中国野生葡萄（Vitis spp.）的景观与群体基因组分析揭示气候适应策略

《Plant Stress》：Landscape and population genomic analysis reveal climate adaptation strategies in Chinese wild grapes ( Vitis spp.)

　　

全球气候变化威胁着葡萄生产，而野生种质资源为气候适应性提供了宝贵的遗传资源。为了系统了解中国野生葡萄的遗传多样性和气候适应性，研究人员整合了61份材料的群体和景观基因组学分析。东北地区群体形成了一个独特的遗传簇，而其他大多数群体表现出高遗传多样性、中等遗传分化和显著的混合。温度相关变量，特别是年平均温度和六月及七月最高温度，与中国野生葡萄群体适应性遗传变异模式相关。基因型-环境关联（GEA）分析鉴定了346个与温度相关气候因子显著关联的单核苷酸多态性（SNP）。在相应的候选基因中，转录组学、实时荧光定量聚合酶链式反应（RT-qPCR）和生化证据进一步支持VdCAT1（Vitvi18g00095）作为热响应候选基因，而启动子分析发现Vitis davidii和Vitis vinifera之间的一个SNP差异可能影响一个CTCC顺式调控元件，从而影响VdCAT1在热胁迫下的表达。同时，研究人员发现，由于气候变暖，中国野生葡萄的群体脆弱性将显著增加，特别是在中国东北地区和云贵高原。这些发现增进了对中国野生葡萄气候相关变异与局部适应性的理解，为保护野生葡萄种质资源和培育气候适应性品种提供了依据。

**论文解读：中国野生葡萄气候适应策略的景观与群体基因组学分析**

**研究背景与问题**
全球气候变化（自1880年以来升温0.85°C，21世纪末预计再升2-6°C）严重威胁葡萄生产，而野生葡萄种质资源蕴含丰富的抗逆基因。中国拥有超过40种野生葡萄（Vitis spp.），是东亚葡萄多样性核心区域，其中如山葡萄（V. amurensis）、刺葡萄（V. davidii）等具有优异的抗病、抗逆特性。然而，快速城市化、栖息地破碎化和气候变化导致多种野生葡萄濒危，其遗传资源流失严重制约了未来育种。尽管已有研究描述了野生葡萄的区系分布，但其气候适应性的遗传基础仍不明确，核心种质中的胁迫适应基因尚未被探索。为填补这一空白，研究人员展开本研究，旨在揭示中国野生葡萄局部适应的进化机制，为全球变暖下可持续利用这些遗传资源提供依据。论文发表在《Plant Stress》。

**主要技术方法**
本研究利用来源于四个先前研究（Liang et al., 2019; Liu, 2012; Ma et al., 2018; Wang et al., 2021）的61份野生葡萄（28个物种）的全基因组重测序数据，以Vitis vinifera cv. PN40024为参考基因组进行SNP检测与过滤。采用最大似然系统发育树（IQ-TREE）、主成分分析（PCA）和ADMIXTURE进行群体结构分析；通过VCFtools计算核苷酸多样性（π）、固定指数（F_ST）和Tajima's D。景观基因组学方面，运用Mantel检验评估隔离距离（IBD）和隔离环境（IBE），BARRIER v2.2检测遗传屏障，Samβada、冗余分析（RDA）和Gradient Forest（GF）筛选环境适应性SNP。生态位模型使用MaxEnt评估当前和未来（SSP126、SSP585）情景下的适宜栖息地。候选基因功能验证包括RNA-seq、RT-qPCR、生化指标（CAT、POD、SOD活性及MDA含量）测定及亚细胞定位（GFP融合表达）。

**研究结果**
**3.1 中国野生葡萄的群体结构与遗传分化**
通过全基因组SNP构建系统发育树，发现东北（NE）群体形成独立进化枝，而其他群体（如长江流域YT、华南ST等）表现出高遗传多样性、中等遗传分化和显著混合。PCA分析显示PC1、PC2、PC3分别解释16.42%、6.91%、5.68%的遗传变异，NE群体沿PC1明显分离。ADMIXTURE分析（K=7-8）揭示NE群体具有最一致的遗传分化，而其他群体共享多个祖先成分。遗传多样性统计显示所有群体π值较高（1.23×10^-3至4.13×10^-3），NE群体最低；YT群体最高。F_ST均值0.199，NE与其他群体间F_ST >0.4，表明显著分化。所有群体的Tajima's D均为负值，提示群体扩张或选择作用。

**3.2 中国野生葡萄的景观特征与气候适应**
Mantel检验显示遗传分化与地理距离（r=0.760）的相关性高于环境距离（r=0.409），但环境距离同样显著相关，表明气候因素影响局部适应。BARRIER分析识别出7个潜在遗传屏障，与大兴安岭、秦岭等山脉分布一致，限制了基因流。Samβada识别78,979个与环境变量显著关联的SNP，主要与温度相关因子（BIO1、Tmax6、Tmax7）相关。RDA分析进一步确认环境适应性SNP主要与Tmax6、Tmax7等关联。GF分析表明温度变量对基因组变异的影响高于降水变量。最终，346个与BIO1、Tmax6、Tmax7同时强关联的SNP被用于后续热适应分析。

**3.3 未来气候情景下的适宜栖息地与遗传脆弱性**
MaxEnt模型预测当前适宜栖息地总面积为229.76×10⁴ km2，高适宜区主要分布在YT。SSP126情景下，至2080年代总面积减少3.11%，但高适宜区先扩张后收缩。SSP585情景下，2040-2060年代总面积增加7.77%-14.51%，高适宜区扩展至YT和NE，但2080年代总面积减少2.07%，高适宜区锐减。GF预测的基因组偏移（genomic offset）随时间增加，且NE和云贵高原（YG）群体始终具有最高偏移值，表明这些地区群体对气候变暖最为脆弱。

**3.4 中国野生葡萄热适应基因的鉴定**
对346个气候适应性SNP进行功能注释，获得155个候选基因，富集于淀粉生物合成、光周期和开花调控等生物过程。RNA-seq数据显示，在热胁迫下，V. davidii 'Tangwei' 与V. vinifera 'Jingxiu' 间有5个基因差异表达，其中CAT1（Vitvi18g00095）在V. davidii中上调更显著。序列比较发现，VdCAT1启动子区域存在一个CTCC顺式调控元件，而在VvCAT1中因T→G替换而缺失；编码区有1个非同义突变（Val→Ile）。RT-qPCR验证了CAT1在V. davidii中表达更高。生化测定显示，热胁迫下V. davidii叶片中CAT、POD、SOD活性更高，MDA含量更低，表明抗氧化能力更强。亚细胞定位显示CAT1呈点状荧光，可能定位于过氧化物酶体。

**总结与讨论**
讨论部分指出，中国野生葡萄的遗传分化受地理隔离和环境隔离共同驱动，东北群体因长期隔离导致遗传多样性低、分化显著，而南方群体因频繁基因流保持高多样性。温度（尤其是夏季温度）是局部适应遗传变异的主要环境驱动因子。未来气候变暖下，东北和云贵高原群体的遗传脆弱性最高，可能面临栖息地退缩和适应困难。CAT1作为热响应候选基因，其启动子差异和氨基酸替换可能增强V. davidii的抗氧化能力，从而赋予耐热性。研究结论翻译如下：
**5. 结论**
本研究首次结合群体和景观基因组学方法，阐明了中国野生葡萄气候适应性背后的遗传多样性。结果揭示东北群体存在显著遗传分化和低多样性，与长期地理隔离和限制基因流一致。Mantel检验进一步表明，在基因组水平上，中国野生葡萄群体的遗传分化与地理距离的相关性高于环境距离。然而，环境距离也与遗传分化显著相关，GEA、RDA和GF分析确定温度相关变量（尤其是BIO1、Tmax6和Tmax7）是适应性变异的主要气候关联因子。因此，气候因子（特别是夏季温度）成为局部气候适应性遗传变异的主要环境预测因子。在未来全球变暖情景下，东北和云贵高原群体可能特别脆弱，面临通过迁移或适应性进化存活的更大困难，适宜栖息地逐渐减少。而基因流有助于其余野生葡萄群体保持相对较高的遗传多样性，为探索中国野生葡萄的气候适应性提供了基因组基础。其次，通过基因型-环境关联分析，研究人员鉴定了气候适应相关候选基因，并通过RNA测序数据、RT-qPCR和生化分析最终确认CAT1为野生葡萄中潜在的热响应基因。同时，VdCAT1调控区中存在的CTCC顺式调控元件在VvCAT1中发生突变，这可能与CAT1转录水平的差异有关，并促进了V. davidii的耐热性。