通过种子萌发期间生理与光谱反射率关联实现水稻耐盐性的早期检测及遗传解析

《Plant Phenomics》：Early detection and genetic insights into salt tolerance in rice by linking physiology and spectral reflectance during seed germination

　　

土壤盐渍化威胁全球农业，而种子萌发对盐分尤为敏感。尽管种子吸胀是关键的早期阶段，但该阶段的盐胁迫响应仍知之甚少。依赖最终形态性状限制了非破坏性早期表型鉴定，从而阻碍了高效筛选和机制解析。为克服这一局限，研究人员将连续生理测量与高光谱数据相结合，对关键指标的动态响应进行建模，并进一步利用高光谱衍生的性状进行耐盐性的早期预测和遗传解析。结果表明：（1）盐胁迫在种子吸胀期间诱导了明显的生理变化时间级联。脯氨酸积累是最早的响应，在6小时启动；随后脱落酸（abscisic acid, ABA）和丙二醛（malondialdehyde, MDA）在12小时显著增加；而赤霉素（gibberellin, GA）水平和α-淀粉酶活性在24小时被强烈抑制。（2）将高光谱反射率与偏最小二乘回归（partial least squares regression, PLSR）和主成分分析（principal component analysis, PCA）相结合，能够实现高通量、实时的生理监测和非破坏性早期耐盐性分类。PLSR同时估算了5个生理性状（R² = 0.51–0.57），并通过PCA将其综合为一个耐盐性评分。跨时间点分析显示，该流程在48小时时累计准确率达94.4%，其中55.6%的耐盐种质在24小时内被鉴定出来——确立了一个关键的早期诊断窗口，并比传统形态学评估提前近一周。（3）高光谱衍生的生理性状表现出与形态性状相当的遗传力，并能够解析时间分辨的遗传结构。利用FarmCPU模型，研究人员鉴定了500个与早期盐胁迫响应相关的显著位点，其特征是24小时和48小时阶段之间完全的时间分化。关键位点（vg0223423016、vg0712463109和vg0910185858）的等位变异显著影响幼苗耐盐性。候选基因分析优先考虑了参与渗透调节和信号转导的调控因子，包括两个水通道蛋白同源物（LOC_Os02g39630和LOC_Os07g22224）和一个类WAK激酶（LOC_Os09g16550）。总之，这些结果确立了吸胀期生理响应在解析最终萌发耐盐性方面的潜力，并证明高光谱分析为加速该研究方向提供了一个可靠的技术平台。

土壤盐渍化是全球农业面临的重大挑战，影响超过十亿公顷土地，预计到2050年将威胁超过50%的耕地。培育耐盐作物品种对于维持盐碱地生产力至关重要。种子萌发和幼苗建成是作物生命周期中最盐敏感的阶段，尤其是在水稻旱直播等简化栽培系统中，种子直接接触盐碱环境，早期耐盐性直接影响后续生长和栽培效率。然而，目前萌发期耐盐性评价主要依赖最终形态性状，如发芽率、根长和芽长，这些性状是复杂分子调控网络的累积结果，难以反映早期内部动态，且传统生理测定方法耗时、低通量且具有破坏性。种子吸胀是感知环境和激活响应程序的关键窗口，但这一阶段的盐胁迫响应仍不清楚。高光谱传感技术能够非破坏性、高通量地获取植物内部生化信息，但尚未广泛应用于代谢活跃的吸胀期。因此，研究人员开展本研究，旨在整合动态生理测量和高光谱数据，建立早期预测和遗传解析水稻萌发期耐盐性的高通量框架。该研究发表于《Plant Phenomics》。

研究人员以118份水稻种质（包括地方品种和优良品种）为材料，在0.5% NaCl盐胁迫下，于吸胀0、6、12、24、36、48小时同步采集可见光-近红外（400–1000 nm）和短波红外（1000–2400 nm）高光谱图像，并测定脯氨酸、脱落酸（abscisic acid, ABA）、丙二醛（malondialdehyde, MDA）、赤霉素（gibberellin, GA）和α-淀粉酶活性。通过偏最小二乘回归（partial least squares regression, PLSR）建立光谱与生理指标的预测模型，利用主成分分析（principal component analysis, PCA）构建综合耐盐性指数，并采用FarmCPU模型进行全基因组关联分析（genome-wide association study, GWAS）。主要结果如下：

2.1 盐胁迫下动态生理响应的光谱建模：研究发现盐胁迫下脯氨酸积累是最早响应，在吸胀6小时增加6.50%；12小时ABA和MDA分别显著增加9.40%和9.02%；而GA和α-淀粉酶活性在24小时被显著抑制，降幅分别为7.44%和7.13%。同时，盐处理与对照的光谱差异在早期