基因组学与基因编辑时代的基因金字塔策略：作物改良的进展、应用及未来展望

《Ecological Genetics and Genomics》：Gene pyramiding in the era of genomics and genome editing: Advances, applications, and future perspectives for crop improvement

　　

基因金字塔，定义为将多个有利基因、等位基因或数量性状位点有意整合到单一遗传背景中，是现代作物改良的基石，用于同时增强抗病性、非生物胁迫耐受性、产量、营养质量和环境适应性。日益变化的气候、不断演变的病原菌、资源限制和全球粮食需求要求育种策略能够以更精确和高效的方式改良多个复杂性状。基因金字塔最初基于常规杂交和表型选择，随后通过分子标记、全基因组关联研究、基因组选择、泛基因组、单倍型育种和高通量测序发展而来，扩展了有利等位基因的发现和部署。最近，基于 CRISPR/Cas 的多重编辑、碱基编辑和先导编辑使得针对多个基因和调控区域的修改成为可能，同时减少了连锁累赘并缩短了育种周期。本综述批判性地综合了精准基因金字塔的进展，强调了基因组学、多组学、人工智能（AI）、机器学习、高通量表型分析和预测育种的整合。检查了主要作物和未充分利用作物在抗病性、非生物胁迫耐受性、产量和植物架构以及营养改良方面的应用。主要挑战包括上位性、多效性、基因型×环境互作、连锁累赘、转化限制、生物安全、监管不确定性和先进技术获取不平等。我们提出，整合人工智能辅助预测、功能多组学、基因组选择和精准基因组工程可以将基因金字塔从常规的等位基因堆叠转变为预测性基因组设计框架。然而，这一愿景仍受限于生物学和转化瓶颈，包括对基因相互作用的不完全理解、依赖性状的表达以及将预测的等位基因组合转化为稳定的田间表现的挑战。通过严格的功能验证和多环境测试解决这些局限性，对于加速开发高产、气候适应性强、抗病和营养增强的作物以实现可持续的全球粮食安全至关重要。

引言
全球农业面临由气候变化、人口增长、自然资源枯竭以及日益增加的病虫害压力所引起的相互关联的挑战，威胁着粮食和营养安全。这些挑战要求作物品种将高生产力与改善的营养质量、持久的生物胁迫抗性、非生物胁迫耐受性和对多样化农业生态环境的适应性相结合[[1], [2], [3], [4]]。尽管常规育种产生了可观的遗传增益，但复杂数量性状的改良仍受到多基因遗传、基因型×环境（G×E）互作、漫长的育种周期以及结合多个有利等位基因困难的限制。因此，基因组学、高通量表型分析、基因编辑和 AI 的进展正在为更精确和高效的作物改良创造新机会，将基因金字塔定位为下一代育种的重要组成部分。
基因金字塔涉及在单一遗传背景中有意识地组装多个有利基因、等位基因或 QTL，以实现农艺性能上的互补或协同改良 [1,4,5]。通过结合抗病性、非生物胁迫耐受性、产量、资源利用效率和营养质量的遗传决定因子，基因金字塔可以提高遗传增益在不同环境中的持久性和稳定性。早期策略主要依赖杂交、回交、轮回选择和表型评估。然而，漫长的育种周期、环境影响、连锁累赘以及识别携带多个目标位点个体的困难限制了其效率 [6,7]。分子标记辅助选择（MAS），包括前景选择、重组选择和背景选择，随后通过启用目标位点的直接跟踪和更快速地恢复优良遗传背景，提高了基因金字塔的精确性 [7,8]。然而，MAS 对于主效位点最有效，不太适用于许多数量性状的高度多基因架构。
因此，全基因组方法的发展将基因金字塔从位点特异性选择扩展到了基因组知情的育种。高通量测序、GWAS、基因组选择（GS）、泛基因组、单倍型育种和功能基因组学促进了分布在整个基因组中的有利变异的发现和部署 [1,4,[9], [10], [11]]。与常规 MAS 不同，基因组方法可以捕获众多位点的累积效应，从而支持产量稳定性、干旱和耐热性、养分利用效率和营养质量等复杂性状的同时改良。这种转变在性状表达强烈受 G×E 互作和众多微效位点影响的情况下尤为重要。
基因编辑通过启用优良遗传背景中多个基因组位点的靶向修改，进一步扩展了精准基因金字塔的范围。多重 CRISPR/Cas 系统可以同时修改基因或调控区域，potentially 减少与顺序渐渗相关的时间和连锁累赘 [[12], [13], [14]]。碱基编辑、先导编辑、启动子工程和靶向等位基因替换进一步实现了精确的核苷酸和调控修改 [14,15]。这些技术正在将基因金字塔从自然发生等位基因的积累转变为对遗传架构的靶向修改和优化。
同时，多组学，包括转录组学、蛋白质组学、代谢组学、表观基因组学和表型组学，提供了理解基因组关联和确定复杂性状基础候选基因和通路所需的功能信息 [1,16]。将这些数据集与 AI、机器学习和数字表型整合，可以改善亲本选择、预测等位基因组合、表征基因 - 性状关系并评估不同环境中的基因型表现 [4,11]。因此，这些技术的融合正在将基因金字塔从一个经验性的等位基因堆叠策略转变为一个整合基因发现、功能验证、基因组预测、精准编辑和田间评估的预测框架。
尽管有这些进展，重要的生物学、技术和监管障碍仍然存在。上位性、多效性、G×E 互作以及堆叠等位基因的不可预测效应可能会损害性状稳定性并造成不期望的权衡。转化和再生限制、编辑效率、脱靶效应、功能验证要求、生物安全关切和监管不确定性进一步限制了部署，特别是在未充分利用的作物中 [13,14]。此外，基因组和表型资源在作物和育种计划之间的分布仍然不均。这些局限性凸显了需要整合框架来连接等位基因发现与功能验证、预测建模、精准工程和多环境测试。
尽管现代育种的各个组成部分，包括 MAS、GS、GWAS、多组学和基因编辑，已被广泛综述，但它们在一个统一的精准基因金字塔框架内的整合仍然综合不足。本综述通过检查基因金字塔从常规育种到基因组和基因编辑赋能方法的演变；评估 GWAS、GS、泛基因组、多组学、AI 和精准基因组工程的进展；以及综合主要作物和未充分利用作物在抗病性、非生物胁迫耐受性、产量、植物架构和营养质量方面的应用，来弥补这一空白。特别强调了预测性和气候智能型基因金字塔的新兴机会，以及必须解决的生物学、技术、监管和基础设施约束，以将这些技术转化为稳定的育种增益。

章节片段
基因金字塔的概念与演变
基因金字塔是一种育种策略，有意识地在共同遗传背景中结合多个有利基因、等位基因或数量性状位点（QTLs），以产生互补或加性效应，并在有证据的情况下产生协同表型结果 [1,5,17]。它特别适用于抗病性和涉及非生物胁迫适应、产量稳定性、资源利用效率和营养质量的复杂性状。然而，有利位点的积累
基因组赋能的基因金字塔策略与工具
现代基因金字塔已从单个表征基因或数量性状位点（QTLs）的顺序组装演变为一个整合框架，该框架结合了遗传多样性、全基因组发现、基因组选择（GS）、功能基因组学、基因编辑和高通量表型分析（HTP）[1,10,18]。这些方法促进了有利等位基因、单倍型和基因组区域在优良背景中的识别、优先排序和组装，同时
基因金字塔在作物改良中的应用
基因金字塔已成为现代作物改良中的重要策略，用于开发适应于日益变化的生产环境的具有互补性状的培养品种。通过在同一遗传背景中结合有利基因、等位基因或 QTL，基因金字塔可以同时增强对生物胁迫的抗性、非生物胁迫的耐受性、产量稳定性和营养质量，从而克服单基因改良的一些局限性。MAS、GWAS,
基因金字塔与新兴技术的整合
基因金字塔正日益从重复杂交和选择的经验过程转变为一个整合框架，在该框架中，基因组发现、预测、精准编辑、高通量表型分析和多环境测试在共同的育种流水线中连接起来。基因金字塔的未来将越来越依赖于先进基因组技术、计算方法和精准育种平台的整合。常规金字塔育种
现代基因金字塔的挑战与局限
尽管基因组学、分子育种和基因组工程取得了实质性进展，但生物学、技术、监管和基础设施约束继续限制现代基因金字塔策略的有效部署。尽管新兴技术大大提高了有利等位基因的识别和组装，但其成功组合取决于理解基因相互作用、多效性效应、基因型×环境互作、生理权衡，
未来展望与精准基因金字塔的新兴方向
基因金字塔正从常规杂交和选择演变为一个设计和组装优化遗传架构的精准框架。虽然传统基因金字塔改善了抗病性、胁迫耐受性和产量，但未来的育种必须同时解决气候适应性、生产力、营养质量和资源利用效率。基因组学、泛基因组学、基因组选择、基因编辑、AI、合成生物学、高通量
结论与未来展望
基因金字塔已从基于重复杂交和表型选择的常规策略演变为一个由分子遗传学、基因组学、基因编辑和计算技术支持的整合精准育种框架。尽管结合有利基因、等位基因和数量性状位点的基本目标保持不变，但分子标记辅助选择、基因组选择、全基因组关联研究、泛基因组和多组学已大大

伦理声明
不适用。
临床试验
不适用。
写作过程中生成式 AI 和 AI 辅助技术的声明
在准备本作品期间，作者使用了由 OpenAI 的 GPT-4.0 技术驱动的 ChatGPT 来修改稿件中的英语以提高可读性和语言质量。在使用该工具后，作者根据需要审查和编辑了内容，并对出版物的内容承担全部责任。
资金支持
本研究没有资金支持。
利益冲突声明
作者声明没有已知的竞争经济利益或个人关系，这些利益或关系可能会影响本文报告的工作。
Werkissa Yali