棉花幼苗期耐热性基因型筛选及多性状综合评价体系的建立

本研究针对全球变暖背景下棉花幼苗期耐热性筛选体系缺失的问题，通过模拟45°C(HST-1)和48°C(HST-2)的间歇性高温胁迫，对79个棉花基因型进行形态生理多维度评价。研究发现高温显著降低生物量积累、相对含水量(RWC)和光合速率(Pn)，而增加离体叶片失水率(ELWL)；通过主成分分析(PCA)和多性状基因型-理想型距离指数(MGIDI)筛选出NIAB-377等8个耐热基因型，为棉花耐热育种提供了可靠的早期筛选指标和优质种质资源。

　　

随着全球气温持续攀升，棉花生产正面临前所未有的热胁迫挑战。作为重要的经济作物，棉花对温度变化极为敏感，尤其在幼苗期，高温会破坏叶绿体结构、降低RuBisCO活性，导致光合效率下降，同时引发水分失衡和生物量积累减少。尽管耐热性研究在棉花开花期和结铃期已有较多报道，但决定作物建植成败的幼苗阶段却缺乏系统评价体系。更棘手的是，传统田间试验受环境变异干扰大，而现有温室研究多采用持续高温处理，难以模拟实际生产中常见的间歇性热浪冲击。这些瓶颈严重制约了耐热棉花品种的选育进程。

为破解这些难题，Aqsa Ijaz等研究人员在《BMC Plant Biology》发表了一项创新性研究。团队设计了两阶段高温胁迫方案，通过精确控制温室环境模拟田间热浪事件，首次建立了棉花幼苗期多维度耐热性评价体系。研究采用便携式红外气体分析仪测定光合参数，结合形态指标测量和水分状态分析，运用多变量统计方法挖掘关键耐热性状。来自巴基斯坦四大育种机构的79份材料构成了具有广泛遗传多样性的研究群体，为发现优异等位基因奠定了基础。

主要技术方法包括：1) 模拟田间热浪的双周期胁迫处理(45°C和48°C各5天)；2) 使用CI-340便携式红外气体分析仪测定光合速率(Pn)、气孔导度(gs)等气体交换参数；3) 离体叶片失水率(ELWL)和相对含水量(RWC)测定；4) 主成分分析(PCA)和多性状基因型-理想型距离指数(MGIDI)多变量统计。

研究结果部分呈现了丰富的发现：

【Analysis of Variance(ANOVA)】

方差分析显示基因型、处理及其互作均达显著水平(p<0.05)，证实遗传变异和温度胁迫对性状的显著影响。HST-2处理引起的性状变异幅度普遍大于HST-1，表明48°C可作为极限耐热性筛选阈值。

【Descriptive statistics for morphological and physiological traits】

高温导致鲜重和干重指标系统性下降，其中干根重(DRW)在HST-2下降低52.1%，是最敏感的形态指标。光合参数呈现分化响应：Pn下降46.1%而蒸腾速率(Tr)反而上升132%，导致水分利用效率(WUE)暴跌76.1%。

【Correlation analysis】

性状相关性揭示耐热机制的三重保障：生物量性状(FSL、FRW等)间保持高度协同(r>0.8)；Pn与gs显著正相关(r=0.72)；RWC与ELWL呈强负相关(r=-0.81)。

【PCA analysis】

前三个主成分累计解释73.6%变异，将NIAB-868等基因型定位在Pn-RWC-gs向量区，而敏感型聚集在ELWL-Tr区域，实现表型组精准解析。

【MGIDI index analysis】

通过15%选择强度筛选出8个核心耐热基因型，其中NIAB-377在FA1(生物量因子)和FA3(水分因子)贡献率最低，展现全面适应性。

讨论部分强调了三大突破：首先，建立的间歇性胁迫方案更贴近实际生产情境，相比传统方法预测效度提高；其次，发现DRW和RWC可作为早期选择的可靠指标，将育种周期缩短60天；最后，MGIDI模型首次实现棉花多性状协同优化，其选择的基因型在后续田间试验中产量损失减少18-23%。这些发现不仅为棉花耐热育种提供了理论框架和实践工具，其多维度评价体系也可拓展至其他作物的抗逆研究。

该研究的创新价值在于：1) 创建首个棉花幼苗期耐热性多性状选择指数；2) 揭示高温下光合-水分耦合调控新机制；3) 提供的NIAB-512等种质可直接用于育种计划。未来研究需在分子层面解析这些基因型的耐热遗传基础，并通过多环境测试验证标记有效性。这项工作为应对气候变化下的棉花安全生产提供了关键技术支撑，对保障全球棉花产业可持续发展具有重要意义。