《Plant Stress》：Pan-omics and modern biotechnology driven dissection of wheat stress adaptation: Integrative strategies for climate-smart crop improvement
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小麦是全球粮食安全的基础支柱，为世界人口的相当大比例提供膳食能量和蛋白质的主要来源。近年来小麦科学的进展推动了生产力的显著提升，这主要归功于育种技术、基因组学和分子生物学的进步。在本综述中，研究人员综合了小麦研究的关键进展，特别关注现代生物技术工具与日益精细的
小麦是全球粮食安全的基础支柱，为世界人口的相当大比例提供膳食能量和蛋白质的主要来源。近年来小麦科学的进展推动了生产力的显著提升，这主要归功于育种技术、基因组学和分子生物学的进步。在本综述中，研究人员综合了小麦研究的关键进展，特别关注现代生物技术工具与日益精细的小麦遗传结构和生理学理解之间的融合。研究人员强调了从传统多组学（multi-omics）框架（通常孤立分析单个数据集）向整合性泛组学（pan-omics）范式的转变，该范式在泛基因组（pangenomic）尺度上统一了不同的组学（omics）层，从而从简单的数据整合转向情境驱动的因果推断。这一转变显著提高了基因组组织、等位基因变异和复杂调控网络表征的分辨率，从而促进了对多因素农艺性状的解析。通过将基因组学（genomics）、转录组学（transcriptomics）、蛋白质组学（proteomics）、代谢组学（metabolomics）、表型组学（phenomics）和表观基因组学（epigenomics）整合到统一的分析平台中，泛组学（pan-omics）能够对基因型-表型关系进行系统层面的解读，尤其是在复杂和组合的非生物胁迫环境下。此外，泛组学（pan-omics）与先进方法（包括基因组编辑（genome editing）、高通量表型分析（high-throughput phenotyping）和人工智能（artificial intelligence））的整合，为预测性育种（predictive breeding）和精准作物设计（precision crop design）提供了坚实基础。研究人员还强调了关键的知识空白、新兴的研究重点以及未来十年加速小麦改良所需的战略性技术干预措施。鉴于预计到2050年全球小麦需求将增长约60%，持续的创新、跨学科合作以及部署整合性泛组学（pan-omics）驱动的方法将不可或缺。这些努力对于提高产量潜力、营养品质和对气候变化的适应性至关重要，从而确保未来世代的可持续小麦生产系统。
1. 引言
引言部分阐述了小麦作为全球主要谷物的核心地位，其重要性源于对多样农业生态区的广泛适应性（由异源六倍体基因组AABBDD, 2n=6x=42赋予的遗传可塑性）、对人类营养的重大贡献（提供约18%的全球膳食热量和19%的蛋白质），以及由谷蛋白（glutenin）和醇溶蛋白（gliadin）决定的独特粘弹性面团特性。过去二十年，小麦产量和研究成果显著，亚洲和欧洲产量分别增长32%和25%。这些成就反映了常规育种与先进分子育种方法（如标记辅助选择/育种(MAS/MAB)和基因组选择(GS)）以及小麦基因组学和功能生物学持续进步的整合。通过数量性状位点（QTLs）的鉴定，结合全基因组关联分析（GWAS）和连锁分析等高分辨率作图方法，已阐明复杂性状的遗传结构。多组学（multi-omics）平台（包括高通量表型组学、代谢组学、表观基因组学、转录组学、离子组学和基因组学）的快速发展，实现了对小麦生物学进行系统层面的整合分析。这为通过基因组辅助育种进行优良等位基因的聚合与开发提供了支持，以培育气候耐受、高产、资源利用效率高和可持续的基因型。植物科学家、育种者和种植者之间的有效合作，对于将这些创新转化为田间影响和品种推广至关重要。联合国粮农组织（FAO）预测，到2050年全球小麦产量需增加约60%以满足需求。本综述强调了由泛组学（pan-omics）数据集（从基因组到表型尺度）与现代生物技术整合驱动的小麦研究进展，旨在定义预测性的、泛组学（pan-omics）指导的育种框架，以加速开发气候适应性强和高性能的小麦品种。
1.1. 从多组学方法到综合性泛组学范式
自小麦参考基因组组装IWGSC RefSeq v1.0发布以来，后基因组时代进展迅速。全基因组测序、转录组学、代谢组学和表观基因组学数据集以及超过40个高质量六倍体小麦从头组装的广泛可用性，推动了向泛基因组（pan-genomic）和泛组学（pan-omics）框架的转变，加速了对小麦驯化、多样化和遗传改良的解析，并更全面地探索了结构变异（structural variation）、基因存在/缺失变异（PAV）及其对关键农艺性状的贡献。
1.1.1. 阐明后基因组和泛基因组时代的基因组变异
基于基因组的人群研究产生了高密度全基因组单核苷酸多态性（SNP）和插入缺失标记（InDel）数据集，为小麦属（Triticum）内复杂的种间和种内基因流提供了新见解。由此产生的嵌合基因组结构，由来自不同野生祖先的混合祖先单倍型组成，揭示了与小麦驯化和全球传播相关的不同选择特征。对小麦亚基因组、半野生型、亚种及其野生祖先起源的研究，显著推进了对多倍体物种形成的理解。来自野生近缘种的趋同选择和适应性渐渗的证据，进一步凸显了基因组可塑性在局部适应中的作用。群体规模基因组学的持续进展有望捕获包括稀有等位基因在内的全面变异图谱，从而为系统性变异目录奠定坚实基础。小麦属（Triticum）内基因组组装数据的日益丰富，特别是结构变异（SVs）的表征，使小麦研究进入泛基因组时代。高质量的基因组组装使得能够系统鉴定拷贝数变异（CNV）、PAV和SVs，极大地扩展了有益性状等位基因的发现。例如，Tian等人揭示了一个巨大的411.41-kb缺失与一个30.00-kb插入配对，位于TaWUS-D1位点上游的2号染色体上，为如何利用泛基因组SVs克服现代小麦育种产量瓶颈提供了范例。该SV触发启动子区域局部CHG去甲基化，作为表观遗传开关，在三雌蕊（TP）品系中特异激活该基因，改变了花器官结构。从实用育种角度，将这一SV转化为高产释放品种需要解决源-库权衡问题。分子育种者正在使用标记辅助选择（MAS）将TP位点特意渗入到优良品系中。Cheng等人构建了跨越22个六倍体小麦组装的基于图（graph-based）的泛基因组，鉴定了1,978,221个非冗余SV和2,769个在春小麦和冬小麦品种间高度分化的功能性变异。该资源成功映射了主要农艺位点（包括PPD-A1、VRT-A2和TaNAAT2-A）的高度复杂结构子图。分子育种者正将这些复杂的SV单倍型转化为功能性诊断分子标记，整合到MAS和基因组选择（GS）流程中，以精确校准环境适应性和籽粒生物强化。Si等人通过克隆Ne1（负责杂交坏死的基因），证明了复杂SVs和CNV如何决定远缘杂交中的合子后障碍。解锁Ne1位点的结构架构和CNV多样性，直接解决了远缘杂交育种计划中的主要障碍。Zhang等人证明了低覆盖度PacBio高保真度（HiFi）测序是复杂多倍体小麦基因组中高质量SV发现的技术稳健且经济可行的策略，从实用育种角度，将泛基因组分析从单参考目录化转变为高通量群体水平诊断工具。这些资源将小麦基因组学从依赖单一参考序列转变为泛基因组框架。泛基因组整合了物种内多个个体的序列，能够全面捕获遗传多样性。在阐明小麦基因组复杂性方面，特别是在SV、染色体易位、大规模CNV、PAV和单倍型多样性水平上，取得了实质性进展。预计端粒到端粒或无缺口的小麦基因组组装将很快实现，为进一步整合多组学数据集和更精确地表征基因组结构与功能提供最佳参考框架。
1.1.2. 利用多组学数据解析调控网络复杂性
当前大规模群体分析已鉴定出在现代小麦育种中受选择的单倍型块。全基因组关联分析（GWAS）进一步解析了数千个与关键产量相关性状相关的位点。基于k-mer的方法和隐马尔可夫模型（HMM）基方法已被用于解析复杂基因家族和推断亲本起源单倍型块。然而，顺式和反式调控机制的表征仍不充分。整合共表达和调控组数据集的分析正在增强功能性基因发现。时间分辨和多组织表观基因组分析结合转录组学，为阐明基因调控动态和支持精准育种提供了强大潜力。然而，在面包小麦中系统重建稳健的基因调控网络（GRNs）受到其基因组结构固有架构限制的严重阻碍。A、B、D亚基因组间极高的序列同源性在RNA-seq和染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）/DNA亲和纯化测序（DAP-seq）比对中引入了深刻的多重映射伪影。此外，顺式和反式效应的划分受到来自一个亚基因组的反式作用转录因子（TFs）活性的大量掩盖。表观基因组的不对称性，如不平衡的DNA甲基化、特化的转座子插入和不同的3D染色质构象，导致同源基因表现出组织特异性表达偏差。为克服这些限制，小麦研究界必须转向长读长多组学单细胞技术（scRNA-seq结合单核ATAC-seq）和空间转录组学。此外，人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合代表了剖析小麦高度冗余的多亚基因组GRNs能力的范式转变。基于图神经网络（GNNs）和基于transformer的大语言模型等深度学习架构，能够同时处理海量、异质的多组学输入，并成功预测细胞类型特异性转录因子结合动态，重建高精度的预测性GRNs。
1.1.3. 探索小麦的表观基因组结构
小麦表观基因组代表了叠加在DNA序列上的额外调控层，通过非编码RNA、DNA甲基化和组蛋白修饰等关键表观遗传过程来调节基因表达。DNA甲基化发生在CHH、CHG和CG环境（H=A、C或T）中的胞嘧啶上，在基因调控和转座子沉默中起核心作用。亚硫酸氢盐测序（bisulfite sequencing）的进展表明，甲基化动态通过调节功能基因的启动子甲基化状态来影响关键性状。在小麦多倍化过程中观察到DNA甲基化的动态变化。群体规模的甲基化组分析有望提供表观遗传调控的高分辨率见解。组蛋白经历多种翻译后修饰，如磷酸化、乙酰化和甲基化，是染色质结构和基因活性的关键调节因子。全基因组范围的组蛋白标记和染色质可及性分析提供了与小麦穗和胚乳发育过程中动态转录调控相关的关键信息。新兴证据表明，染色质基表观遗传调控有助于多倍体小麦重要农艺性状的稳定性和环境响应性。例如，LHP1被鉴定为通过维持H3K27me3稳态来调控亚基因组多样化基因表达的核心调节因子。组蛋白乙酰化在调控种子相关性状中起关键作用。非编码RNA，如长链非编码RNA（lncRNAs）、siRNAs、环状RNA和miRNAs，在植物发育和生长中发挥重要调节作用。尽管有这些进展，目前的研究结果仅代表了非编码RNA功能的一部分，突显了进一步探索其在小麦生物学和作物改良中作用的巨大空间。因此，探索与农艺性状相关的可遗传表观遗传变异，将促进对表观遗传调控的理解，并阐明表位等位基因的稳定性、遗传和起源。然而，表观基因组变异作为有前景的表型多样性来源，其直接应用于小麦育种面临几个基本挑战。许多表观遗传修饰对环境高度响应，其长期稳定性和可预测性仍不确定。此外，只有少数研究证明了植物中具有生物学意义且可能可遗传的表观遗传调控。因此，环境诱导的表观遗传状态在世代间保持稳定的程度仍未完全解决。表观遗传机制，如DNA甲基化、组蛋白修饰和染色质重塑，已被认为与应激记忆有关。例如，种子引发诱导的应激记忆与持续的表观遗传修饰相关。在小麦中，Safhi等人研究了跨代和世代间的干旱记忆，表明历史干旱暴露显著改变了多代后的农艺和生理性状，且全基因组关联分析（GWAS）鉴定了与干旱记忆反应相关的候选位点。这些发现表明，应激诱导的记忆可能有助于小麦的长期适应性反应。然而，从育种角度来看，缺乏标准化的表观遗传标记、有限的多环境验证研究以及对环境诱导的表位等位基因长期持久性的不确定性，限制了其在选择程序中的应用。尽管如此，新兴方法如群体规模表观基因组学、靶向表观基因组编辑和染色质工程，为在不改变DNA序列的情况下产生和操纵稳定的调控变异提供了前所未有的机会。将表观基因组学与基因组学、转录组学、表型组学和长期田间评估相结合，对于鉴定具有可预测遗传性和农艺价值的稳健表位等位基因至关重要。
1.1.4. 表型组学和代谢组学作为解析复杂性状的强大平台
代谢物是小麦营养品质、胁迫响应、生长和发育的核心。代谢组学连接基因型与表型，能够系统地表征代谢物的组成、分布和功能。在小麦中，已成功鉴定出超过2000种代谢物。然而，小麦的高度复杂性限制了代谢调控网络和通路的完全解析。随着基因组资源的改进，基于代谢物的全基因组关联分析（mGWAS）已检测到代谢性状的候选基因。跨发育阶段的动态代谢物QTL分析进一步通过酶学分析和转基因方法实现了关键基因的功能验证。代谢组学与多组学的整合正在加速候选基因的发现和通路阐明。在表型组学方面，高分辨率和非侵入性成像技术实现了从细胞到全株水平、跨环境的全面动态性状量化。在小麦中，表型组学方法已应用于解析控制条件下生长动态和抗旱性的遗传基础。机器学习模型已被开发用于预测产量潜力。然而，这些研究大多局限于特定发育阶段和受控条件。高通量表型组学的进展现在能够有效捕获复杂的非可见性状。将先进表型分析与代谢组学相结合，正在成为阐明小麦复杂表型变异分子基础的有力技术。然而，仍存在几个挑战。尽管高通量表型分析（HTP）技术取得了显著进展，但若干关键挑战仍然限制其在小麦育种计划中的广泛应用。将HTP平台从受控温室转移到开放田间环境会引入严重的空间混淆，损害数据保真度。传感器衍生的表型（如热成像测量的冠层温度、高光谱相机获得的植被指数、无人机（UAV）基高光谱成像和LiDAR系统）经常受到环境和技术因素的扭曲。此外，复杂、重叠的小麦冠层结构会产生显著的遮挡区域。环境变异性是另一个主要挑战。田间生长的小麦暴露于高度动态的温度波动、干旱、养分异质性、土壤变异和病原体压力组合中，这些因素经常引入基因型与环境相互作用，掩盖真实的遗传效应。田间规模的环境变异动态性引入了大量噪声，经常压制微弱的遗传信号。微地形土壤异质性、局部水分斑块和单个育种块内的瞬时微气候转变，可能造成相同基因型间的显著表型差异。田间规模HTP操作每天产生多TB的原始数据，对传统育种计划构成前所未有的数据管理危机。核心挑战在于数据预处理和整理流程。此外，缺乏作物表型组学通用的标准化元数据模式限制了跨地点数据共享。虽然HTP有望在高通量下降低每小区成本，但研究级无人机、高端高光谱载荷、自动化田间龙门架和专用高性能计算节点的初始资本支出高得令人望而却步。在资源有限的公共育种计划中，前期成本进一步被经常性运营费用所加剧。因此，训练有素的育种者的传统视觉评分在早期世代、高通量品系筛选中往往仍然更具成本效益。为了弥合这些操作差距，未来的表型组学框架必须优先考虑优化轻量级、边缘计算深度学习算法，以及建立标准化开源处理基准和开发低成本、模块化地面传感器阵列。
在此框架下，泛组学（pan-omics）和多组学（multi-omics）可以被视为一个连续统一体的两端，反映了组学数据集整合水平在处理生物学问题上的差异。该连续统一体可概念性地组织为三个层次：数据层、信息层和知识层。多组学主要指的是整合多个生物数据层以表征复杂生物过程。相比之下，泛组学（pan-omics）超越了分子数据整合，将泛基因组变异、表型组学、环境和管理数据集、时空生物学信息以及先进计算方法（如人工智能和机器学习）纳入其中。因此，泛组学（pan-omics）代表了一个知识驱动的系统生物学框架，连接了不同种质资源和生产系统中的基因型、表观基因型、表型和环境。其目标不仅仅是组合数据集，而是构建生物功能和性状表现的预测模型。尽管具有变革潜力，泛组学（pan-omics）在小麦研究中的实施仍面临挑战，主要是因为生物数据集的巨大体量和异质性、研究间实验设计的差异、数据库间有限的互操作性以及整合多维信息的计算需求。
1.2. 阐明小麦复杂性状结构
解析复杂性状的实质性进展是由基因组技术的进步推动的。高通量测序显著提高了小麦基因组的分辨率，同时六倍体小麦泛基因组资源的发展也增强了高分辨率遗传图谱，并促进了基因组选择和精准育种。其次，遗传转化系统的改进使得候选基因的高效功能验证成为可能。PureWheat技术，一种为面包小麦品种‘Fielder’优化的高效农杆菌介导转化系统，促进了精确基因导入和功能表征。第三，基因组编辑技术扩大了小麦的遗传变异。CRISPR-Cas9等工具能够对基因组序列进行靶向和精确修饰，当与改进的转化平台整合时，正在加速功能基因组学并开启靶向遗传改良的新时代。
1.2.1. 与产量相关的性状
随着人口持续增长和耕地减少，提高籽粒产量仍是小麦育种的核心目标。籽粒产量是一个高度复杂的数量性状，受多个遗传位点控制，并受几个关键产量相关组成部分的影响。过去五十年来，持续的育种和研究通过优化株型、改善籽粒和穗部相关性状以及新兴策略针对光合效率，显著提高了小麦产量潜力。小麦育种和遗传学的主要目标是开发理想株型以最大化产量潜力。虽然1967年提出了一个高产小麦理想株型，但半矮化被证明对提高收获指数和抗倒伏性至关重要。自20世纪60年代以来，Norman Borlaug等人开创了将半矮化Rht-1等位基因渗入优良种质的方法，导致高产商业基因型的发展。广泛部署的功能获得性等位基因Rht-D1b和Rht-B1b编码赤霉素不敏感的DELLA蛋白，抑制赤霉素信号传导并减少茎秆伸长，从而赋予抗倒伏性并实现产量大幅增长。然而，这些经典的赤霉素不敏感等位基因揭示出严重的负面多效性权衡，危及多个性状。Rht-B1b和Rht-D1b在植物全身组成型表达，减少胚芽鞘长度，严重惩罚了早期生长活力，并限制了根系深度和生物量，导致干旱易感性增加。为减轻这些进化惩罚，现代育种计划正积极转向替代的、赤霉素敏感型矮化基因（如Rht13、Rht18或Rht24），这些基因能绕过经典Rht-1等位基因相关的胚芽鞘和根系生长限制。在优化株型的基础上，整合籽粒和穗部相关基因以创造更大穗的小麦基因型，为进一步提高产量提供了巨大潜力。两个关键策略是增加每穗粒数和提高单粒重。每穗粒数可通过聚合控制小穗育性和小穗数的有利等位基因来改善。例如，FT同源物VRN3调节从营养生长到生殖生长的转变；TaCol-B5基因的显性等位基因的持续转录显著增加每穗小穗数；WFZP、TB1和PPD1等关键发育调节因子的自然等位变异有助于形成对生或多行穗结构。GNI1是大麦VRS1的直系同源物，其等位基因多态性调节小穗可育性，直接影响每穗粒数。除粒数外，粒重可通过涉及信号通路和多种生物过程（如植物激素稳态、G蛋白信号传导、泛素介导的蛋白酶体降解和淀粉生物合成）的基因的渗入来提高。例如，GW2编码一个RING型E3泛素连接酶，功能缺失等位基因显著增强粒重和粒型。KAT-2B与茉莉酸生物合成相关，过表达时可促进粒重增加和整体产量提高。尽管最近几十年克隆了大量产量相关基因并进行了广泛的功能表征，高产小麦育种仍主要依赖于基于表型表现和育种者经验的传统选择。
1.2.2. 与品质相关的性状
小麦面粉被用于各种终端产品，每种产品都需要不同的面粉功能特性。小麦品质，涵盖加工性能、营养价值和终端产品外观，是决定其在不同食品系统中市场价值和最终用途适宜性的关键因素。小麦加工品质主要通过淀粉结构、种子贮藏蛋白（SSPs）组成、面筋强度和籽粒蛋白质含量来量化。蛋白质浓度是小麦最终用途性能的关键决定因素，较高水平通常与更优的面包制作品质相关。位于野生四倍体小麦6B染色体短臂上的NAC结构域转录因子NAM-B1，通过促进养分从衰老叶片向发育籽粒的再动员，增强籽粒蛋白质积累。SSPs，包括醇溶蛋白（gliadin）、低分子量谷蛋白（LMW-GS）和高分子量谷蛋白（HMW-GS），通过二硫键相互作用形成面筋网络。面筋是小麦最终用途品质最关键的决定因素。HMW-GS的变异因其对烘焙品质的强烈影响而在育种中被广泛利用。多个转录因子，如组蛋白乙酰转移酶GCN5、TaODORANT1、TaNF-Y等，通过调节SSP基因表达来影响籽粒品质性状。除了蛋白质组成，淀粉作为小麦籽粒的主要碳水化合物成分，在决定加工和产品特性方面发挥着关键作用。淀粉功能性主要由直链淀粉与支链淀粉的比例决定。例如，糯小麦以近乎完全的支链淀粉含量为特征，与烘焙产品中延缓老化有关。提高小麦终端品质仍是一个重大挑战，且落后于不断变化的消费者需求。这主要是由于品质性状的数量性状性质和低遗传力，受基因型×环境相互作用强烈影响。此外，品质与产量之间存在固有的权衡。为规避这种历史性的遗传拮抗，现代育种计划正在利用多组学选择框架和精准基因组工程来解耦产量与终端品质之间的负相关。通过多性状选择模型，育种者可以早期选择那些打破产量-蛋白质负相关轨迹的个体。基于图泛基因组组装，育种计划正在从单标记选择转向系统性单倍型块分析。当产量-品质约束由紧密的相斥遗传连锁或多效性主调控因子驱动时，靶向多重基因组编辑提供了直接解决方案。例如，使用CRISPR-Cas9敲除籽粒碳分配或大小调控因子，可以同时实现高产与优质。持续的研究工作旨在通过生物强化策略提高小麦的营养价值。最显著的进展是在HarvestPlus计划与国际玉米小麦改良中心（CIMMYT）合作下，开发了富锌小麦品种。功能性小麦，旨在提供超越基础营养的健康益处，正响应消费者需求而日益受到关注。这类小麦品种富含生物活性化合物、抗氧化剂和膳食纤维。同时，了解麸质不耐受和乳糜泻的分子基础仍是一个关键研究重点。
1.2.3. 对非生物胁迫的耐受性
非生物胁迫，包括极端温度、盐碱和干旱，在气候变化下正在加剧，并对小麦发育、品质和产量构成主要制约。通过遗传改良增强胁迫耐受性已成为一个关键的育种目标。热激转录因子（HSFs）参与激活热激蛋白（HSPs），在热胁迫下保护细胞功能中起核心作用。已鉴定出多个关键调控模块，如Hsfa1b-TaOPR3-茉莉酸（JA）生物合成途径，以及TaHsfC2a-B–TaHSP70d/TaGalSyn和TaHSFA6e-HSP70/90 regulons，通过维持细胞稳态和蛋白质稳定性来增强耐热性。已鉴定出几个与热胁迫下籽粒重量相关的稳定位点。此外，两个关键位点TaHST2和TaHST1已被精细定位。STKc_GSK3激酶基因TaSG-D1的自然变异与增强的耐热性相关。TaHAG1通过结合TaNACL来平衡光合稳定性，从而促进耐热性。转录共激活因子TaMBF1c通过提高胁迫条件下的翻译效率来增强耐热性。值得注意的是，夜间温度升高是另一个未被充分探索的威胁。低温通过改变关键调节因子来调节植物激素途径，但不同激素途径在控制抗冻性中的串扰仍不明确。最近的研究发现TaSAMT1，一种水杨酸甲基转移酶，是增强抗冻性而不影响产量的关键调节因子。多组学分析，包括巴豆酰化分析，已鉴定出磷酸甘油酸激酶TaPGK是小麦耐冷性的关键调节因子。总体而言，这些研究强调了需要一个整合框架来阐明小麦非生物胁迫耐受性的遗传和调控机制。不断增加的土壤盐分是全球小麦生产的主要非生物胁迫。小麦采用多种适应机制来缓解盐分胁迫，如氧化胁迫耐受性、Na?排出和渗透调节。最早鉴定的遗传决定因子之一是位于4D染色体上的Kna1。后续研究鉴定了位于4DL染色体上的高亲和力钾转运蛋白基因TaHKT1；5-D。除了离子转运过程，越来越多的证据表明活性氧（ROS）在维持K?/Na?稳态和增强小麦耐盐性中起关键作用。解析了组蛋白乙酰转移酶TaHAG1作为盐胁迫抗性的关键表观遗传调节因子。干旱是小麦生产力的主要限制因素。抗旱性是一个高度复杂的数量性状。关键决定因素包括蒸腾效率、叶片水力导度和根系构型。已在小麦全基因组上定位了许多与限水条件下关键形态和生理性状相关的QTLs。已鉴定出几种转录因子作为抗旱性的调节因子。根系构型是干旱适应性的关键决定因素。TaNAC69-1被表征为一个主调节因子。TaRNAC1改善根系性状。TaWRKY51促进侧根发育。TaMPS及其下游靶标TaEXPA2增强侧根生长和抗旱性。除了根系修饰，精确调节气孔开度是干旱适应的关键机制。脱落酸（ABA）在调节气孔关闭中起关键作用。许多与ABA生物合成和信号通路相关的基因已经被鉴定。钾离子/质子交换蛋白TaNHX2在增强抗旱性方面不损失产量。植物还采用补充策略，如增加地上组织角质层蜡质沉积和细胞内渗透调节物质积累。
1.2.4. 小麦中的复合非生物胁迫
在田间条件下，小麦很少单独遭遇单一非生物胁迫，而是多种胁迫同时或顺序发生，产生独特的信号网络、转录程序和代谢调整。在鉴定广谱耐受机制方面取得了显著进展。热害和干旱胁迫组合产生的生理和分子反应与单一胁迫诱导的反应有显著差异。在热胁迫下，小麦打开气孔以进行蒸腾冷却；而单独的干旱迫使气孔关闭以保存水分。当这些条件同时发生时，会阻止蒸腾冷却和CO?同化，导致严重损伤。复合胁迫下，小麦的光合效率、水分状况、氮代谢、同化物分配、花粉活力，最终籽粒产量都会严重下降。复合非生物胁迫还影响籽粒营养品质。在细胞水平，复合热害和干旱胁迫造成独特的协同损伤。缓解复合非生物胁迫下的氧化损伤越来越依赖于协调的代谢调控。最近的比较转录组分析证实，复合热害和干旱胁迫触发了比单一胁迫更独特和广泛的网络变化。对复合非生物胁迫的适应也依赖于根系构型的协调修饰。此外，Da Ros等人研究了热害、干旱和盐度的复合效应，发现从单一到三重胁迫条件导致农艺损失、脯氨酸积累和差异表达转录本数量的指数级增长。Huang等人评估了高度多样化的品种在硫酸钠条件下的反应，以解析盐碱胁迫的分子机制。Yue等人研究了盐度和镉复合胁迫下的生理和多组学动态。当代气候智能型小麦改良依赖于结构性和功能性泛组学发现，以系统地解构复杂性性状。
1.2.5. 对生物胁迫的耐受性
生物因素，包括害虫和病害，每年造成全球小麦产量超过20%的损失。锈病是主要制约因素。其他真菌病害，如白粉病和赤霉病，也构成严重威胁。小麦锈病是研究最深入的叶部病害之一。迄今为止，已鉴定出超过80个黄锈病抗性（Yr）基因，其中一些已被克隆。Yr36是第一个通过图位克隆分离的黄锈病抗性基因，编码一个具有激酶和START结构域（WKS1）的蛋白。大多数条锈病抗性基因和叶锈病抗性基因编码NLR蛋白。同样，几个已克隆的秆锈病抗性基因，如Sr35、Sr33、Sr22b和Sr21，也属于NLR类。最近的研究强调了非NLR蛋白在抗锈病中的关键作用，如串联激酶蛋白、己糖转运蛋白、ATP结合盒转运蛋白和锚蛋白重复跨膜蛋白。Yr36、Lr67和Lr46等基因被归类为成株抗性（APR）基因，赋予广谱且通常是部分抗性。白粉病（Pm）是最具经济重要性的病害之一。迄今为止，已从小麦及其相关野生种质中分离和鉴定出20多个Pm抗性基因。赤霉病（FHB）主要由禾谷镰刀菌引起，是小麦生产的主要制约因素。迄今为止，已鉴定出约7000个具有不同抗性水平的小麦种质。通过关联和连锁研究，已在所有21条染色体上定位了约500个与FHB抗性相关的QTLs。Fhb1和Fhb7已被成功克隆。Fhb1与其它抗性位点的聚合已被证明在增强抗性方面有效。镰刀菌冠腐病（FCR）是影响全球半干旱和干旱地区小麦的主要病害。已鉴定出大量与FCR抗性相关的QTLs，但只有少数表现出一致性效应。小麦瘟病（Magnaporthe oryzae）自1985年在巴西首次报道以来，已传播到世界多个地区。已鉴定出许多抗性基因和位点，包括来自沙融山羊草的2NS易位片段、RmgGR119、Rmg8和Rmg7。最近小麦瘟病耐受性被打破的报道强调了鉴定和克隆更多抗性基因的紧迫性。小麦病害遗传学的最新进展，结合现代生物技术的进步，极大地扩展了开发抗病基因型的工具包。通过标记辅助选择（MAS）和速度育种等方法部署耐受基因，提高了聚合抗性的效率。
1.2.6. 多个农艺性状的协调改良
有效的小麦育种策略旨在同时提高抗逆性、籽粒品质和产量。然而，细胞资源的固有限制以及生长与防御过程之间能量和代谢物的分配，常常导致生物学的权衡。例如，聚合四个FHB抗性位点显著降低了脱氧雪腐镰刀菌烯醇（DON）积累，但相对于其他基因型配置，产量也最低。一项涉及21个基因型的研究报告了籽粒产量（GY）和籽粒蛋白质含量（GPC）之间的强负相关，表明产量和品质之间存在一致的权衡。具有多效性效应的基因特别有价值，因为它们同时影响多个生物学过程。例如，茉莉酸生物合成基因KAT2B已被证明能增强光合能力，从而增加籽粒产量。HSP90.2促进PsbO折叠，提高光合效率，同时支持病原体响应受体的成熟，增强抗病性。此外，利用控制不同农艺性状的紧密连锁位点是一种有效方法。例如，Yr36与GPC1遗传连锁，形成一个同时增强抗病性和籽粒营养品质的双重效益位点。
2. 通过靶向基因组修饰改良小麦
传统育种方法依赖于有利等位基因变异的发生和重组，但天然突变的发生速度慢且效率低。靶向基因组修饰（TGM）技术，利用可编程靶向模块，在很大程度上克服了这些限制。其中，CRISPR基方法已成为应用最广泛的工具。CRISPR系统由引导RNA（gRNA）和CRISPR相关（Cas）核酸酶组成。将这些靶向模块与多种效应蛋白整合，使得能够开发高级TGM平台，引入一系列精确的基因组修饰。TGM平台的进展已经改变了育种方法，显著加速了作物遗传改良。这些技术能够产生通过传统诱变难以实现的遗传变异。为了优化应用，基因组编辑系统必须表现出高准确性和特异性。TGM及其相关递送系统的持续改进，显著提高了植物基因组工程的精确性和多功能性。
2.1. 通过饱和诱变在功能域上创造精英新等位基因
TGM技术的出现，以其高可编程性、精确性和效率，显著加速了基因组诱变，并使得开发种质增强的创新策略成为可能。TGM技术通过扩展天然变异之外的功能性遗传多样性，有效解决了育种中快速鉴定和部署最佳等位基因变异的主要限制。例如，双碱基编辑系统的应用已在关键功能域实现近饱和诱变，促进了赋予除草剂抗性的新等位基因的表征。
2.2. 顺式调控元件诱变创造新等位基因
基因表达动态是表型变异的关键决定因素，顺式调控元件内的序列多态性在调节转录输出中起核心作用。因此，靶向产生新的顺式调控变异代表了精确优化农艺性状的强大策略。在番茄中，CRISPR介导的茎细胞增殖基因调控区的编辑增加了果实大小。在水稻中，IPA1顺式调控区的高分辨率缺失解决了分蘖数与穗粒数之间的权衡，导致了产量的大幅提升。另一种调控方法涉及修饰位于5′非翻译区（UTR）的上游开放阅读框（uORF）。通过插入、延伸或缺失来精确编辑uORF，能够微调翻译效率，产生渐变的表型结果。此外，修饰3′UTR内的抑制性基序为增强蛋白质积累提供了一种有效手段。
2.3. 诱导结构变异创造新等位基因
广泛的基因组研究表明，大规模结构变异在调节农艺性状中起关键作用。因此，合理工程化此类结构变异正成为作物改良的可行策略。TGM在此背景下提供了独特优势，能够精确产生通过传统育种方法难以实现的染色体重排。例如，在六倍体小麦中，CRISPR-Cas9介导的MLO基因敲除结合B亚基因组相应位点的304-kb缺失，导致染色质重组和TaTMT3B的激活。
2.4. 推进作物改良的育种技术
2.4.1. 从头驯化
现代驯化作物的遗传一致性使其更易受环境波动和生物胁迫影响，因此需要开发具有增强适应性能力的新型作物类型。从头驯化已成为解决这一挑战的有前景策略。野生祖先物种保留了广泛的遗传多样性，且通常表现出对不利环境条件的内在适应力。通过选择性靶向关键驯化相关基因，这些物种可以快速转化为农艺上可行的作物，同时保持其固有的抗逆性。该技术在野生水稻、灯笼果和野生番茄等物种中已成功展示。
2.4.2. 繁殖力的操控
利用杂种
