整合GWAS与RNA-seq分析鉴定低氮条件下与产量性状相关的碳水化合物代谢基因

《BMC Plant Biology》：Integrative GWAS and RNA-seq analysis identifies carbohydrate metabolism genes associated with yield traits under low nitrogen

　　

摘要

背景

氮素利用效率（NUE）是小麦可持续生产的关键决定因素，但在不同氮素供应条件下，其遗传基础仍未被完全阐明。籽粒产量和品质性状对不同施氮量表现出不同的响应，而调控低氮适应性的基因位点和核心基因尚未通过多组学整合进行系统解析。

结果

我们两个环境下四种施氮水平（N0、N150、N210、N270）下对191份小麦材料进行了评价，并建立了一个整合多模型全基因组关联分析（GWAS）、基于连锁不平衡的位点整合、RNA测序和加权基因共表达网络分析（WGCNA）的分析框架以鉴定候选基因。表型分析显示，各性状具有强烈的特异性氮素响应：穗数（SN）、穗粒数（GNS）和株高（PH）在N210水平达到峰值，而千粒重（TGW）随施氮量增加而下降，籽粒蛋白质含量（GPC）则随施氮量增加而升高。基于千粒重、穗数和穗粒数，构建了适应性得分和低氮耐受指数，将基因型分为四个表现等级，筛选出41份（21.5%）兼具高产量稳定性和强低氮耐受性的材料。针对适应性性状和氮素响应指数的GWAS分析鉴定出85个在不同环境和模型中得到验证的显著数量性状位点（QTL），其中包括多个共定位的多性状位点。整合转录组学和共表达网络的综合分析，将编码蔗糖合酶的TraesCS7A02G040900确定为与千粒重相关位点最可能的候选基因。该基因在N0和N210条件下，在低氮耐受组与敏感组之间均表现出一致的表达差异，表明碳分配过程受遗传调控。

结论

本研究验证了整合适应性指数和多组学数据在解析小麦氮素利用效率遗传结构方面的强大能力。碳分配代谢被证明是连接氮素状态与产量表现的关键途径，其中TraesCS7A02G040900是一个前景良好的相关候选基因，需进行后续功能表征。本研究筛选的种质资源和分子靶标为氮高效小麦育种奠定了坚实基础。

背景

氮素利用效率（NUE）是小麦可持续生产的关键决定因素，但在不同氮素供应条件下，其遗传基础仍未被完全阐明。籽粒产量和品质性状对不同施氮量表现出不同的响应，而调控低氮适应性的基因位点和核心基因尚未通过多组学整合进行系统解析。

结果

我们两个环境下四种施氮水平（N0、N150、N210、N270）下对191份小麦材料进行了评价，并建立了一个整合多模型全基因组关联分析（GWAS）、基于连锁不平衡的位点整合、RNA测序和加权基因共表达网络分析（WGCNA）的分析框架以鉴定候选基因。表型分析显示，各性状具有强烈的特异性氮素响应：穗数（SN）、穗粒数（GNS）和株高（PH）在N210水平达到峰值，而千粒重（TGW）随施氮量增加而下降，籽粒蛋白质含量（GPC）则随施氮量增加而升高。基于千粒重、穗数和穗粒数，构建了适应性得分和低氮耐受指数，将基因型分为四个表现等级，筛选出41份（21.5%）兼具高产量稳定性与强低氮耐受性的材料。针对适应性性状和氮素响应指数的GWAS分析鉴定出85个在不同环境和模型中得到验证的显著数量性状位点（QTL），其中包括多个共定位的多性状位点。整合转录组学和共表达网络的综合分析，将编码蔗糖合酶的TraesCS7A02G040900确定为与千粒重相关位点最可能的候选基因。该基因在N0和N210条件下，在低氮耐受组与敏感组之间均表现出一致的表达差异，表明碳分配过程受遗传调控。

结论

本研究验证了整合适应性指数和多组学数据在解析小麦氮素利用效率遗传结构方面的强大能力。碳分配代谢被证明是连接氮素状态与产量表现的关键途径，其中TraesCS7A02G040900是一个前景良好的相关候选基因，需进行后续功能表征。本研究筛选的种质资源和分子靶标为氮高效小麦育种奠定了坚实基础。