利用多环境全基因组关联分析揭示小麦表型多样性与基因组热点区域的关联及农艺性状和抗旱能力的遗传调控

《Scientific Reports》：Linking phenotypic diversity to genomic hotspots using multi-environmental GWAS reveals genetic control of agronomic traits and drought resilience in wheat

　　

摘要

气候波动性要求小麦品种具有增强的产量稳定性。阐明稳定性的遗传基础，特别是基因型×环境互作（G × E），对于品种选育至关重要。我们对158个小麦重组自交系（RILs）的19个性状在12个不同环境中的表现进行了高分辨率遗传分析。利用14,676个SNP标记，我们采用混合线性模型（MLM）和固定随机循环概率统一模型（FarmCPU）进行了多环境全基因组关联分析（GWAS），随后进行了连锁不平衡（LD）区块、单倍型和多效性分析。表型数据显示，产量组分对环境敏感，而株高（PH）等性状则主要由遗传组分控制。基因组分析揭示了不同的次基因组结构。主要结果包括：鉴定出8,092个显著SNP-性状关联以及57个环境稳定的多效性SNP。染色体组1（1A、1B、1D）为主要热点区域，包含32个多性状位点。多环境GWAS表明，极端的PH效应（R² > 80%）在不同环境间不可迁移，在所有其他环境（E2–E12）中R²值降至4–15%范围，表明此类高值反映的是单一环境偏差而非稳定的QTL效应。兆碱基尺度的LD区块表明存在扩展的单倍型保守，这种模式可能源于定向育种或该双亲本RIL群体固有的重组限制，而单倍型分析揭示了从固定到高度多样性的不同模式。单倍型水平分析证实，许多由MLM和FarmCPU识别的SNP处于高连锁不平衡状态（例如在E1中5A染色体的SPAD性状上，跨越约190 Mb区域），表明它们标记的是相同的底层数量性状位点（QTL）。我们优先筛选了40个高置信度候选基因，并确认了稳定的QTL，包括1A染色体上的产量QTL（qGY-1A.1）和2A上的多性状区域。本研究阐明了小麦生产力复杂的遗传结构。我们的整合方法解耦了G × E互作，并鉴定了受选择的基因组区域。这些多效性中心、稳定QTL和候选基因为标记辅助育种提供了可靠框架，加速了气候韧性小麦品种的培育。