利用基因组辅助技术对短周期成熟的热带黄色和橙色玉米近交系中的异质群体进行纯化

《BMC Agriculture》：Genomic-assisted refinement of heterotic groups in short-duration maturing tropical yellow and orange maize inbred lines

　　**摘要**

**背景**
了解玉米自交系的遗传多样性和群体结构对于有效的杂交育种和战略性的杂种优势利用至关重要。本研究的目标是在一个多样化的早熟和超早熟热带黄色和橙色玉米自交系集合中，细化并验证杂种优势群体。共对1,437个优良的热带黄色和橙色玉米自交系进行了基因分型，这些自交系涵盖了早熟和超早熟类型，使用了一套包含3,305个DArTag SNP标记的检测体系。此外，该研究还评估了280个杂交种，其中包括276个杂交种（由214个自交系与4个标准测试品种杂交产生）以及4个商业对照品种。产量性能试验采用了14×20的alpha-lattice设计，重复两次，持续两年。

**结果**
基于标记的多样性分析显示，平均标记多态性为0.328，次要等位基因频率为0.265，预期杂合度为0.315。主成分分析（PCA）、主成分判别分析（DAPC）和祖先混合分析揭示了三个遗传簇，而系统发育分析支持存在两个主要簇，其中DAPC和混合方法结合的结果将第一组与第三组归为一个单一的系统发育群。在主要遗传池内识别出几个亚群，这些亚群的主要划分依据是成熟度而非籽粒颜色。为了便于育种应用，这些自交系被分为两个主要的杂种优势群体。结果表明，基于成熟度的杂种优势亚群之间的杂交种平均籽粒产量和杂种优势估计值一致且显著高于同一成熟度亚群内的杂交种（p < 0.001）。

**结论**
这些结果为亲本系选育、杂种优势分组和杂交育种策略提供了坚实的基础，有助于培育适应热带环境的超早熟和早熟的高性能黄色/橙色玉米杂交种。

**引言**
玉米（Zea mays L.）是全球粮食安全的支柱，特别是在热带和亚热带地区，它是当地数十万小农户的主要粮食来源和重要收入来源。在这些多样的农业生态系统中，对80至99天成熟期的超早熟和早熟玉米品种的需求不断增加，因为这些品种在降雨量较短的地区发挥着关键作用[1, 2]。此外，在降雨期较长的地区，这类品种能够实现多季种植并促进作物密集化[3]。同时，消费者和工业界对特定籽粒类型（尤其是黄色和橙色玉米）的偏好也在增加，这主要是由于其营养价值（例如橙色籽粒中的维生素A前体）以及工业应用（特别是在牲畜饲料行业[4,5,6]）。开发同时满足撒哈拉以南非洲（SSA）小农户对成熟期和籽粒颜色要求的的高产杂交种是国际热带农业研究所（IITA）玉米改良计划（MIP）的关键目标。杂交育种的成败在很大程度上取决于杂种优势的有效利用，即所谓的“杂交活力”。通常通过战略性形成杂种优势群体来实现这一目标。杂种优势群体是由基因不同的自交系组成的群体，它们在杂交后能够一致产生优良的杂交种[7]。将自交系系统地分配到特定的杂种优势群体中，可以简化育种工作，指导亲本选择，优化杂交方案，并最大化从杂种优势中获得的遗传收益[8]。历史上，IITA-MIP短期成熟度种质资源中的杂种优势群体是通过经验性的株系杂交评估和系谱分析建立的，往往导致定义较为宽泛的群体数量有限[9,10,11]。

在玉米种质资源中定义和细化杂种优势群体面临着独特的挑战。种群中固有的高遗传多样性、复杂的群体结构以及所有可能的杂交组合的有限表型评估可能导致仅基于传统方法的分组不够精确或不够理想[12]。此外，超早熟和早熟以及不同籽粒颜色的具体要求可能引入额外的复杂性，因为这些性状可能与特定的遗传背景或杂种优势模式相关，而这些并不总是能从表型数据中直接观察到。传统的群体划分方法可能耗时且资源密集，特别是在处理数千个新或优良自交系的大规模育种计划（如IITA的玉米改良计划（MIP）中）。高通量分子标记技术（如DArTag SNP标记）的出现为解决这些限制提供了前所未有的机会。基因组数据提供了比单纯依赖系谱或表型数据更全面和无偏的遗传关系、群体结构和遗传多样性评估[13]。通过利用数千个全基因组标记，可以精确量化遗传距离，划定不同的遗传簇，并推断祖先贡献，从而为基因组辅助的杂种优势群体细化提供坚实的基础[14]。这种方法可以补充和验证现有的经验性分组，揭示新的杂种优势模式，并从更广泛的角度促进优良自交系向适当杂种优势群体的准确分配。

**材料与方法**
本研究使用了来自IITA玉米改良计划（MIP）的1,437个多样化的热带玉米自交系。这些自交系分别属于超早熟和早熟群体，代表了SSA地区不同农业生态系统的关键适应性特征。每个成熟度群体中还包括不同的黄色和橙色籽粒类型，反映了该地区重要的营养和市场偏好。这1,437个自交系源自23个原始种群（15个广基种群和8个窄基种群），起源于S1代自交系的发展。Badu-Apraku和Fakorede[15]报告了这些原始种群的开发细节。在S1代自交系的基础上，通过自交操作将它们推进到S4代，每个自交周期后进行人工接种Striga hermonthica的田间评估和诱导干旱胁迫，然后进行选择。在S4代自交阶段，通过将选定的自交系（250–300条）与广基测试品种杂交来评估其配合能力。根据株系杂交的表现，约100个S4代自交系被进一步推进到S7代，此时预计它们的纯合度达到99%。表1展示了各原始种群的自交系数量及其特征，详细的系谱信息见表S1。

**杂交种的评估**
为了验证潜在的杂种优势分组，研究中包括了8个标准测试品种的籽粒，即TZEI 17和TZEI 13（早熟黄色测试品种）、TZEIOR 164和TZEIOR 108（早熟橙色测试品种）、TZEEI 58和TZEEI 79（超早熟黄色测试品种）以及TZEEIOR 97和TZEEIOR 197（超早熟橙色测试品种）。我们使用了1,437个自交系中的一部分，即214个超早熟和133个早熟自交系，生成了276个杂交种。这些包括在同一杂种优势群体内的自交系间的杂交种（超早熟组44个，早熟组80个）以及不同杂种优势群体间的杂交种（超早熟组48个，早熟组104个）。

**选择用于本研究的测试品种**
先前有报道指出，所选的测试品种属于不同的杂种优势群体[16, 17]。这280个基因型包括276个杂交种和4个商业对照品种（SAMMAZ 41、SAMMAZ 56、Sosani和WAC58PVEE），在Ikenne IITA分站进行了为期两年的评估。Ikenne分站（坐标7°52′ N, 30°44′ E，海拔60米）位于低地湿润森林区。该地区以强烈淋溶、高度风化和排水良好的壤土沉积物（FAO/UNESCO, 1994）为特征，地形平坦且均匀。Ikenne所在的尼日利亚西南部降雨量相对较高，呈双峰分布（年平均降雨量1732毫米），降雨季节从4月持续到10月。田间试验采用了14×20的alpha-lattice设计，重复两次。每个小区大小为3米×0.75米，每穴播种三粒种子，定植后间苗至每穴两株，最终每公顷种植66,667株。我们遵循所有标准的农艺措施以确保植物最佳生长并减少非实验性变异。

**表型数据收集**
从杂交试验中收集了关键农艺性状的数据，包括收获地块的籽粒产量（以千克计）。从种植到50%植株开花所需的天数（DA）记录为从种植到50%植株开花所需的天数。从种植到50%植株抽丝所需的天数（DS）记录为从种植到50%植株抽丝所需的天数。开花-抽丝间隔（ASI）为DS减去DA。植株和穗的高度（厘米）分别为从地面到穗基部和最上层穗的距离。植株和穗的评分（1-9分）是对植株和穗的健康状况、饱满度以及病虫害损害的视觉评价。

**叶采样和基因分型**
为了进行基因分型，我们将S7代的优良自交系种植在田间以获取叶样本。大约在种植后三周，我们仔细采样了正在发育的幼苗的叶片组织。具体而言，我们从三周大的幼苗叶片中切取了小叶片圆盘。这些盘片被精心放置到带有单独标签的深孔板中，以便进行高效处理。叶片样本在野外收集时放置在干燥的冰上，一旦到达IITA生物科学实验室，就立即转移到-80摄氏度以确保DNA的完整性。样本在該温度下储存了72小时，随后使用Labconco Freezone 2.5 L系统（Marshall Scientific，美国）进行冷冻干燥处理以去除水分。经过冷冻干燥的叶片样本随后被运送到澳大利亚的Intertek实验室，按照Kilian等人[18]描述的程序使用3,305个SNP标记进行中密度DArTag基因分型。在所包含的八个近交测试品种中，我们识别出两个具有混合血统的测试品种（TZEI 17和TZEEIOR 197）（表S3）。为了确认并进一步细化PCA和祖先混合分析中发现的人群结构，我们进行了主成分的判别分析。该分析基于贝叶斯信息准则（BIC）确定的最佳聚类数量（K）。BIC与聚类数量的图表（图3A）显示，随着K从1增加到4，BIC值明显下降。当K=4之后，BIC值开始趋于平稳并波动，下降趋势减弱。这一转折点或“拐点”表明，在K=3或K=4时存在最有意义和最稳健的遗传结构。鉴于在K=3时观察到的强烈分化以及与早期方法相比的明显分组，我们认为这是最佳亚群体。散点图通过最大化群体间变异和最小化群体内变异来可视化这种遗传结构。它将近交品系分为三个不同的、不重叠的群体，分别用红色标记为第一群体（911个近交品系），蓝色标记为第二群体（380个近交品系），绿色标记为第三群体（146个近交品系）（图3B）。当将DAPC聚类结果与祖先混合Q矩阵的分组结合时，第一个群体包含911个近交品系，其中有340个具有混合血统；第二个群体也有380个近交品系，其中40个具有混合血统；而第三个群体中没有混血个体（表S3）。第一个判别函数的密度图（图3C）提供了另一种分离方式，显示三个不同的、不重叠的峰值，与识别出的三个群体相匹配。这些峰值之间的较大间隙突显了这些群体之间的显著遗传分化。

系统发育树（系统发育分析）展示了近交品系之间的遗传距离关系，其结果与其他方法得到的结果略有不同。虽然PCA、DAPC和祖先混合分析都指出有三个群体，但构建系统发育树的最佳聚类数量为K=2（图4A），表明有两个遗传群体。第一个群体包含更多的近交品系（1062个，占74%），而第二个群体有375个近交品系，占26%。根据这一观察结果，将DAPC的结果整合到系统发育群体中，以查看近交分配中的差异，结果显示系统发育分析的第一个群体包含了DAPC结果中的第一个和第三个群体（表S3）。而第二个群体在两种方法中都保持不变。当加入Q矩阵（祖先混合）的分组后，第一个系统发育群体包含1062个近交品系，其中有340个具有混合血统；第二个群体也有40个近交品系具有混合血统（表S3）。第一个判别函数的密度图（图3C）提供了另一种分离视角，显示了三个不同的、不重叠的峰值。这些峰值之间的较大间隙突显了这些群体之间的显著遗传分化。

系统发育树显示了近交品系之间的遗传距离关系，其结果与其他方法得到的结果略有不同。虽然PCA、DAPC和祖先混合分析都指出有三个群体，但构建系统发育树的最佳聚类数量为K=2（图4A），表明有两个遗传群体。第一个群体包含更多的近交品系（1062个，占74%），而第二个群体有375个近交品系，占26%。根据这一观察结果，将DAPC的结果整合到系统发育群体中，以查看近交分配中的差异，结果显示系统发育分析的第一个群体包含了DAPC结果中的第一个和第三个群体（表S3）。而第二个群体在两种方法中都保持不变。当加入Q矩阵（祖先混合）的分组后，第一个系统发育群体包含1062个近交品系，其中有340个具有混合血统；第二个群体也有40个近交品系具有混合血统。每个系统发育群体的特征在遗传距离（GD）方面有所不同。第一个群体包含了来自两个成熟期的近交品系，平均GD为0.384，TZEI 2962和TZEEQI 412之间的最大GD为0.490，TZEIOR 444和TZEIOR 443之间的最小GD为0.002。第二个群体由超早熟近交品系组成，平均GD为0.260，最大GD为0.415（TZEEEIOR 435和TZEEI 421之间），最小GD为0.004（TZEEEIOR 531和TZEEIOR 431之间）。有趣的是，在这两个主要遗传群体中存在几个亚群体——第一个群体中有五个，第二个群体中有两个。正如之前的分析结果所示，核颜色与所识别的主要群体并不相关（见补充图3）。然而，成熟期群体与推断出的遗传群体有很强的相关性，并进一步定义了每个亚群体的特征。在主要群体1中的亚群体1、3和5仅由早熟近交品系组成，而亚群体2由超早熟近交品系组成（见补充图3A）。尽管第四个群体包含了来自两个成熟期的近交品系，但超早熟品系占主导地位。主要群体2的所有亚群体都只包含超早熟近交品系（见图4B）。

图1：叠加了（A）核颜色和（B）主坐标分析中的成熟期群体的群体分层可视化 图像全尺寸

图2：通过混合血统分析揭示的群体结构。（A）按祖先群体数量计算的交叉熵图 （B）亚群体1（蓝色）、2（绿色）和3（红色）的可视化，以及以0.70成员概率定义的混合品系（混合） 图像全尺寸

图3：通过主成分的判别分析揭示的群体结构。（A）BIC与聚类数量（K）的图表，从中推断出最佳K值 （B）三个不同遗传群体1、2、3（分别为蓝色、红色和绿色）的可视化，这些群体表征了1,437个近交品系 （C）三个遗传群体1、2、3（分别为蓝色、红色和绿色）的密度图，显示了具有高遗传分化的峰值 图像全尺寸

图4：系统发育分析得出的系统发育树，显示（A）最佳聚类数量K=2 （B）两个遗传群体及其各自的亚群体，这些亚群体由成熟期群体表征。红色表示早熟近交品系，青色表示超早熟近交品系 图像全尺寸

为了定义和细化1,437个优良近交品系的杂优群体，我们将DAPC、祖先混合Q矩阵和系统发育分析得到的分组模式结合起来，以确定优良近交品系的最终杂优群体。尽管DAPC和祖先混合Q矩阵推断出三个群体，但系统发育分析推断出两个群体，DAPC的第三个群体是系统发育分析中较大群体的一个亚群体。为了识别这三种方法在将近交品系分配到不同群体方面的共识，我们将DAPC的第三个群体重新编码为较大系统发育群体的一个亚群体，并将所有具有混合血统的个体强行分配到它们具有最高成员概率的群体中（即使该概率小于70%）。三种方法之间有73.2%的一致性，而26.8%的分配至少有一种方法不同（图5）。为了便于在育种计划中实际应用，近交品系被分为两个主要的杂优群体，这与系统发育分析一致。这允许可视化和识别每个推断群体内的可能杂优亚群体。此外，在每个主要群体内部还有根据成熟期类别定义的不同亚群体（表3）。此外，八个近交测试品种的平均分化范围从TZEI 17的0.52到TZEIOR 164、TZEEIOR 197和TZEEIOR 97的0.54不等。其他几个近交品系也显示出这一范围的分化，是合适的潜在测试品种。其中最好的10个来自主要杂优群体1，包括TZEEIOR 410、TZEI 2962、TZEIOQR 26、TZEEIOR 205、TZEEIOR 345、TZEQ I74、TZEIOQR 45、TZEEIOR 122、TZEEIOR 127和TZEEIOR 165，平均分化范围从0.55到0.63不等（表S3）。

表3：杂优主要群体和亚群体中的纯种和混合近交品系摘要 图像全尺寸

由于两个主要潜在杂优群体内存在几个具有不同成熟期类别的亚群体，从这些基于成熟期的亚群体内部和之间培育出的杂交品种在所有测量性状上都显示出显著效果。来自不同杂优亚群体的杂交品种的籽粒产量平均为5071公斤/公顷，范围从4501公斤/公顷到6185公斤/公顷。来自相同成熟期类别的不同杂优亚群体的杂交品种的籽粒产量为4097公斤/公顷（范围：2530公斤/公顷至5450公斤/公顷）。对于早熟期的杂交品种，来自不同杂优亚群体的籽粒产量范围从5003公斤/公顷到7610公斤/公顷，平均为5753公斤/公顷，而来自同一成熟期亚群体的杂交品种的籽粒产量范围从3768公斤/公顷到5420公斤/公顷，平均为4635公斤/公顷（表S3和S4）。不同杂优亚群体的标准杂优性估计值范围从29.17%到77.50%，平均为45.53%，而同一成熟期亚群体的标准杂优性估计值范围从-27.39%到56.40%，平均为16.22%。这些估计值是通过比较最佳超早熟品种Sosani（在马里发布并商业化）的表现得出的。该品种的平均表现是3,485公斤/公顷。同样，不同杂优亚群体之间的杂交品种的标准杂优性估计值范围从12.15%到70.74%，平均为30.00%，而同一成熟期亚群体之间的杂交品种的标准杂优性估计值范围从-15.46%到21.60%，平均为3.99%。这些估计值是通过比较最佳早熟品种SAMMAZ 41（在尼日利亚）/ Tamalaka（在马里）/ CSIR-Denbea（在加纳）的表现得出的。该品种的平均表现是4,457公斤/公顷。来自不同杂优亚群体的杂交品种的平均表现始终显著超过同一成熟期亚群体内的杂交品种（图6A和B，表S4和S5）。此外，与最佳商业品种相比，不同亚群体之间的杂交品种的平均标准杂优性估计值显著更高（图6C和D，表S4和S5）。

图5：显示祖先混合矩阵、主成分的判别分析和系统发育遗传分析之间的潜在杂优群体分配一致性的条形图 图像全尺寸

图6：（A）不同杂优亚群体之间的早熟玉米杂交品种和同一成熟期亚群体之间的籽粒产量表现比较 （B）不同杂优亚群体之间的早熟玉米杂交品种和同一成熟期亚群体之间的籽粒产量表现比较 （C）不同杂优亚群体之间的超早熟玉米杂交品种与最佳商业品种之间的标准杂优性比较 （D）不同杂优亚群体之间的早熟玉米杂交品种与最佳商业品种之间的标准杂优性比较 图像全尺寸

讨论

基因多样性

在热带玉米育种中，基因组资源的效用不仅在于它能够为选择提供信息，还在于它能够指导杂交品种的开发策略。本研究中使用的SNP面板具有很高的信息量，平均MAF（0.265）和PIC（0.328）值支持其检测多样性和区分不同品系的能力[35, 36]。在S7品系中观察到的低杂合度（0.032）反映了成功的近交，使得这些品系成为杂交品种形成和提取的合适候选者[37]。相反，整个面板的高预期杂合度（0.315）表明了广泛的等位基因多样性，这对于建立杂优群体和支持长期遗传增益至关重要。

遗传结构和主要驱动因素

群体结构分析显示，成熟期群体而不是籽粒颜色是遗传分化的主驱动因素。这与IITA的育种流程一致，其中早熟和超早熟类别作为独立的育种方向 entwickled，以增强对西非和中非多样化农业生态的适应性[38]。这一发现与黄色和橙色近交品系共享相似的祖先/血统这一事实相符。此外，这些发现对IITA的玉米育种流程具有重要的实际用途，因为它意味着可以根据成熟期和杂优模式战略性地分组黄色和橙色籽粒玉米，而不需要仅基于颜色定义单独的杂优群体。这简化了育种方案，并最大化了关键成熟期类别内的遗传资源池大小。从遗传学上看，这种不对应关系表明，如负责橙色表型的维生素A前体基因等籽粒颜色性状是相对较新通过目标导入引入并固定的，导致颜色基因结构与由成熟期驱动的更深层次的进化分化 largely 解耦。这对于营养育种是一个关键优势，因为它允许育种者同时选择高维生素A含量并利用基于成熟期的G1 × G2资源池来最大化杂优性，而无需维护基于颜色的独立杂优池。这将加速生物强化杂交品种的部署。

对比聚类方法和明确的杂优群体

通过PCA、混合分析、DAPC（K=3）和系统发育重建，出现了两个主要的杂优群体，每个群体内部嵌套了特定成熟期的亚群体。值得注意的是，最佳聚类解决方案提供了K=3（DAPC、混合）和K=2（系统发育）的结果。这种差异反映了算法之间的区别。混合分析和DAPC对细小、近期的亚结构敏感，而系统发育分析识别出最深的进化分化。出于育种应用的考虑，采用了K=2的分割作为确定的杂优分界点，最大化了池间杂优性，并与标准的两池重复选择相一致，而K=3的结构为亚群体细化提供了有用信息。这种嵌套结构不仅在生物学上具有相关性，而且在杂交品种开发方面也具有实际价值[16, 37]。我们的研究发现，IITA-MIP黄色/橙色短周期成熟种质最好被划分为两个主要的异质性群体，这两个群体还可以进一步细分为几个不同的亚群体，这与全球范围内优化玉米育种资源的努力是一致的。使用SNP标记来定义这些群体与在其他主要育种项目中成功采用的方法是一致的。Aroora等人[39]在研究印度热带玉米种质时也展示了基于标记的聚类与实证结合能力估算之间的高度一致性。我们的结果进一步加强了他们关于SNP分组法在热带材料中实用性的结论，尤其是考虑到不同亚群体之间的杂交显示出更优的表现，这验证了异质性亚群体的划分。此外，将主要群体进一步划分为更小的亚群体（如G1S1、G1S2等）的需求也得到了其他热带环境研究结果的支持。Badu-Apraku等人[16]针对西非早熟和超早熟玉米种质的研究发现，亚群体划分对于最大化杂种活力至关重要。虽然我们的种质属于热带类型，但我们在最佳群体间杂交中观察到的异质性水平（约30%至70%的标准异质性）具有很高的竞争力，这反映了历史上在温带地区育种中取得成功的关键遗传差异，例如经典的Stiff Stalk × Lancaster杂交组合。Ma等人[40]使用SNP标记指出，尽管玉米具有高度的结构性，但不同种质池之间的遗传差异仍然是决定异质性的主要因素。我们的工作证实了这一原理，并表明IITA-MIP确定的群体为非洲杂交育种提供了稳定且高产的框架。

这些发现为实施单交和三交杂交策略提供了良好的基础，这两个杂交类型都是IITA产品开发流程的重要组成部分。在这两种杂交类型中，三交杂交在低投入或易受压力影响的热带条件下更具稳定性和适应性[6, 8]。两个主要异质性群体内的遗传亚群体的存在为形成稳定的三交杂种提供了合理的依据。亚群体的存在通过允许对亲本进行精细选择而发挥了重要作用，确保了主要异质性组合（G1 × G2）能够最大化最终籽粒产量的异质性，同时亚群体完善了杂交组合，以最大化F1代种子的产量并保证在变化多端的热带环境中成功授粉。为此，可以从同一群体内的亲本系（例如早熟 × 早熟或超早熟 × 超早熟）中培育出优秀单交系，然后将其与另一异质性群体的亲本系进行杂交，从而培育出高性能的三交杂种。这种方法同时利用了群体内的适应性和群体间的异质性。另一种方法是，首先选择一种适应性广、表现优异的早熟单交系（例如G2_SG1 × G2_SG3），然后将其与G1群体中的超早熟亲本系进行杂交，从而培育出高产的早熟杂交种。这种设计既确保了遗传距离（以最大化异质性），又保证了农艺适应性（以匹配不同的生长环境）。

遗传距离矩阵支持这种做法。同一簇内的系谱显示出密切的相关性（最小GD = 0.002），而不同簇之间的系谱则显示出显著的遗传差异（最大GD = 0.49）。这一基因组框架在实际应用中进一步体现在对未被明确归类到主要种质池中的近交系谱的管理上。我们严格的分组方法确定了26%的种质属于混合类型（具有低于成员资格阈值的混合祖先）。这一可管理的比例对我们的操作策略有两个直接的影响：提高了育种效率，并明确了目标亲本群体。现在74%的系谱已被明确归类到相应的基因组异质性群体中，我们的育种计划可以立即执行高效、有针对性的群体间杂交（G1 × G2），从而最大化高产三交杂种的频率。此外，这26%的混合种质将成为持续遗传改良的主要来源。这些系谱拥有来自不同祖先群体的等位基因组合，将接受密集的选择和近交处理，以实现某些通过常规杂交无法实现的目标。特别是，在这一混合群体中进行的针对性的选择对于打破不利遗传相关性（高产量与抗性/耐受生物和非生物胁迫之间的相关性）至关重要，这些相关性会减缓育种计划的遗传进步。

DAPC、基因混合度和系统发育分类结果之间的高度一致性为所提出的异质性分组提供了信心。这种一致性证明了将其纳入IITA结构化育种流程的合理性。更为重要的是，杂交表现数据验证了这些基于分子的分类方法的有效性。不同成熟度亚群体之间的杂交组合始终优于同一群体内的杂交组合，在早熟品种中产量提高了多达1,100 kg/ha，在超早熟品种中提高了近1,000 kg/ha。群体间杂交的标准异质性也显著高于群体内杂交（分别为45.5%和30% vs 16.2%和4%），进一步证明了所定义的异质性群体的生物学合理性。这些结果表明，基于分子标记的遗传分组不仅仅是理论构建，而是能够转化为实际杂交性能的提升。除了为农民带来杂交种优势外，异质性群体中的结构化遗传多样性还支持IITA育种流程中自交系的持续改进。通过在每个亚群体内进行选择，可以通过系谱选择或轮回选择培育出适用于早熟或超早熟时期的优秀品种，同时保持异质性利用的潜力。通过测试杂交表现或双列分析，可以将具有潜力的测试系扩展到测试者群体中，这些测试系在区分新的自交系并将其分配到合适的异质性群体中至关重要[41, 42]，特别是在依赖互补异质性群体的三交杂交育种框架中[41, 42]。

总之，这项研究不仅阐明了多样化的热带玉米种质的遗传结构，还提供了可直接应用于IITA育种策略的实际见解。通过将异质性分组建立在基于成熟度的基因组亚结构上，玉米育种者可以优化单交和三交杂交的设计。分子数据与田间表现的结合为精确育种提供了支持，提高了杂交育种的效率，并培育出适应撒哈拉以南非洲玉米生产环境的优质自交系。

通过验证的优异田间表现和高标准异质性，已证明的异质性结构的实用性为将基因组选择（GS）立即整合到IITA育种流程中提供了强有力的框架。通过将种质划分为不同的、混合程度较低的群体（G1和G2），可以显著提高GS模型的预测准确性。这种结构支持采用互惠基因组选择（RGS）来进行杂交预测。RGS的目标是同时提高两个异质性群体（G1和G2）的一般结合能力（GCA），从而改善杂交表现。我们可以通过创建针对特定群体的GS模型来实现这一目标，这些模型基于G1 × G2杂交的表现进行训练。这将使我们的育种者能够在昂贵的田间试验之前预测新品种的杂交表现。此外，在这些定义的亚群体内实施GS可以创建较小且亲缘关系更紧密的训练群体，与选育候选系具有更高的连锁不平衡（LD），从而提高群体内GCA和群体间特定结合能力（SCA）预测的准确性。这种策略性使用RGS将加速复杂性状（如籽粒产量和对关键胁迫因子的抗性）的选择周期。这种RGS的策略性应用将补充经过验证的异质性结构，确保杂交育种计划的最大投资回报。

尽管3,305个SNP提供了高水平的信息量（平均MAF = 0.265）和足够的统计能力来解析主要的异质性结构，但DaTag chip的中等密度可能无法有效捕获罕见变异或小效应数量性状位点（QTL）。我们建议未来的研究使用基因测序（GBS）或全基因组测序来完全覆盖基因组，特别是确保捕获26%混合种质中的等位基因多样性。此外，我们在一个高潜力环境（Ikenne）中对基因组异质性群体进行了实证验证。虽然该地点非常适合准确估计最大异质性潜力，但我们的杂交种在多样化环境中的优越表现仍需得到验证。我们认识到基因型与环境之间的相互作用是热带玉米育种中的重要因素，因此建议在多个地点进一步评估新定义的基因组异质性群体。

本研究采用了多种互补方法来研究1,437个来自早熟和超早熟群体的优质黄色和橙色玉米自交系的遗传多样性、群体结构和异质性分组。所使用的SNP标记显示出高水平的多态性和预期的杂合性，表明存在丰富的遗传变异。通过PCA、祖先混合度和DAPC分析得出的群体结构分析一致地识别出三个主要的遗传簇，这些簇主要受成熟度群体的影响，而非籽粒颜色。系统发育重建揭示了两个主要群体，这些群体更明显地对应于不同的成熟度类别，并允许进一步细分为有意义的亚群体。尽管方法之间存在一些差异，但我们观察到73%的一致性，这导致了对自交系进行生物学上有意义且实际可行的分类，将其分为两个主要的异质性群体，每个群体再进一步细分为反映成熟度类别的亚群体。从这些亚群体中，我们识别出十个具有不同成熟度背景的潜在测试系。验证结果表明，来自不同异质性亚群体之间的杂交种始终表现出更高的产量和异质性。这些精细的分组为战略性杂交育种、有效的亲本选择以及在热带超早熟和早熟玉米育种计划中提高异质性利用奠定了坚实基础。