小麦碳同位素分辨率的遗传调控网络解析及基因组预测助力抗旱育种

小麦作为全球重要粮食作物，其抗旱性改良对保障粮食安全至关重要。研究人员通过全基因组关联分析(GWAS)和基因组预测(GP)技术，在238个小麦品种中鉴定出125个碳同位素分辨率(CID)相关QTL区域和33个候选基因，涉及气孔调控、叶绿体发育等通路。基于贝叶斯岭回归的预测模型展现出稳定性能(PCC=0.665)，为标记辅助选择(MAS)和全基因组选择(GS)提供了重要工具，推动抗旱小麦品种选育。

　　

碳同位素分辨率(Carbon Isotope Discrimination, CID)是反映小麦水分利用效率(WUE)和抗旱性的关键生理指标。这项研究通过全基因组关联分析(Genome-Wide Association Studies, GWAS)对238个小麦品种进行高密度基因分型，揭示了CID的遗传奥秘——125个显著的数量性状位点(Quantitative Trait Loci, QTL)如星辰般散布在基因组中，33个候选基因则像精密齿轮般参与气孔调控、干旱响应、叶绿体发育等关键生物学过程。

研究团队运用贝叶斯岭回归(Bayesian Ridge Regression)构建预测模型，在正常供水(CID_NW)、限水(CID_WL)和雨养(CID_RF)等不同环境下均表现出色，特别是采用各QTL中最显著SNP(p-value最低)构建的基因型矩阵，对雨养条件下CID的预测准确度(Pearson Correlation Coefficient, PCC)高达0.665。这些发现如同绘制了一张抗旱育种的分子导航图，为标记辅助选择(Marker-Assisted Selection, MAS)和全基因组选择(Genomic Selection, GS)提供了强力工具，将加速培育具有"节水超能力"的小麦新品种。