通过整合的全基因组关联分析（GWAS）和RNA测序（RNA-Seq）技术，从中国寒冷干旱地区筛选出了适用于春小麦（Triticum aestivum L.）的抗旱候选基因

《Theoretical and Applied Genetics》：Integrated GWAS and RNA-Seq analyses identify candidate genes for drought tolerance in spring wheat (Triticum aestivum L.) from the cold and arid region of China

摘要

主要结论

通过利用在中国寒冷干旱地区50年来积累的种质资源，利用全基因组关联分析（GWAS）筛选出了20个对干旱具有响应性的基因位点，并通过整合耐旱和敏感品系的RNA-Seq数据进一步确定了7个关键候选基因。

摘要

小麦（Triticum aestivum L.）是保障全球粮食安全的主要作物，但其产量受到干旱的严重限制。为了探究耐旱性的遗传基础，我们评估了257个春小麦种质资源，这些资源是在中国寒冷干旱地区经过五十年培育积累而成的。在水分充足（WW）和雨水灌溉（WS）的条件下，对这些种质资源进行了与产量相关的7个性状的检测。通过对7个农艺性状和3个耐旱指数进行全基因组关联分析（GWAS），并采用三种分析模型，发现了20个与干旱响应显著相关的稳定基因位点。在对耐旱和敏感品系在两种条件下的转录组分析中，共检测到4,411个对干旱具有响应性的基因。通过对GWAS和RNA-Seq数据的综合分析，优先筛选出了7个候选基因，其中1个与植物高度相关的基因与加权基因共表达网络分析的关键模块重叠，这表明该基因可能是干旱适应的潜在调控因子。此外，基于这些识别出的基因位点，利用贝叶斯岭回归方法进行的基因组预测取得了较高的性状特异性准确率，其中植物高度的预测准确率达到了85.4%。总体而言，这些发现为小麦耐旱性的遗传机制提供了新的见解，并为标记辅助选择和培育耐旱品种提供了宝贵的分子资源。