《Food and Energy Security》：Identification of Potential Genomic Regions and Candidate Genes for Spring Wheat Pre-Harvest Sprouting Resistance Using Multiple Genome-Wide Association Study Models
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穗发芽是全球范围内限制春小麦稳定生产的关键制约因素。挖掘可靠的穗发芽抗性数量性状位点（QTLs）及其调控功能基因对于加速春小麦改良的定向分子育种至关重要。本研究系统评估了210份春小麦品种（起源于中国和中亚）在四个环境下的穗发芽相关性状，并利用100K SNP
穗发芽是全球范围内限制春小麦稳定生产的关键制约因素。挖掘可靠的穗发芽抗性数量性状位点（QTLs）及其调控功能基因对于加速春小麦改良的定向分子育种至关重要。本研究系统评估了210份春小麦品种（起源于中国和中亚）在四个环境下的穗发芽相关性状，并利用100K SNP芯片和四种模型进行了大规模全基因组关联研究（GWAS）。结果，在四个环境中鉴定出201个与穗发芽相关性状关联的数量性状位点（QTLs），其中122个核心QTLs至少被鉴定两次。禾本科物种保留保守的种子休眠通路，使得水稻功能基因能够辅助小麦候选基因筛选。因此，研究人员收集了水稻中调控种子萌发和穗发芽的基因，通过同源性和功能分析在QTL区间内最终挖掘出75个关键候选基因。这些高置信度候选基因通过ABA/GA生物合成与信号转导、能量代谢和氧化还原稳态调控穗发芽抗性。总体而言，基于GWAS和同源性分析，研究人员发现了多个影响春小麦穗发芽抗性的QTLs和重要候选基因，并验证了该策略的可靠性。这些候选基因和标记将有助于阐明春小麦穗发芽抗性的内在机制，并促进分子育种。
## 论文解读：春小麦穗发芽抗性的遗传基础解析
### 研究背景、问题与意义
小麦（*Triticum aestivum*）是全球种植面积最广、消费量最大的粮食作物之一，为人类提供约20%的能量、蛋白质和膳食纤维，是保障全球粮食安全与营养供给的核心支柱。然而，穗发芽（pre-harvest sprouting, PHS）作为一种全球性农业灾害，严重威胁小麦产量和籽粒品质。穗发芽籽粒中α-淀粉酶等水解酶活性升高，导致淀粉和蛋白质等营养物质降解，面粉加工品质严重下降，甚至丧失商业价值；同时，蛋白质水解产生的游离天冬酰胺在高温加工中转化为致癌物丙烯酰胺，威胁食品安全。据估计，全球每年因穗发芽造成的经济损失高达10亿美元。气候变化进一步加剧了主要小麦产区穗发芽风险，因此，通过遗传改良提高春小麦穗发芽抗性，对于稳定产量、减少农化投入、提高边际雨养地产能以及强化区域粮食自给具有重大意义。
穗发芽的发生与作物驯化进程密切相关。野生小麦通常具有强种子休眠性，但在驯化过程中，为满足快速均匀萌发的农业生产需求，人类对小麦品种进行了定向选择，逐步降低了休眠水平，使栽培品种休眠期显著短于野生近缘种，导致在收获期遭遇连续阴雨或高湿环境时籽粒易在穗上提前萌发。穗发芽调控是一个极其复杂的生理过程，受水、温、光等外部环境因素以及种子内部激素水平、碳水化合物储存、活性氧（ROS）、一氧化氮和microRNA等多层次因素控制，其中脱落酸（ABA）与赤霉素（GA）的拮抗作用是核心枢纽。尽管在水稻、大麦等模式作物中已克隆了大量与种子休眠和萌发相关的基因，但在小麦中，特别是针对春小麦种质资源的系统性多环境遗传解析极为缺乏。普通小麦巨大的六倍体基因组以及亚基因组间长的连锁不平衡（LD）衰减距离，使得穗发芽QTLs的精细定位和因果基因鉴定落后于水稻和大麦。因此，单纯依赖现有遗传信息进行小麦定向改良，尤其是春小麦育种计划，仍显不足。
本研究旨在利用多种全基因组关联分析（GWAS）模型和跨物种同源比对策略，系统鉴定影响春小麦穗发芽抗性的重要基因组区域和关键候选基因，为春小麦穗发芽抗性的分子育种提供靶标和标记。该论文发表在《Food and Energy Security》。
### 主要关键技术方法
研究人员构建了一个包含210份春小麦种质资源的关联群体，来源包括中国新疆的115份育成品种、53份地方品种、40份中亚种质和2份CIMMYT种质，并连续三年（2021–2023年）在新疆奇台小麦试验站进行田间种植。采用随机完全区组设计，每份材料3次重复。穗发芽抗性评价采用实验室种子萌发法，测定发芽率（GR）和发芽指数（GI），并计算最佳线性无偏预测（BLUP）值。利用100K SNP芯片进行基因分型，经质控后保留170,806个高质量SNP位点。采用Admixture软件进行群体结构分析，PopLDdecay计算LD衰减距离，XP-CLR进行选择压力分析。使用GAPIT软件中的四种GWAS模型（BLINK、FarmCPU、MLM和cMLM），以群体结构Q矩阵和亲缘关系K矩阵为协变量，进行全基因组关联分析，显著性阈值设为LOD > 4。基于LD衰减距离划分QTL区域，并利用中国春参考基因组（IWGSC RefSeq v1.1）进行功能注释，进一步通过水稻-小麦直系同源比对策略，收集水稻中已报道的穗发芽相关功能基因，在QTL区间内筛选候选基因。
### 研究结果
**3.1 春小麦GR和GI的表型特征**
通过对三个生长季（2021, 2022, 2023）的降水和气温监测发现，2022年成熟期集中降雨导致籽粒脱水缓慢、基础休眠度降低，群体平均GR和GI最低（分别为19.48±18.53和10.79±13.29），变异系数最大（GR为95.13%，GI为123.24%）；2023年干燥晴朗，籽粒正常脱水形成强初生休眠，群体平均GR和GI最高（49.06±27.36和35.12±25.75），变异系数最小；2021年居中。基因型和环境对GR和GI均具有极显著影响（p < 0.01），广义遗传力分别为0.76和0.74。GR和GI在所有环境下均呈极显著正相关，相同环境内相关系数>0.9，不同环境间约0.5，表明二者可能受多个主效QTLs或基因共同影响。
**3.2 基因分型和群体结构分析**
经质控后保留170,806个高质量SNP位点。基于SNP变异信息，210份春小麦种质被分为两个主要亚群（SP1和SP2），SP1含37份材料，其中97.30%来自新疆地方品种；SP2进一步分为四个亚群，主要包含新疆改良品种、宁夏引进品种和中亚引进品种。群体遗传多样性主要受地理来源和育种进程影响。LD衰减分析显示，A、B、D亚基因组的最大LD衰减距离分别约为3.16、1.99和2.49 Mb，最终确定总LD衰减距离为3 Mb用于下游分析。
**3.3 选择压力分析**
基于3 Mb窗口计算SP1和SP2之间的选择压力，共鉴定出82个受强选择的基因组区域，分布于21条染色体，其中A、B、D亚基因组分别有29、23和30个区域。染色体2A上选择区域最多（8个）。两个区域（GR-2B-1和GR-4A-2）表现出最强选择信号（XP-CLR值分别为39.60和32.76）。13个选择区域与先前报道的产量相关性状Meta-QTL（MQTL）重叠，表明这些区域可能包含影响春小麦重要农艺和产量性状的基因。
**3.4 GR和GI的数量性状核苷酸（QTNs）**
利用四种GWAS模型，在四个环境下共检测到380个与GR和GI显著关联的QTNs，分布于21条染色体，其中3A染色体最多（85个QTNs）。78.95%的QTNs同时与GR和GI关联。将3 Mb范围内的QTNs整合为201个QTN区域，其中122个为高置信度区域（至少被鉴定两次或位于选择区域）。17个QTN区域被至少三种模型验证，22个区域在至少两个环境稳定存在。27个QTN区域与先前报道的穗发芽相关Meta-QTL重叠，验证了GWAS结果的可靠性。
**3.5 候选基因挖掘**
通过水稻-小麦直系同源比对策略，在77个QTL区间内鉴定出75个高置信度候选基因，对应水稻中已报道的170个穗发芽相关功能基因。这些候选基因按功能分为六类：激素生物合成、激素代谢、激素信号转导、能量代谢、氧化还原稳态及其他途径。其中参与激素代谢和信号转导的候选基因最为丰富，占68%（51/75），尤其是ABA和GA相关基因，如ABA分解代谢关键酶基因*TaABA8'OH2-5B*（*TraesCS5B02G236500*，*OsABA8ox1*直系同源）、GA合成关键酶基因*TaGA20ox2*（*TraesCS3D02G401400*，*OsGA20ox2*直系同源）。此外还鉴定出能量代谢相关基因如*TaRAmy3D*（*TraesCS5B02G236600*，*OsRAmy3D*直系同源）和氧化还原相关基因如*TaPER1A*（*TraesCS2B02G174400*，*OsPER1A*直系同源），以及转录因子和表观修饰基因如*TaSdr-2B*（*TraesCS2B02G215300*，*Sdr4*直系同源）和*TaSAMS2*（*TraesCS3A02G195300*，*OsSAMS2*直系同源）。这些基因共同构成了春小麦穗发芽抗性的多层次调控网络。
### 总结讨论与结论
讨论部分指出，尽管水稻和大麦中种子休眠与穗发芽的遗传机制研究较为深入，但春小麦相关QTLs和候选基因的发掘仍严重不足。本研究利用包含新疆地方品种、育成品种和中亚种质的210份春小麦群体，在多环境下系统解析了穗发芽抗性的遗传基础，鉴定出201个QTN区域（含122个高置信度区域），其中包括多个新发现的环境稳定区域（如*Qgr-7A-5*）和强信号SNP位点（如*3A_7364304*，LOD=20.08），可直接作为抗穗发芽育种的靶标。四种GWAS模型的整合显著提高了QTN检测的准确性和完整性，78.95%的QTNs同时与GR和GI关联，17个区域被至少三种模型验证，证实了多模型策略的有效性。通过水稻-小麦直系同源比对，在77个QTL区间内鉴定出75个高置信度候选基因，其中68%参与ABA/GA调控，高度吻合穗发芽抗性的核心调控途径。此外，能量代谢、氧化还原及表观修饰相关基因的发现进一步补充了调控网络。研究初步揭示了上游转录因子（如TaSdr-2B）和表观修饰基因（如TaSAMS2）调控ABA/GA合成与信号基因表达，进而影响下游能量代谢基因（如TaRAmy3D）和氧化还原基因（如TaPER1A）的活性，同时IAA、ET、JA等激素通过作用于ABA/GA代谢或信号形成“激素互作网络”，最终协同决定种子休眠水平和穗发芽抗性。
**结论**：本研究利用210份春小麦种质（包括新疆地方品种、育成品种和中亚种质），结合四个环境下的穗发芽相关表型和170,806个高质量SNP标记，通过四种GWAS模型（包括BLINK和FarmCPU）解析了穗发芽抗性的遗传基础。在四个环境下共鉴定出201个由380个显著QTNs组成的QTN区域，从中筛选出122个高置信度区域，其中27个QTL区域与先前报道的穗发芽相关Meta-QTLs重叠。基于水稻-春小麦直系同源策略，在77个QTL区间内鉴定出75个高置信度候选基因。这些基因通过参与激素（如ABA和GA）的生物合成与信号转导、种子能量代谢等途径协同调控春小麦穗发芽抗性。总之，本研究证明了一种整合多模型GWAS和直系同源基因挖掘的策略，可系统鉴定与春小麦穗发芽抗性相关的基因组区域和候选基因，这将促进春小麦穗发芽抗性相关功能基因的进一步发掘和利用，以及抗穗发芽春小麦的育种改良。
