基因型特异性的辐射敏感性及利用LD??、GR??和多变量分析优化不同水稻种质中的伽马射线辐照剂量
《Applied Radiation and Isotopes》:Genotype-specific Radiosensitivity and Optimization of Gamma Irradiation Dose in Diverse Rice Germplasm Using LD
50, GR
50 and Multivariate Analyses
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时间:2026年10月27日
来源:Applied Radiation and Isotopes 2.1
编辑推荐:
•精确的剂量-反应建模是成功改良作物的关键前提
•最佳诱变剂量因基因型而异,而非通用;然而,约300 Gy的中等剂量可有效诱导变异
•伽马辐射显著降低了水稻的发芽率、存活率和生物量
•LD50和GR50值能有效确定诱变的最佳剂量
•低剂量诱变偶尔刺激生长,即辐射刺激效应
引言
•精确的剂量-反应建模是成功改良作物的关键前提
•最佳诱变剂量因基因型而异,而非通用;然而,约300 Gy的中等剂量可有效诱导变异
•伽马辐射显著降低了水稻的发芽率、存活率和生物量
•LD50和GR50值能有效确定诱变的最佳剂量
•低剂量诱变偶尔刺激生长,即辐射刺激效应
引言
水稻(Oryza sativa L.)是一种主要粮食作物,养活了全球超过一半的人口,年产量超过5.41亿公吨,种植面积约为1.666亿公顷(Hashim等,2024;USDA,2026)。在亚洲,超过90%的水稻产自并消费于该地区,为近30亿人提供了每日热量摄入的35%-75%(Arvas,2025;世界经济论坛,2025)。然而,现代水稻生产面临一个关键挑战:栽培品种的遗传基础狭窄,限制了有效作物改良计划所需的多样化遗传变异可用性(Kou等,2026;Roy和Shil,2025)。这种遗传瓶颈因对高产和抗病虫害的密集选择而加剧,增加了对新兴病害和气候变化的脆弱性(van Dijk等,2021)。
传统植物育种在水稻产量方面取得了显著成效,但存在固有局限性,包括环境依赖性、育种周期长以及基因库受限(van de Wouw等,2010)。尽管取得了这些进展,但连续种植遗传上一致的品种可能导致遗传侵蚀和产量停滞,因此需要补充方法来拓宽遗传基础(van de Wouw等,2010)。地方品种作为气候适应性状的宝贵资源库(Kou等,2026;Kumar等,2025),但往往带有不合需要的特性,如生育期长和季节适应性差,限制了其在现代育种计划中的直接利用。
突变育种已成为扩大遗传多样性同时保留优良农艺性状的有效补充策略(Mutanda等,2025;Wang等,2025)。当与泛基因组分析相结合时,诱变诱导的变异可显著加速水稻改良计划(Hu等,2025)。自1928年Stadler的开创性工作以来,物理诱变已产生大量遗传多样性,截至2026年,全球已有超过3,400个突变品种,其中包括约877个水稻品种(Hasibuzzaman等,2025;IAEA,2022;Kharkwal,2023)。
伽马辐射主要通过60Co和137Cs源施加,通过多种机制诱导可遗传的遗传变化:DNA链断裂、染色体畸变、点突变和结构改变(Ishii等,2024)。这些辐射诱导的突变在其谱系和频率上不同于自发突变,产生新的等位变异(Chauhan等,2025;Ud-Din等,2025)。伽马射线的深穿透性和成本效益使其成为植物育种计划中广泛使用的工具(Baadu等,2023;Katiyar等,2022)。
突变育种的有效性关键取决于辐射剂量的优化。剂量不足无法诱导有意义的遗传变异,而过量剂量会导致致死性和严重组织损伤(Abad等,2025;Ma等,2021)。LD50(半致死剂量,即导致50%死亡率的剂量)的概念为平衡诱变有效性与植物存活提供了标准化阈值(álvarez-Holguín等,2019)。当辐射在最佳条件下施加时,许多通常被遗传和环境缓冲掩盖的隐性遗传变异在表型上变得可见,为育种计划中的选择提供了宝贵材料(He等,2025;Paaby和Rockman,2014)。因此,基于LD50确定辐射剂量使育种者能够最大化有用遗传变异的诱导,同时维持足够的群体规模以进行有效选择。
伽马辐射通过直接的DNA(脱氧核糖核酸)损伤和间接的ROS(活性氧)介导的氧化应激诱导突变,其中ROS如羟基自由基、过氧化氢和超氧阴离子会引起DNA、蛋白质和膜损伤(Choi等,2021)。电离辐射诱导DNA损伤,包括单链断裂(SSB)和双链断裂(DSB);SSB主要通过DNA连接修复,而DSB通过同源重组(HR)和非同源末端连接(NHEJ)修复,这些修复途径影响突变的形成和稳定,如碱基替换、插入缺失和染色体重排(Li等,2019)。因此,辐射诱导损伤、ROS清除能力和DNA修复效率之间的平衡决定了辐照基因型的存活率、突变频率和表型变异(Karthiksaran等,2026)。
水稻基因型在辐射敏感性上表现出显著差异,反映了遗传背景、DNA修复能力的差异,因此基因型特异性剂量确定对于有效诱变至关重要(Baadu等,2023;Lesmana等,2025;Sinha等,2024)。形态参数,包括发芽率、幼苗存活率、地上部和根部长度以及生物量积累,通常随辐射剂量的增加而下降,尽管低至中等剂量可能在某些基因型中引发刺激效应(Marlina等,2024)。这些剂量-反应关系通过分生组织活性、细胞分裂和代谢过程的破坏介导,可能涉及氧化应激途径(Anshori等,2025)。
由于不同基因型之间不存在通用的最佳剂量,因此需要针对品种特异性确定关键阈值,如LD50和GR50(生长抑制50%),以最大化有用遗传变异,同时最小化不利影响(Ghasemi-Soloklui等,2025)。这种基因型特异性方法对于设计有效的诱变育种方案至关重要,该方案需平衡诱变诱导与植株活力。尽管LD50确定在诱变育种中已得到公认的重要性,但水稻的辐射敏感性评估通常局限于少数基因型,而针对多样种质群(特别是地方品种和特色品种)的研究相对较少。将LD50和GR50估计值与多变量分析(如主成分分析和聚类分析)相结合,通过同时评估存活率、生长减少和多变量性状反应,为选择最佳诱变剂量提供了更稳健的基础,从而克服了单参数评估的局限性(Ghasemi-Soloklui等,2025)。
本研究利用21份多样化水稻种质,涵盖芳香型、生物强化型、传统地方品种和现代高产品种。这些基因型是根据其对比鲜明的遗传背景和农艺相关性选出的。这种多样性使得能够评估基因型特异性辐射敏感性,表明最佳辐射剂量并非统一,即使在同一品种组内的基因型之间也可能存在差异。
因此,本研究旨在:(1)确定所选水稻种质的基因型特异性LD50和GR50值;(2)评估关键形态参数(包括M1代的发芽率、存活率和幼苗生长)的剂量依赖性反应;以及(3)确定平衡诱变有效性与植株存活的最佳辐射剂量。
本研究仅限于初步辐射敏感性评估,并为优化诱变剂量提供基线信息,从而确保后续世代(M2代及以后)有足够的突变用于有效诱变育种计划的选择。
章节片段
植物材料
选取了21份水稻(Oryza sativa L.)种质,代表孟加拉国13个地理多样化的水稻种植区,以反映孟加拉国栽培水稻的广泛遗传和表型多样性。各份种质的来源和特殊特征列于表1。种质小组由3份芳香型种质、9份具有红果皮的生物强化型种质、1份兼具香气和红果皮性状的基因型(Lalzira)、7份高产中粒型...(此处原文不完整)
方差分析
双向方差分析显示,剂量和种质对所有研究性状均有极显著影响,证实了21份水稻基因型之间存在强烈的处理效应和显著的遗传变异性(补充表1)。剂量具有最大效应,其中发芽率(618.62)、存活率(620.98)、地上部长度(235.30)、叶片数(108.46)、鲜株重(148.73)和干株重(164.16)的F值极高(p < 0.001),表明存在明显的剂量依赖性...(此处原文不完整)
讨论
双向方差分析显示,伽马辐射剂量对所有测量性状均有极显著影响,证实了水稻幼苗中存在明显的剂量依赖性应激反应。异常高的F值(发芽率618.62,存活率620.98,地上部长度235.30;均P < 0.001)反映了辐射剂量相对于其他变异来源的压倒性影响,这与先前水稻辐射敏感性研究一致(Faustino等,2024;Choi等,2021)。结论...(此处原文不完整)
结论
研究表明,伽马辐射在21份水稻基因型中诱导了强烈的、剂量依赖性的发芽率、生长和生物量降低,且反应在基因型之间差异显著。双向方差分析证实了剂量、种质及其交互作用的显著效应,反映了固有的遗传变异和基因型特异性辐射敏感性。较高剂量逐渐抑制生长并引起严重生理应激,这反映在累积性状减少中。LD...(此处原文不完整)
CRediT作者贡献声明
Masud Perves:写作-审阅与编辑,写作-初稿,可视化,验证,软件,方法学,调查,正式分析,数据管理,概念化。Md. Tawhidul Islam:写作-初稿,调查,正式分析,数据管理。Md. Junayed Islam:写作-初稿,可视化,调查,正式分析。Md. Rayhan Sikder:写作-审阅与编辑,写作-初稿,软件,方法学,调查,正式分析...(此处原文不完整)
未引用参考文献
Calabrese和Blain,2005;Choi等,2021a;Choi等,2021b;Ghasemi-Soloklui等,2025a;Ghasemi-Soloklui等,2025b。
数据可用性声明
可应通讯作者要求提供。
利益冲突声明
作者声明无利益冲突。
资助
本研究未获得外部资助。
利益冲突声明
作者声明无利益冲突。
致谢
作者感谢孟加拉国核农业研究所(BINA)电子与健康物理处协助进行诱变处理,以及植物育种部(BINA)在整个实验过程中提供支持和设施。
Masud Perves|Md. Tawhidul Islam|Md. Junayed Islam|Md. Rayhan Sikder|Mehedi Hassan|Abu Sayeed Md Hasibuzzaman|Fahmina Yasmine
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