。
首个番木瓜泛基因组利用 Zihui 的单倍型解析参考基因组和 201 个 accession 的重测序数据开发，纳入未映射 reads，增加了非参考序列和基因，包含核心基因、软核心基因等，许多 shell 基因与果实成熟等相关。
未来泛基因组开发应评估种质资源库的全基因组基因分型数据，确保涵盖驯化品种、野生型等，纳入育种计划中的重要基因型及全球重要品种，以提高适用性。超级泛基因组扩展了泛基因组概念，纳入属内所有物种，包括野生近缘种，可为性状导入提供新目标，番木瓜所在的番木瓜属仅含其一个物种，可纳入近缘属物种。
与单一参考基因组分析相比，泛基因组和超级泛基因组分析能更多识别大规模 SVs，提供更深入的遗传多样性见解，这些 SVs 可作为标记识别重要性状相关位点，番木瓜的泛基因组研究仍处于早期阶段，未来有望揭示与复杂性状相关的 SVs。
5. 整合基因组学以改进育种
将上述基因组资源整合到番木瓜育种计划中，可显著提高育种效率和精度。基因组辅助育种利用与关键性状相关的遗传变异，加速育种过程，结合传统育种与 MAS、基因组选择（GS）等先进基因组工具。MAS 针对与目标性状相关的特定遗传标记，GS 评估全基因组标记以预测复杂性状的遗传价值，两者范围不同，共同助力培育优良品种，缩短育种周期，提高复杂性状选择精度。
5.1 利用分子标记加速育种
与 QTL 或基因相关的分子标记，可快速对群体进行基因分型，识别携带优良等位基因的个体，作为育种亲本。MAS 基于基因分型而非表型分型筛选群体，显著加速新品系开发，对番木瓜尤为有利，可在幼苗期进行基因分型，无需等待结果实。
MAS 在其他水果作物中已有效应用，如培育苹果抗病种质等。在番木瓜育种中，MAS 已用于靶向抗病性，如将prsv-1基因从V. pubescens转移到番木瓜，相关品系正在评估中。
但 MAS 在番木瓜其他重要农艺性状中的应用较少，潜力未充分挖掘。例如，与果实擦伤等采后挑战相关的成熟基因变异可转化为 PCR 标记，通过 MAS 选择这些变异，可改善果实硬度，延长货架期，减少损失。
5.2 基因组选择积累优良等位基因
MAS 依赖与主效基因或 QTL 显著相关的标记，适用于单基因或少数基因控制的简单性状，对多基因控制的复杂性状效果较差。GS 则利用全基因组标记捕获主效和微效位点，更适合改良番木瓜的果实风味、抗逆性等复杂性状。
GS 整合 GWAS 和表型数据构建训练群体，开发预测模型，估算基因型的育种值，指导亲本选择，有助于选择携带复杂性状相关等位基因且遗传多样性高的亲本，降低未来遗传瓶颈风险。但番木瓜中应用 GS 预测种质表现的研究较少。
在其他水果作物中，GS 已用于预测多种复杂性状，准确率各异，且在大豆中与表型选择效果相当。优化 GS 模型准确率需考虑训练群体的大小、多样性等因素，如杏中中等标记密度最佳，环境互作也会影响模型表现，GS 可用于区分番木瓜不良性状基因型，提高育种效率。
5.3 迈向基于序列的育种
采用基于序列的育种（SBB）方法可加速番木瓜育种的遗传增益，快速培育优良品种。该方法包括对亲本或种质进行深度测序，结合表型分析和 GWAS 识别优良等位基因多的个体，杂交产生分离群体，利用 GS 评估，根据基因组估计育种值预测优良基因型，高
