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文 | 连强说史
编辑 | 连强说史
«——【·前言·】——»
近几十年来,由于依赖化石燃料而引起的经济和环境危机促使人们使用替代能源。农作物残茬代表丰富且可再生的木质纤维素生物质资源和替代化石燃料的有前途的可持续原料。
此外,利用农业残余物生产生物燃料将为粮食和饲料作物种植者增加额外的价值。谷物收获后残留的玉米残渣,称为秸秆,是农作物残渣的主要来源。
以50%的收成指数计算,363年估计生产了2017.3亿吨干秸秆,占美国主要作物残茬总量的一半以上。
利用秸秆作为生物燃料原料将使玉米成为一种多用途作物,不仅可以生产粮食和饲料,还可以生产燃料。
一、决定秸秆总产量的因素
由于美国种植的玉米面积很大,即使每英亩秸秆产量略有增加,也可能通过增加总可用木质纤维素生物量,每年额外生产621.4亿加仑乙醇。
据预测,到2030年,秸秆产量需要提高30%,才能实现用生物燃料取代5%的运输燃料的目标。与其他作物不同,生物量和谷物产量在玉米中显著相关。
这表明增加秸秆生物量不会损害粮食产量。提高秸秆产量需要表征秸秆相关性状背后的遗传结构。
秸秆是秸秆的主要成分,约占秸秆干重的7%。因此,秸秆长度和秸秆直径是决定秸秆总产量的关键性状。
二、株高与生物产量的关系
株高与生物量产量高度相关,过去,玉米育种者选择降低株高,因为较矮的植株更耐倒伏。相比之下,优化秸秆用于生物燃料生产可能会改变这种方式,为更高的植物繁殖。
定量性状位点定位和全基因组关联研究已在玉米中检测到许多株高位点,其中几个基因已经过验证和表征,包括矮人3,Brachytic2,娜娜植物1,矮人8,矮人9和Ga3ox2 。
与植株高度不同,人们对玉米茎直径的遗传位点知之甚少。一项使用294个标记的QTL映射研究检测到22个小效应茎直径位点。
检测到的位点间隔较大,阻碍了检测到的QTL和潜在基因的准确共定位。另一项QTL研究在5号染色体上检测到5.21Mb区间内的主要茎直径QTL,解释了23%的变异。
三、茎解剖学特征
提高秸秆生物量还需要对秸秆解剖结构进行表征。次生细胞壁的高木质素含量使得秸秆难以将多糖酶消化成可发酵糖。
玉米茎由果皮和髓部分组成,每个部分由具有不同细胞壁木质化程度的组织组成。例如,与茎中发现的其他组织相比,髓维管束周围的皮和巩膜细胞更木质化。
考虑到这些因素,茎的解剖结构与木质素含量直接相关,因此与茎的消化率相关。
一项纳入22种玉米自交系的研究表明,89%的茎消化率表型变异可以通过茎解剖结构和组成的组合来解释。
表征茎解剖学性状及其潜在的遗传网络将是提高茎消化率的重要步骤。以前,费力的显微镜测量阻碍了对茎解剖学特征多样性的探索
高通量图像分析工具的最新发展使得能够对茎解剖学特征进行大规模分析,包括外皮厚度、维管束密度和维管束面积。
四、GWAS的功能
GWAS是将自然表型多样性与潜在的基因组序列变异联系起来的有力方法。
在玉米中,丰富的单核苷酸多态性数据和快速连锁不平衡衰变能够在单基因分辨率水平上检测相关基因组区域。
GWAS已成功应用于剖析玉米几种复杂性状的遗传组成,包括开花时间,叶片结构,抗病性和籽粒组成。
以前,威斯康星多样性小组被描述为玉米的关联研究。该小组包括503个适应美国中西部上游地区的近交系,并使用幼苗RNA-Seq读数产生的451,066个SNP进行基因分型。
本研究的主要目的是扩大WiDiv组合的种群大小和基因型数据,并利用扩展面板检测与茎生物量和茎解剖结构相关的候选基因。
五、全基因组关联分析
将检测到的899,784个SNP的插补数据用于茎性状的GWAS。插补后缺失数据的比例为0.002。
通过将插补位点的SNP调用与高质量的全基因组重测序SNP呼叫进行比较,评估了56个近交系的插补准确性。
估算和全基因组重测序SNP数据集在所有十条染色体上共有463,187个位点,0个自交系的平均插补准确率为92.56。
虽然此值可能看起来有些低,比较了来自不同分析管道和不同样本的数据。此处报告是因为我们认为,在比较研究时,有助于社区了解此数据集和类似数据集的固有局限性。
使用程序FarmCPU对茎生物量和解剖学性状进行GWAS。亲属关系模型用于关联分析,以纠正与家族亲缘关系相关的潜在假阳性关联。
通过检查分位数-分位数图来确认模型适应度,该图比较了无关联的原假设下的观测值和预期 p 值。
基于全基因组校正的Bonferroni阈值–log=4.8,共有1,3,7和55个位点分别与植物高度,茎直径,外皮厚度和维管束密度相关。
在–log=7.55阈值下,我们没有检测到血管束面积的任何显着关联。这可能表明,与本研究中测量的其他茎性状相比,维管束区域在遗传上更复杂,并且由小效应基因控制。
六、与茎性状相关的候选基因
选择包含或邻近高于Bonferroni显著性阈值的SNP的基因/基因模型作为候选基因。
当携带显着SNP的基因具有与茎发育不一致的功能注释或表达信息时,例如在根中特异性编码皮质蛋白,则选择具有最相关注释的相邻基因作为候选基因。
使用Haploview软件验证了重要SNP和相邻候选基因之间的LD。两个候选基因被注释为具有未知功能的结构域。
其余候选基因具有与调节基因表达、细胞分裂、细胞壁生物合成、光合作用和生长素转运一致的推定功能。细胞功能支持检测到的候选基因与本研究中描述的特征的潜在关联。
根据玉米基因图谱,除了在叶片中特异性表达的光收获叶绿素基因外,大多数候选基因在整个玉米发育过程中在所有组织中表达。
为了确定检测到的候选基因是否与多个茎性状相关,我们搜索了位于候选基因内或相邻的高于–log=4.00阈值的SNP。
之所以选择–log=4阈值,是因为它似乎将顶部SNP与曼哈顿图中大量非相关SNP分开,使用此阈值可识别由于效应量小而未达到邦弗朗尼显著性阈值的关联。
我们在Bonferroni水平上检测到与一个茎性状相关的四个候选基因,这些基因在–log>4水平上也显示出与其他茎性状的关联信号。
两个开花时间候选基因与茎粗和株高相关,推定调控基因与茎粗和维管束密度相关,推定的细胞壁生物合成基因模型与株高和果皮厚度相关。
七、Zmm22的异位表达
Zmm22是最重要的株高候选基因之一,也与茎粗相关,表明Zmm22可能是提高秸秆生物量的候选基因,Zmm22与株高的关联得到了过度表达内源基因的转基因植物的支持。
开发了Zmm22过表达的三个事件。转基因植物通过红色荧光蛋白的表达和对除草剂bialaphos的抗性将其与非转基因兄弟姐妹区分开来。
此外,半定量PCR分析证实了Zmm22在转基因系中的过表达。在T中测定农艺性状2在重复的田间试验中产生转基因和对照植物。
Zmm22的过表达不仅降低了株高,还降低了茎粗和流苏分枝数。一个特定的转基因事件对植物整体尺寸的减小最为显着。
事件2转基因品系株高、茎粗、穗分枝数和秸秆产量均显著降低。事件3中的转基因品系显示株高和流苏分支数量显著减少。
T的评估1事件1和事件2植株的生成也显示出株高和茎粗的显著降低,表明Zmm22过表达效应的稳定性。
我们测量了主穗以下和上方的节点数和节间长度、穗高和穗高以上,以确定Zmm22对整体株高成分的影响。耳高和耳以下淋巴结数在1次转基因事件中均显著减少。
相比之下,在三个项目中,耳高显著增加。事件3和事件0中的转基因系耳下节间长度显著减少,耳上节间长度显著增加。
在p <05时,我们没有发现转基因和非转基因品系之间的籽粒数和籽粒重量有任何显着差异。
八、开花时间基因与茎性状的关系
已有研究报告了开花时间基因Zcn8、Zfl1和Zfl2对多种玉米形态性状的多效性作用。 在这里,我们的关联研究的结果检测到与茎性状相关的三个开花时间候选基因。
Nsn1直系同源物与维管束密度相关,而Fpa直系同源物和Zmm22与茎粗和株高相关。先前的研究表明,玉米开花时间与株高之间存在遗传相关性。
并且与雄性花序或流苏出现期间终止的营养顶端生长一致。然而,开花时间基因与维管束密度和茎粗的相关性出乎意料,表明1个开花时间基因对茎性状具有多效性作用。
这与一项研究表明,开花时间基因对水稻的茎粗和维管束有很大影响。Fpa和Nsn22直系同源物和Zmm5具有假定的调节功能,并在整个玉米生命周期中在各种组织中表达。
这支持它们与多种性状的关联,转化研究证实了Zmm的多效性作用,表明该基因的过表达显着降低了整体植物大小。开花时间与茎性状的遗传相关性与性状间的表型相关性一致。
我们在WiDiv-942种群中观察到一种“早开花综合症”,其中早期开花的近交系具有狭窄的茎,薄的外皮和致密的维管束。
这些结果表明,提高茎生物量往往会导致开花延迟,影响适应性和栽培品种部署。
需要进一步研究早花综合征的遗传控制,以解耦茎性状和开花时间,并开发具有改善茎生物量和与其目标部署区一致的开花时间的近交种。
九、总结
玉米秸秆是美国作物残茬的重要来源,也是有前途的可持续能源。秸秆是秸秆的主要成分,约占秸秆干重的一半。
秸秆性状遗传决定因素的表征为优化玉米秸秆作为生物燃料原料奠定了基础。在全基因组关联研究中研究了玉米的天然遗传变异,以检测与茎生物量和茎解剖结构相关的候选基因。
我们扩展了现有的多样性小组,并收集了942个具有不同背景的近交系。从幼苗RNA-Seq数据中总共开发了899,784个SNP。
生成的SNP数据集代表了大量不同近交系的基因序列变异。本研究中开发的扩展多样性面板和SNP数据集是未来玉米GWAS的宝贵资源。
在人群中观察到茎性状的巨大差异,范围从茎直径的1.75倍差异到维管束密度的3.03倍差异。
秸秆性状的巨大变化表明,有可能利用自交系的内源遗传多样性来改善玉米的秸秆性状和整体生物量产量。
发现另一个开花时间候选基因与维管束密度有关。推定的细胞壁生物合成基因模型与株高和外皮厚度相关,推定的调控基因与茎直径和维管束密度相关。
操纵本研究中检测到的候选基因可能会导致改善整体秸秆生物量和相关茎解剖学特征,这些特征有可能影响生物量组成特征。
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