2024年8月1日，中国农业科学院深圳农业基因组研究所（岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心，以下简称“基因组所”）周永锋课题组在《当代生物学（Current Biology）》上在线发表了题为“Integrative genomics reveals the polygenic basis of seedlessness in grapevine”的研究论文。该研究利用比较基因组学、群体遗传学、数量遗传学和整合基因组学等方法探索了无核葡萄重要的结构变异、进化起源和多基因遗传基础，并构建了一套基于机器学习的无核性状全基因组选择育种体系，有效提高选育效率、降低育种成本、缩短育种年限，为无核葡萄育种开辟了捷径。

自上个世纪以来，无核一直是鲜食葡萄育种中的一个重要性状。几乎所有无核化的水果，都在全球市场上取得了巨大的成功，葡萄如此，香蕉、柑橘、西瓜、菠萝等亦如此。高可食率的果肉和无籽的口感，深受消费者的青睐。目前，获取无核葡萄的方法可以分为两种，一种是在盛花期喷施或浸泡赤霉素和细胞分裂素类似物，模拟受精信号，促使其子房直接膨大；另一种是结合二倍体和三倍体育种，利用胚挽救的策略获得无核新品种。尽管前者被广泛应用于商业化生产中，但食品安全和费时费工的问题也逐渐引起的关注。对于后者而言，长达数十年的育种周期和不清晰的多基因遗传基础，往往使得育种家们望而却步。

数量遗传学挖掘葡萄种子败育性状的关键基因与变异

通过对444个葡萄样本进行全基因组关联分析（GWAS），研究人员发现了110个数量性状基因座（QTLs）和634个候选基因，其中包括一个之前忽视的基因座SDI2。该基因座同时存在于欧美和欧亚群体中（图1A），关联到种子败育相关基因包括编码逆转录酶锌结合域蛋白（LOC104880636）、染色体结构维持蛋白（SMC1），以及三个串联重复的11S球蛋白-种子贮藏蛋白（11S Globulin G1, G2, G3）。此外，研究人员利用分子标记和GWAS连锁区域重新界定了SDI基因座，命名为SDInew（图1D）。在这个连续的基因座中，欧美和欧亚无核群体的分化程度（FST）显著低于全基因组水平，证明这两个群体中存在较低的分化水平，相似的核苷酸多样性（Pi），以及fd统计也证明了该区域内确实存在许多渐渗信号（图1E），即两群体之间存在着频繁的基因流动。

图1 无核性状多基因基础的GWAS作图

结合3个转录组的差异表达基因、6,529个种子败育相关通路的同源基因、451个报道的基因家族基因，以及GWAS关联的634个候选基因进行整合分析（图2A）。最终，筛选到出了339个核心基因，归类成13组，例如种子胚、胚乳、种皮等发育相关基因，脂质合成相关基因、种子激素调节基因、花器官调控基因、金属离子转运基因，以及糖、氨基酸合成相关基因等（图2B-D），这些基因在有核和无核葡萄的种子发育过程中显著差异表达，表明多基因的累加效果塑造了葡萄种子败育的特性，形成了不同程度的败育特征。

图2 葡萄种子败育的整合基因组学分析

基于机器学习的无核葡萄全基因组选择育种体系

研究人员发现GWAS关联到的794个高质量变异位点（高于阈值线y=7.66），能够清晰地将444个葡萄个体分成有核和无核两个类群（图3A）。尽管有嵌合品种的存在，但从基因型频谱图来看，无核葡萄多为杂合或纯和突变，而有核品种多为纯合子（图3D）。基于机器学习方法，研究人员利用整个频谱的位点信息，并结合过滤强关联的连锁不平衡（LD）后的位点信息，对9个经典模型进行了训练。根据100次交叉验证的预测准确率，筛选出了4个具有代表性的模型（图3B）。即便仅用45位点，预测准确率也能够达到了97%以上。该无核葡萄全基因组选择育种体系有效提高选育效率、降低育种成本、缩短育种年限，为无核葡萄育种开辟了新的途径。

图3 基于机器学习的葡萄无核育种基因组选择

基因组所周永锋研究员为该文章的通讯作者，都柏林大学联培博士生王旭、基因组所博士后刘众杰为该文章的共同第一作者，基因组所博后张帆、王怡雯、肖华，博士生苏颖、硕士生曹硕、侯婷等周永锋团队成员参与了此研究，新疆农业科学院园艺作物研究所张付春研究员、伍新宇研究员、钟海霞副研究员，西北农林科技大学园艺学院刘国甜副教授对这项研究提出了宝贵的意见。该研究获得了国家重点研发计划、国家自然科学基金优秀青年科学基金项目（海外）、国家自然科学基金、新疆农业科技革新稳定支持、中央政府引导地方科技发展专项资金项目等项目的支持。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.cub.2024.07.022