基于無(wú)人機(jī)的時(shí)間光譜指數(shù)解析小麥灌漿期滯綠性狀的變化
一、研究背景：
二、研究結(jié)果：
1. 小麥種群的遺傳多樣性
圖2 小麥種群的遺傳結(jié)構(gòu)示意圖。(A)小麥的種群結(jié)構(gòu)。紅色、橙色、黃色、淺綠色、深綠色和藍(lán)色分別代表亞群（Sp）1到6，其中Sp1表示中國(guó)地方品種（CL）組（紅色突出顯示），Sp2表示引進(jìn)的現(xiàn)代栽培品種（IMC）組（藍(lán)色突出顯示），Sp3到Sp6表示中國(guó)現(xiàn)代栽培品種（MCC）組（綠色突出顯示）。(B)小麥種群的主成分分析（PCA）。(C)連鎖不平衡（LD）隨物理距離變長(zhǎng)而衰減。它描述了成對(duì)的單核苷酸多態(tài)性LD（r2）值作為3個(gè)亞基因組內(nèi)標(biāo)記間圖譜距離（以megabase為單位）的函數(shù)。(D)2022年基于SGGNDVI的CL、IMC、MCC的SG評(píng)分顯示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P < 0.05，LSD檢驗(yàn)）。(E)小麥品種平原50（CL）、St1472/506（IMC）和Kenong9204（MCC）在衰老時(shí)間序列中的SG表型。
2. 對(duì)小麥表型的評(píng)價(jià)
圖3 （A）2021-2022年期間4個(gè)階段（S1~S4）的GNDVI、NDVI、NDRE和OSAVI與SPAD測(cè)量的旗葉葉綠素含量（ChI）的皮爾遜相關(guān)系數(shù)（PCCs）。實(shí)線表示由回歸模型得到的擬合關(guān)系，陰影區(qū)域表示95%的置信區(qū)間。（B）2020-2021年和2021-2022年期間SG性狀的PCCs和表型分布結(jié)果。
圖4 2020-2021年(A)和2021-2022年(B)期4個(gè)階段（S1-S4）的SG性狀與產(chǎn)量（kg/acre）的皮爾遜相關(guān)系數(shù)（PCCs）。綠色、藍(lán)色、黃色和紫色分別代表SGGNDVI、SGNDVI、SGNDRE和SGOSAVI。實(shí)線表示由回歸模型得到的擬合關(guān)系，陰影區(qū)域表示95%的置信區(qū)間。
3. SG性狀的GWAS
4. SG相關(guān)性狀的候選基因篩選
研究者對(duì)QTL內(nèi)的1085個(gè)高可信度候選基因進(jìn)行了GO富集分析，發(fā)現(xiàn)其中一些基因間接或直接參與了植物的衰老過(guò)程。圖5C展示了其中前35個(gè)GO富集的類型。結(jié)果表明篩選到的這些基因與細(xì)胞成分，如衰老相關(guān)的液泡和包括葉片衰老、乙烯反應(yīng)和程序性細(xì)胞死亡等生物過(guò)程的顯著關(guān)聯(lián)�；趯�(duì)候選基因的三原則分析，研究者篩選到了一個(gè)優(yōu)越的候選基因TraesCS2A03G1081100 (D2HGDH)。該基因在蛋白水平上與擬南芥AT4G36400（D2HGDH）的同源性為72.43%，且在2020和2021年檢測(cè)SG的4個(gè)性狀時(shí)被鑒定到。
5. 在育種中選擇有利的SG單倍型
研究者對(duì)篩選到的基因TraesCS2A03G1081100進(jìn)行了育種驗(yàn)證。在圖6A的紫色方框中，找到了強(qiáng)信號(hào)區(qū)，并找到了兩個(gè)值得注意的SNP位點(diǎn)s2A709642415和s2A709643989（圖6B），分別導(dǎo)致編碼序列中135 bp（G/C、Gly/Arg）和252 bp（T/C、Phe/ Ser）位置發(fā)生錯(cuò)義突變�？梢杂^察到，在Hap1、Hap2這兩個(gè)錯(cuò)義突變的種系中，SG的動(dòng)力學(xué)系數(shù)、千粒重和產(chǎn)量存在著顯著差異，但粗蛋白含量上并無(wú)顯著差異。根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果，Hap1被確定為更有利的單倍體型，且該基因的頻率從1950年的7.5%上升到2010年的47%，表明人們對(duì)該基因有更偏好性的選擇。
圖6 TraesCS2A03G1081100的變異。（A）2A 染色體上的 Fst、XP-CLR 及其相關(guān)重要信號(hào)。紫色矩形為2A染色體上的相關(guān)信號(hào)位置。（B）圍繞TraesCS2A03G1081100的局部曼哈頓圖（上）和LD熱圖（下）。紫色線表示顯著性閾值（-log10[P 值] =3.0）。紅色三角形代表TraesCS6B03G0356400中的2個(gè)變異。紅色突出了具有顯著變異的強(qiáng)LD。（C—F）2021至2022年期間2個(gè)單倍型的產(chǎn)量、千粒重、粗蛋白和RSGS。P值采用雙尾t檢驗(yàn)計(jì)算（*P < 0.05；**P < 0.01；***P < 0.001；NS，不顯著）。（G）不同小麥群體（綠線左側(cè)）和育種時(shí)期（綠線右側(cè)）中兩種單倍型的百分比。Hap1用藍(lán)色表示，Hap2用橙色表示。（H）兩種單倍型在不同小麥區(qū)的百分比。每個(gè)圓圈的大小對(duì)應(yīng)于種群的數(shù)量。Hap1用藍(lán)色表示，Hap2用橙色表示。
三、相關(guān)技術(shù)：
大尺度的田間數(shù)據(jù)采集及作物表型分析可參考m-CTP
小麥的SG（Stay-green）滯綠指數(shù)表征著不同品種的衰老動(dòng)態(tài)，高SG的作物在開(kāi)花后保持冠層活力的能力，能延緩灌漿過(guò)程的衰老，延長(zhǎng)光合時(shí)間，該指數(shù)為提高產(chǎn)量和篩選抗脅迫耐受的有益性狀提供了有力參考，然而傳統(tǒng)的表型技術(shù)限制了其在遺傳基礎(chǔ)上的應(yīng)用。光譜指數(shù)Sls（Spectral indices）則是一種評(píng)價(jià)作物衰老時(shí)間的無(wú)損性替代策略。雖然前期科學(xué)家們通過(guò)QTL定位探索到了一些衰老促進(jìn)因子如NAM-B1、TaARF15-A1、TaMYC2，但對(duì)SG等復(fù)雜性狀的遺傳學(xué)研究需要依靠更高質(zhì)量的基因組和表型組學(xué)數(shù)據(jù)，而高通量植物表型組學(xué)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用在本研究中更高效地定義了小麥的SG程度。
二、研究結(jié)果：
圖1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)描述。實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)在曹新莊試驗(yàn)田（A上）及試驗(yàn)田（A下）。(B) M200和Inspire 2無(wú)人機(jī)，GPS和DLS傳感器，微型Altum相機(jī)，校準(zhǔn)反射面板，和無(wú)人機(jī)路線規(guī)劃�；赑ix4D映射器的。(C)圖像剪切和基于QGIS的小麥小區(qū)圖像裁剪示意圖。(D)小麥衰老過(guò)程的5個(gè)階段示意圖（開(kāi)花，S1：乳成熟階段，S2：從乳成熟到粉成熟階段的過(guò)渡階段，S3：中粉成熟階段，S4：晚粉成熟階段）。
1. 小麥種群的遺傳多樣性
基于貝葉斯聚類的種群結(jié)構(gòu)和主成分分析，科學(xué)家們確定了 6 個(gè)亞種群（Sp）（圖2A、B）。通過(guò)對(duì)361293個(gè)SNPs進(jìn)行配對(duì)比較分析，LD（r2）衰減到臨界值（0.1），預(yù)估全基因組的LD約為3.8 Mb（圖2C）。數(shù)據(jù)表明：D基因組的LD衰減較快，衰減了1.8 Mb，其次是A和B基因組，分別衰減了3.1 Mb和6.1 Mb（圖2C），這與它并入普通小麥后人工選擇相對(duì)較少有關(guān)。地理起源、歷史時(shí)間和溫度/光照特征是決定該小麥多樣性組別的主要因素。在衰老過(guò)程中，CL，IMC及MCC在S1、S2和S3時(shí)期的SG表型上表現(xiàn)出顯著差異（圖2D、E）。
圖2 小麥種群的遺傳結(jié)構(gòu)示意圖。(A)小麥的種群結(jié)構(gòu)。紅色、橙色、黃色、淺綠色、深綠色和藍(lán)色分別代表亞群（Sp）1到6，其中Sp1表示中國(guó)地方品種（CL）組（紅色突出顯示），Sp2表示引進(jìn)的現(xiàn)代栽培品種（IMC）組（藍(lán)色突出顯示），Sp3到Sp6表示中國(guó)現(xiàn)代栽培品種（MCC）組（綠色突出顯示）。(B)小麥種群的主成分分析（PCA）。(C)連鎖不平衡（LD）隨物理距離變長(zhǎng)而衰減。它描述了成對(duì)的單核苷酸多態(tài)性LD（r2）值作為3個(gè)亞基因組內(nèi)標(biāo)記間圖譜距離（以megabase為單位）的函數(shù)。(D)2022年基于SGGNDVI的CL、IMC、MCC的SG評(píng)分顯示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P < 0.05，LSD檢驗(yàn)）。(E)小麥品種平原50（CL）、St1472/506（IMC）和Kenong9204（MCC）在衰老時(shí)間序列中的SG表型。
2. 對(duì)小麥表型的評(píng)價(jià)
研究揭示了2021-2022年季節(jié)時(shí)間序列與葉綠素含量相對(duì)參考指數(shù)之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。其中光譜指數(shù)Sl與旗葉葉綠素含量之間的PCC (r)最高，為0.71（圖3A），回歸結(jié)果r2最高，為0.5。這表明SIs在一定程度上可以有效檢測(cè)小麥群體的不同SG階段，并在田間條件下穩(wěn)定追蹤小麥冠層的衰老過(guò)程。表2記錄了2020-2021和2021-2022年小麥在不同生長(zhǎng)期的SG性狀。圖3B的常見(jiàn)小麥表型分布圖說(shuō)明了SG性狀均值伴隨開(kāi)花期后保暖時(shí)間的延長(zhǎng)而減少。且針對(duì)使用不同指數(shù)計(jì)算的RSGS，SGindex1和SGindex2之間存在的很強(qiáng)的線性相關(guān)性（r＞0.82），且SGindex3和SGindex4之間的線性關(guān)系也很強(qiáng)。同時(shí)，圖4A、B表明SGNDVI和SGOSAVI和產(chǎn)量有著更高的相關(guān)性。在這4個(gè)SG性狀中，遺傳力隨著小麥的衰老而增加。結(jié)果表明，2020-2022年間采集到的這兩組數(shù)據(jù)SG性狀分布差異小，相關(guān)性高，遺傳力高，適合作后續(xù)的GWAS。
圖3 （A）2021-2022年期間4個(gè)階段（S1~S4）的GNDVI、NDVI、NDRE和OSAVI與SPAD測(cè)量的旗葉葉綠素含量（ChI）的皮爾遜相關(guān)系數(shù)（PCCs）。實(shí)線表示由回歸模型得到的擬合關(guān)系，陰影區(qū)域表示95%的置信區(qū)間。（B）2020-2021年和2021-2022年期間SG性狀的PCCs和表型分布結(jié)果。
圖4 2020-2021年(A)和2021-2022年(B)期4個(gè)階段（S1-S4）的SG性狀與產(chǎn)量（kg/acre）的皮爾遜相關(guān)系數(shù)（PCCs）。綠色、藍(lán)色、黃色和紫色分別代表SGGNDVI、SGNDVI、SGNDRE和SGOSAVI。實(shí)線表示由回歸模型得到的擬合關(guān)系，陰影區(qū)域表示95%的置信區(qū)間。
3. SG性狀的GWAS
GWAS被用來(lái)在不同小麥品種中探討SG相關(guān)QTL的遺傳基礎(chǔ)。本研究在2年內(nèi)確定了47個(gè)高可信度的QTL，其中包含3079個(gè)與SG性狀相關(guān)的顯著SNP。圖5A展示了QTL在染色體上的具體分布情況。2020-2021年間，SGGNDVI的QTL數(shù)量最多，其次是SGNDVI、SGOSAVI和SGNDRE（圖 5B）、SGOSAVI和SGNDRE（圖 5B）。而在2021-2022年間，SGNDRE顯示的QTL數(shù)量最多。在這4個(gè)SG性狀中，SGOSAVI在4個(gè)衰老過(guò)程中在已發(fā)現(xiàn)的QTL中出現(xiàn)了最多次數(shù)，共出現(xiàn)97次（圖5B）。
圖5 (A)本研究發(fā)現(xiàn)的SG相關(guān)QTL和已知的SG相關(guān)QTL在小麥染色體上的分布。藍(lán)色條帶代表已知的SG相關(guān)QTL；紅色條帶代表通過(guò)GWAS檢測(cè)到的SG相關(guān)的QTL。條帶的寬度表示各自的置信區(qū)間。(B)不同衰老階段多個(gè)SG性狀的QTL定位頻率。(C) SG相關(guān)QTL區(qū)域內(nèi)候選基因的GO富集分析。
4. SG相關(guān)性狀的候選基因篩選
研究者對(duì)QTL內(nèi)的1085個(gè)高可信度候選基因進(jìn)行了GO富集分析，發(fā)現(xiàn)其中一些基因間接或直接參與了植物的衰老過(guò)程。圖5C展示了其中前35個(gè)GO富集的類型。結(jié)果表明篩選到的這些基因與細(xì)胞成分，如衰老相關(guān)的液泡和包括葉片衰老、乙烯反應(yīng)和程序性細(xì)胞死亡等生物過(guò)程的顯著關(guān)聯(lián)�；趯�(duì)候選基因的三原則分析，研究者篩選到了一個(gè)優(yōu)越的候選基因TraesCS2A03G1081100 (D2HGDH)。該基因在蛋白水平上與擬南芥AT4G36400（D2HGDH）的同源性為72.43%，且在2020和2021年檢測(cè)SG的4個(gè)性狀時(shí)被鑒定到。
5. 在育種中選擇有利的SG單倍型
研究者對(duì)篩選到的基因TraesCS2A03G1081100進(jìn)行了育種驗(yàn)證。在圖6A的紫色方框中，找到了強(qiáng)信號(hào)區(qū)，并找到了兩個(gè)值得注意的SNP位點(diǎn)s2A709642415和s2A709643989（圖6B），分別導(dǎo)致編碼序列中135 bp（G/C、Gly/Arg）和252 bp（T/C、Phe/ Ser）位置發(fā)生錯(cuò)義突變�？梢杂^察到，在Hap1、Hap2這兩個(gè)錯(cuò)義突變的種系中，SG的動(dòng)力學(xué)系數(shù)、千粒重和產(chǎn)量存在著顯著差異，但粗蛋白含量上并無(wú)顯著差異。根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果，Hap1被確定為更有利的單倍體型，且該基因的頻率從1950年的7.5%上升到2010年的47%，表明人們對(duì)該基因有更偏好性的選擇。
圖6 TraesCS2A03G1081100的變異。（A）2A 染色體上的 Fst、XP-CLR 及其相關(guān)重要信號(hào)。紫色矩形為2A染色體上的相關(guān)信號(hào)位置。（B）圍繞TraesCS2A03G1081100的局部曼哈頓圖（上）和LD熱圖（下）。紫色線表示顯著性閾值（-log10[P 值] =3.0）。紅色三角形代表TraesCS6B03G0356400中的2個(gè)變異。紅色突出了具有顯著變異的強(qiáng)LD。（C—F）2021至2022年期間2個(gè)單倍型的產(chǎn)量、千粒重、粗蛋白和RSGS。P值采用雙尾t檢驗(yàn)計(jì)算（*P < 0.05；**P < 0.01；***P < 0.001；NS，不顯著）。（G）不同小麥群體（綠線左側(cè)）和育種時(shí)期（綠線右側(cè)）中兩種單倍型的百分比。Hap1用藍(lán)色表示，Hap2用橙色表示。（H）兩種單倍型在不同小麥區(qū)的百分比。每個(gè)圓圈的大小對(duì)應(yīng)于種群的數(shù)量。Hap1用藍(lán)色表示，Hap2用橙色表示。
三、相關(guān)技術(shù)：
大尺度的田間數(shù)據(jù)采集及作物表型分析可參考m-CTP
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