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周永锋课题组
Yong-feng Zhou lab
Yong-feng Zhou lab
| 题目 | Integrative multi-omics and genomic prediction reveal genetic basis of salt tolerance in alfalfa |
| 中文 | 整合多组学和基因组预测揭示了苜蓿耐盐性的遗传基础 |
| 参考 | He F, Xu M, Long R, et al. Integrative multi-omics and genomic prediction reveal genetic basis of early salt tolerance in alfalfa[J]. Journal of Genetics and Genomics, 2025. |
| 作者 | Fei He |
| 通讯 | 张帆 |
| 期刊 | Journal of Genetics and Genomics [2025-9-8 ] 原文链接 |
| 简介 | 全球约5%的耕地受到盐渍化影响，严重影响农作物产量。紫花苜蓿是一种重要的豆科牧草，具有中等耐盐性，但其萌发期对盐胁迫极为敏感。目前，关于苜蓿在种子萌发阶段的耐盐机制研究较少，而萌发期的耐盐性直接影响后续生长发育和最终产量。因此，解析苜蓿早期耐盐性的遗传基础，挖掘关键基因和分子标记，对培育耐盐品种具有重要意义。 |
| 封面 |
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研究背景与意义
全球约5%的耕地受到盐渍化影响，严重影响农作物产量。紫花苜蓿是一种重要的豆科牧草，具有中等耐盐性，但其萌发期对盐胁迫极为敏感。目前，关于苜蓿在种子萌发阶段的耐盐机制研究较少，而萌发期的耐盐性直接影响后续生长发育和最终产量。因此，解析苜蓿早期耐盐性的遗传基础，挖掘关键基因和分子标记，对培育耐盐品种具有重要意义。
研究方法
本研究整合了以下三种策略：
1.全基因组关联分析（GWAS）：对176份来自全球的苜蓿种质进行GWAS，挖掘与耐盐性状显著相关的SNP位点。2.转录组测序（RNA-seq）：对耐盐（B88）和盐敏感（B62）材料在盐胁迫下进行根组织RNA-seq，分析差异表达基因（DEGs）和共表达模块（WGCNA）。3.基因组选择（Genomic Selection, GS）：利用GWAS和RNA-seq获得的标记，构建机器学习模型（如SVR-linear）预测盐胁迫下的表型表现，并进行跨群体验证。
主要研究结果
1. 表型分析
• 盐胁迫显著抑制苜蓿的种子萌发率（SGR）、根重（RW）、茎重（SW）和株高（PH），且呈浓度依赖性。• 不同性状间遗传相关性较弱，说明耐盐性应从多个维度评估。• 利用隶属函数法将材料分为四类：耐盐（ST）、中等耐盐（MST）、中等敏感（MSS）和敏感（SS），其中中国材料中耐盐种质比例较高。
2. GWAS分析
• 共鉴定出60个与耐盐性状显著相关的SNP，分布在8条染色体上，100 mM盐浓度下检测到的SNP最多。• 关键候选基因包括：
•MsHSD1：与种子休眠和脂质动员相关，可能参与萌发期耐盐调控。•MsMTATP6：与能量代谢相关，在盐胁迫下表达上调。
• 富集分析显示，相关基因主要参与MAPK信号通路、金属离子转运等生物过程。
3. 转录组分析
• 在耐盐与敏感材料中分别鉴定出1705和1569个上调基因，1259和1331个下调基因。• WGCNA分析发现不同模块与耐盐性显著相关，如黄色模块在耐盐材料中高度富集，包含大量胁迫响应基因。• 转录因子（TF）家族如WRKY、NAC、MYB在盐胁迫下表达差异显著，部分可能为负调控因子。
4. GWAS与RNA-seq整合
• 筛选出14个在GWAS信号附近且差异表达的候选基因，部分基因在耐盐材料中上调，提示其可能正向调控耐盐性。• qRT-PCR验证了RNA-seq结果的可靠性。
5. 有利单倍型分析
• 发现与耐盐性状显著相关的有利单倍型，其数量与表型值呈正相关。• 中国材料中富集的有利单倍型数量显著高于其他地区，表明其育种潜力更大。
基因组选择结果
目的
评估利用GWAS和RNA-seq数据筛选的标记在基因组选择中的预测能力，并验证其在不同群体中的适用性。
方法
• 使用6种机器学习模型（如SVR-linear、Ridge、PLS等）对4个耐盐性状进行预测，最终SVR-linear表现最优。• 构建了三类标记集：
1. GWAS显著SNP（34,202个）2. RNA-seq差异表达基因相关SNP（208,502个）3. 两者合并（239,800个）
• 在237份独立样本中进行跨群体验证，评估预测准确性。
结果
•预测准确性：
• 盐胁迫下萌发率预测准确性为71.8%• 盐胁迫耐受性预测准确性为36.9%• 平均准确性为54.4%
•标记类型比较：
• GWAS和RNA标记均优于随机标记• 两者合并后预测准确性最高
•结论：
• 整合多组学数据的标记集具有更强的预测能力• 基因组选择可有效用于苜蓿耐盐性状的早期筛选和育种设计
讨论与展望
• 本研究系统解析了苜蓿萌发期耐盐性的遗传结构，鉴定出多个关键基因和有利单倍型。• 整合GWAS、RNA-seq和GS的策略有效提高了候选基因的可靠性和预测准确性。• 中国苜蓿种质中富集有利等位基因，是耐盐育种的重要资源。• 未来应通过基因功能验证（如转基因、CRISPR）进一步确认关键基因的作用，并在田间条件下验证其育种价值。