《Current Plant Biology》：Diversity of Photosynthesis-Related and High-Throughput Phenotyping Traits in Indica Rice
编辑推荐：
为克服传统光合性状表型鉴定费时费力、难以大规模田间应用的瓶颈，本研究将无人机(UAV)高通量表型技术(HTP)与全基因组关联研究(GWAS)相结合，对一个包含300多份籼稻种质的大型多样性群体进行了连续三年的田间评估。研究量化了45个性状，发现UAV衍生的性状能可靠地反映叶片光合速率、气孔导度和产量等关键生理指标，并通过GWAS定位到多个稳定的数量性状位点(QTL)，如qPHOTO-1-2和qTRMMOL-2-2，并鉴定出OsWAK6和OsHAK1等候选基因。该工作为利用HTP筛选优异光合种质、解析水稻光合与水分利用效率的遗传结构、并加速高产高光效水稻分子育种提供了有力工具。
面对2050年全球粮食需求预计增长50%的巨大压力，提高作物光合作用是填补产量差距的关键途径之一。然而，传统光合作用相关性状的人工测量方法费力且效率低下，严重制约了大规模田间遗传分析的开展。如何高效、精准地发掘和利用作物种质资源中蕴藏的光合作用自然变异，并解析其背后的遗传机理，是作物育种学家面临的一大挑战。
在此背景下，国际水稻研究所(IRRI)的Hsiang-Chun Lin、Jacqueline Dionora、Dmytro Chebotarov等研究人员在《Current Plant Biology》上发表了一项研究。他们巧妙地将无人机(UAV)高通量表型技术(HTP)与全基因组关联研究(GWAS)相结合，对一个包含318份籼稻种质的大型多样性群体进行了连续三个旱季(2016、2017、2019)的田间评估。他们的目标很明确：一是评估UAV-HTP能否作为可靠的田间尺度生理表现代理指标；二是利用GWAS解析光合作用相关及HTP性状的遗传结构，以期发现可用于改良水稻光合作用、水分利用和产量潜力的遗传靶点。
研究人员采用了几个关键的技术方法：
- 1.
田间试验与多性状采集：在菲律宾国际水稻研究所(IRRI)的试验田连续三年种植318份籼稻材料，系统测量了包括叶片气体交换（光合速率Photo、气孔导度Cond等）、气孔解剖（气孔密度SD）、叶片形态、农艺性状（产量、生物量等）在内的多维度表型。
- 2.
无人机高通量表型：利用搭载多光谱、热成像和RGB相机的无人机，在作物整个生长季进行周期性航拍，获取归一化植被指数(NDVI)、冠层高度(HT)和冠层温度(CT)等时序数据，并从中衍生出相对生长率(RGR)和相对衰老率(SR)。
- 3.
全基因组关联分析与后续分析：利用来自Rice SNP-Seek数据库的数百万个单核苷酸多态性(SNP)标记，对318份种质进行GWAS分析，鉴定与各性状显著关联的SNP和数量性状位点(QTL)。对关键QTL区域进行单倍型分析，并利用RicePilaf进行共表达网络分析，以推测候选基因功能。
- 4.
统计分析模型：通过相关性分析、主成分分析(PCA)和加性主效应乘积交互作用模型(AMMI)分析表型数据。使用Lasso、岭回归和弹性网络三种惩罚回归模型评估HTP指数对光合性状的预测能力。
研究结果
3.1. 表型的变异与相关性
- •
研究发现，在三个年份中，大多数性状（包括光合、气孔、形态和农艺性状）显示出强烈的遗传相关性，表明遗传因素在控制这些性状中起主导作用。
- •
光合速率(Photo)与气孔导度(Cond)、蒸腾速率(Trmmol)呈显著正相关，与水分利用效率(WUE)呈负相关。Photo与谷物产量和生物量呈正相关，与叶片长度(LLT)和秆长(CULT)呈负相关。
- •
气孔密度(SD)与多个光合性状（Photo, Cond, Trmmol）和农艺性状（产量、抽穗天数DTH、生物量）呈显著正相关，但与叶片和植株形态性状（如LLT, CULT）呈负相关，暗示高气孔密度材料可能具有更紧凑的株型。
- •
无人机衍生的NDVI、冠层高度(HT)和冠层温度(CT)等HTP性状，能有效捕捉水稻的生长和衰老动态。NDVI早期值与光合速率(Photo)呈负相关，在NDVI峰值期（约移栽后50-60天）与产量呈正相关。冠层温度(CT)与气孔导度(Cond)、产量呈负相关。惩罚回归模型显示，HTP指数对光合性状（特别是SD）具有一定的预测能力。
- •
筛选出17份在两个及以上年份光合速率排名前30的优异种质，这些种质通常同时具有较高的气孔导度、蒸腾速率、气孔密度和产量，但植株较矮。
3.2. GWAS分析
- •
通过GWAS分析，鉴定出多个与光合作用及HTP性状相关的QTL。大部分光合性状QTL仅在单一年份被检测到，反映其受环境影响较大。但也发现了跨年稳定的QTL，如位于2号染色体29.42-29.6 Mb的蒸腾速率QTL qTRMMOL-2-2。
- •
通过单倍型分析，锁定了多个关键候选基因：
- •
在光合速率QTL qPHOTO-1-2区域内，发现细胞壁关联受体样激酶基因OsWAK6(LOC_Os01g26210)的不同单倍型与光合速率变异显著关联，其中一个携带错义SNP的单倍型与更高的光合速率相关。
- •
在蒸腾速率QTL qTRMMOL-4-1区域内，发现钾离子转运蛋白基因OsHAK1(LOC_Os04g32920)的不同单倍型与蒸腾速率变异显著关联。
- •
在qTRMMOL-2-2区域内，发现一个凝集素样蛋白激酶基因(LOC_Os02g48210)是候选基因。
- •
许多QTL区域在不同性状间存在共定位现象，例如光合性状QTL之间（qWUE-2-1/qTRMMOL-2-1/qTRMMOL-2-2）、光合与HTP性状QTL之间（qPHOTO-11-4/qSR-11-1）、以及不同形态性状QTL之间，这为理解性状间的遗传关联提供了线索。
- •
共表达网络分析进一步揭示了部分共定位QTL区域（如Chr11: 23.0-23.2 Mb）的基因富集于“非生物胁迫”、“MAPK信号通路”、“植物激素信号转导”等通路，提示这些区域可能通过调节胁迫响应和代谢过程来影响性状。
研究结论与讨论
本研究成功地将UAV-HTP与GWAS相结合，系统评估了籼稻多样性群体中光合作用及相关性状的变异，并解析了其遗传基础。主要结论和意义如下：
- 1.
验证了UAV-HTP的实用价值：研究表明，无人机衍生的NDVI、冠层高度和冠层温度等时序数据，能够可靠地反映水稻在田间的关键生理表现，如光合速率、气孔特性、生长动态和最终产量。这为在育种项目中大规模、无损、高效地初筛具有优良光合潜力的基因型提供了强有力的工具。
- 2.
揭示了性状间的复杂关联：研究明确了光合速率、气孔特性、株型、产量等多维度性状之间存在着密切而复杂的遗传和相关关系。例如，高光合表现往往与高气孔密度、较高产量但较矮植株相关联。这为设计理想株型、协同改良光合效率与产量提供了生理依据。
- 3.
定位了关键遗传位点与候选基因：GWAS分析鉴定出多个与光合和HTP性状相关的QTL，其中qTRMMOL-2-2表现出跨年稳定性。通过精细的单倍型分析，成功将候选基因范围缩小至OsWAK6和OsHAK1等关键基因。OsWAK6可能通过细胞壁信号感知影响光合，而OsHAK1作为钾转运蛋白则可能调控水分关系和蒸腾作用。这些基因为后续的功能验证和分子设计育种提供了明确的靶点。
- 4.
发掘了优异的育种供体材料：研究筛选出如FACAGRO 64等多份在多个qPHOTO位点携带优良单倍型、且光合表现持续优异的种质。这些材料可直接作为供体，用于将高光效等位基因导入现代优良品种，加速高产、高光效水稻品种的培育。
- 5.
为应对气候变化提供遗传资源：研究鉴定出的与气孔密度、冠层温度、胁迫响应相关的QTL和基因，与作物的水分利用效率和抗逆性密切相关。利用这些遗传信息，有助于培育出更能适应未来高温、干旱等非生物胁迫的水稻品种，对保障全球粮食安全具有重要意义。
总之，这项工作建立了一个整合高通量表型、多组学数据和遗传分析的强大框架，为深入解析水稻光合性能的遗传和生理结构奠定了基础，并为开发高产、气候智能型水稻品种、推动可持续农业发展贡献了重要资源。
