《The Plant Genome》：Identification of resistance sources and genomic regions regulating spot blotch resistance in Asian bread wheat (Triticum aestivum L.) via genome-wide association study
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为应对由Bipolaris sorokiniana引起的斑枯病（SB）对南亚暖湿区小麦生产的持续威胁，研究人员通过对187份春性面包小麦品系进行田间表型鉴定与GWAS分析，鉴定出多个高抗性种质（如BGD54、IND56）及7个稳定MTAs，并预测了与抗性相关的候选基因。该研究为小麦抗SB分子育种提供了宝贵的标记与基因资源。
在温暖湿润的南亚地区，一种名为斑枯病（Spot blotch, SB）的叶部病害，正悄然成为威胁全球重要口粮——面包小麦（Triticum aestivum L.）——产量稳定的“隐形杀手”。这种由半活体营养型真菌Bipolaris sorokiniana引起的病害，能够导致叶片坏死、光合面积锐减乃至植株早衰，在全球范围内影响着超过2500万公顷的小麦种植区。更令人担忧的是，随着全球气候变暖，其危害范围正从传统疫区向更广泛的区域扩张。然而，当前南亚地区广泛种植的高产小麦品种大多缺乏足够的斑枯病抗性，加之病原菌致病性强且变异快，使得传统抗病育种面临严峻挑战。培育具有持久、广谱抗性的小麦新品种，已成为保障该区域乃至全球粮食安全的紧迫任务。
面对这一难题，分子育种技术，特别是基于自然变异群体的全基因组关联研究（Genome-Wide Association Study, GWAS），为加速抗病基因挖掘和品种选育提供了强有力的工具。GWAS能够利用历史重组事件，在更广泛的种质资源中高效定位与目标性状关联的遗传标记。为了挖掘新的斑枯病抗性来源，并解析其背后的遗传基础，一个由国际玉米小麦改良中心（CIMMYT）等机构研究人员组成的团队，在《The Plant Genome》期刊上发表了他们的最新研究成果。
为了开展这项研究，研究人员运用了几个关键的技术方法。首先，他们构建了一个包含187份来自印度和孟加拉国的春性面包小麦种质资源的关联作图群体。其次，在墨西哥阿瓜弗里亚的斑枯病高发区，研究人员在2019-2020和2020-2021两个生长季，通过人工接种由五种强致病力B. sorokiniana菌株组成的混合菌液，对群体进行了系统的田间抗病性表型鉴定，并计算了病害发展曲线下面积（Area Under the Disease Progression Curve, AUDPC）作为抗性评价指标。第三，利用DArTSeq测序基因分型平台对群体进行了高通量基因分型，获得了全基因组范围的单核苷酸多态性（Single-Nucleotide Polymorphism, SNP）标记。最后，研究人员运用包括一般线性模型（GLM）、混合线性模型（MLM）、多位点混合线性模型（MLMM）、压缩混合线性模型（CMLM）和固定与随机模型循环概率统一（FarmCPU）在内的五种GWAS模型，对表型与基因型数据进行了关联分析，以识别与斑枯病抗性显著相关的标记-性状关联（Marker–Trait Association, MTA）。
3.1 表型评价与遗传力
对187份小麦基因型的田间评价显示，斑枯病抗性（以AUDPC衡量）在两个年份均表现出广泛的表型变异和连续分布。其中，基因型BGD54、IND56、BGD55、BGD51和IND84表现出高水平的抗性，而IND26、IND60等则最为感病。抗性对照品种Chirya 3的AUDPC值为565.7，感病对照Ciano T79为1613.4。值得注意的是，多个表现优异的孟加拉国品系在其系谱中含有Chirya 3的姊妹系。联合方差分析表明，基因型、年份及其互作效应均极显著，且斑枯病抗性的广义遗传力估计值高达0.90，表明抗性主要受遗传控制。相关性分析发现，抽穗天数（Days to Heading, DH）与斑枯病抗性呈显著负相关。
3.2 SNP密度
基因分型共获得9506个高质量的多态性SNP标记，平均分布于小麦的21条染色体上。每条染色体的SNP标记数量从4D染色体的141个到2B染色体的735个不等，平均SNP密度为每兆碱基1.64个。
3.3 斑枯病抗性的MTAs分析
利用五种GWAS模型对两个年份及合并数据的AUDPC进行分析，共检测到大量显著的MTAs。为确保可靠性，研究人员进一步筛选了在两个环境中均被检测到、且被至少两种模型支持的“稳定”MTAs。最终，确定了7个稳定的MTAs，它们分布在3D、5A、3B和1B四条染色体上。这些稳定MTAs所解释的表型变异（Phenotypic Variance Explained, PVE）在3.86%至18.17%之间。其中，SNP 1,695,432（3D染色体）和SNP 994,016（5A染色体）在所有五种模型中均被检测到。
3.4 抽穗天数与株高
同样，对抽穗天数（DH）和株高（Plant Height, PH）的GWAS也鉴定出了多个MTAs。其中，染色体5A上的SNP-5,411,867等是DH最稳定的MTAs，而染色体5B上的SNP-992,845等是PH最稳定的MTAs。
3.5 MTA的候选基因
通过对上述与斑枯病抗性相关的7个稳定SNP进行生物信息学分析，在其物理位置附近（±1 Mb窗口内）预测了可能的候选基因。这些基因编码的蛋白功能多样，涉及植物防御的多个方面，包括：钾离子转运蛋白、锌指蛋白、谷胱甘肽S-转移酶（Glutathione S-transferase, GST）、FBD结构域蛋白、富含亮氨酸重复序列（Leucine-Rich Repeat, LRR）蛋白、蛋白激酶、引导蛋白（dirigent protein）以及细胞色素P450酶等。基因本体（Gene Ontology, GO）分析将这些候选基因归类到分子功能、生物过程和细胞组分三大功能类别中。
在讨论与结论部分，研究强调了斑枯病抗性的数量遗传本质，以及利用多样化的种质资源进行遗传研究以挖掘新位点的重要性。本研究鉴定的多个高抗及中抗基因型，可作为抗病育种中有价值的供体亲本。研究人员重点讨论了7个稳定MTAs的遗传背景，其中位于3B、5A、3D染色体上的多个MTAs与先前研究中报道的斑枯病抗性数量性状位点（Quantitative Trait Locus, QTL）或Sb抗病基因（如Sb3）区域重叠或邻近，印证了这些染色体区域在抗性中的核心地位。位于1B染色体55.3 Mb位置的SNP 1,090,465则可能代表一个新的抗性位点。值得注意的是，尽管研究中使用的病原菌混合菌株含有已知的坏死营养型效应因子ToxA，但GWAS并未在ToxA的感病靶标基因Tsn1所在的5B染色体区域检测到稳定的关联信号。研究者结合对群体中Tsn1等位基因频率的分析以及相关病理系统（如小麦-斑点病）中存在的“效应因子上位性”现象进行了解释，认为本研究所鉴定的稳定MTAs很可能代表了独立于Tsn1途径的、由其他数量抗性位点或未知感病基因介导的抗性机制，这凸显了培育持久斑枯病抗性的复杂性。
研究所预测的候选基因大多具有明确的植物防御相关功能。例如，LRR蛋白是植物先天免疫系统的核心组分，作为模式识别受体感知病原相关分子模式；蛋白激酶参与防御信号转导；GST在清除病原侵染产生的过量活性氧中起作用；而细胞色素P450、引导蛋白等也广泛参与植物的胁迫响应。这些基因为后续的功能验证和利用提供了明确的目标。
综上所述，该研究通过系统的田间表型鉴定和多元模型GWAS分析，成功从南亚小麦资源中挖掘出对斑枯病具有高抗性的育种材料，并鉴定出7个控制斑枯病抗性的稳定遗传位点及其候选基因。这些发现为深入理解小麦对坏死营养型病原菌抗性的遗传基础提供了新见解，所获得的抗性种质、稳定SNP标记及候选基因资源，可直接应用于小麦分子标记辅助选择（Marker-Assisted Selection, MAS）育种，为培育兼具高产与持久斑枯病抗性的小麦新品种、应对气候变化下的病害威胁奠定了坚实的理论与材料基础。
