近日，山西農業大學與中國農業科學院深圳農業基因組研究所聯合培養碩士研究生楊龍波在《Nature Communications》上在線發表了題為“GWAS meta-analysis using a graph-based pan-genome enhanced gene mining efficiency for agronomic traits in rice”的研究論文。

豐富的水稻種質資源中積累了大量可以用來提高產量性狀的優異自然變異。產量性狀是復雜變異控制的復雜性狀。目前對種質資源遺傳變異尤其是復雜變異的解析尚不夠深入，這一現狀限制了產量性狀相關基因的深入挖掘，進而影響了其在育種中的應用。

為了進一步克服傳統GWAS方法對群體結構和樣本量的敏感性，以及在低頻變異分析和微效基因挖掘方面的局限性，進而整合更多大規模數據資源，實現對超大規模群體的高效基因挖掘。該研究采用meta-GWAS策略，整合來自6個不同種質資源群體的7765份水稻種質資源基因型和表型數據，挖掘產量相關新基因。

圖1 通過六個水稻群體的meta-GWAS分析檢測到的與性狀相關的變異統計

圖2 粒寬的meta-GWAS及其功能分析

圖3 粒長的meta-GWAS及其功能分析

基于圖形泛基因組，共鑒定了6,604,898個單核苷酸多態性和42,879個結構變異。通過對6個群體開展獨立GWAS分析，并進一步整合進行meta分析，共鑒定出156個與關鍵農藝性狀相關的遺傳位點，其中116個僅能通過meta-GWAS鑒定得到，顯著提高了QTL的檢測能力和遺傳力的解釋率。在此基礎上，成功挖掘了水稻粒寬和粒長性狀相關的新基因GW10.2和GL11，并通過分子遺傳學實驗進行了功能驗證。該研究為水稻種質資源的高效深入挖掘和遺傳改良提供了新的思路和工具，也為水稻高產分子設計育種提供了寶貴的基因資源。

山西農業大學與中國農業科學院深圳農業基因組研究所聯合培養碩士研究生楊龍波、基因組所賀文闖副研究員、基因組所朱義旺副研究員（現福建省農科院）和基因組所博士生呂陽（現浙江省農科院）為論文共同第一作者。山西農業大學外聘碩士生導師、中國農業科學院深圳農業基因組研究所商連光研究員和崖州灣國家實驗室錢前院士為論文的共同通訊作者，山西農業大學校內導師賈舉慶老師為論文的共同作者。該研究得到國家自然科學基金基礎科學中心、中國農業科學院科技創新工程科學中心和中國農科院青年創新專項資金資助。該工作得到了基因組所、中國水稻研究所和崖州灣科技城超級計算平臺的支持。

https://www.nature.com/articles/s41467-025-58081-1

來源：山西農業大學