近日，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”）联合崖州湾国家实验室、中国水稻研究所等单位在学术期刊《植物细胞（The Plant Cell）》上发表了题为“Population-level exploration of alternative splicing and its unique role in controlling agronomic traits of rice”的研究论文，该研究基于全球野生稻和栽培稻核心种质资源，构建了群体水平、多组织的水稻可变剪接变异图谱，挖掘到多个可变剪接与重要农艺性状相关的优异基因，为深入理解剪接变异的遗传基础及其在控制水稻农艺性状中的重要调控作用提供了宝贵资源和新见解。

水稻（Oryza sativa）是重要的粮食作物之一，充分发掘和利用水稻优异变异资源是开展水稻遗传改良的重要途径。团队前期构建了群体规模最大、基因组充分注释、稻属中系统的图形超级泛基因组（Shang et al., 2022），系统解析了水稻核心种质群体中的转座子变异（Li et al., 2024）、倒位变异（He et al., 2024）、着丝粒序列变异（Lv et al., 2024）等多种复杂结构变异，高效挖掘了一批水稻高产和抗逆相关的优异新基因，为水稻结构变异的群体遗传学应用奠定了重要基础。同时，结合超级泛基因组群体的转录表达图谱，成功克隆了关键耐盐新基因STG5（Wei et al., 2024）。然而，仍有相当一部分表型变异不能被基因组序列变异直接解释，因此需要进一步对下游潜在的功能性变异展开探索，而功能基因的可变剪接（Alternative splicing，AS）则是其中的重要目标。

可变剪接是真核生物中重要的转录后调控机制，也是产生蛋白质多样性的重要原因，在调控植物表型变异方面发挥着关键作用。然而，水稻中关于多组织，群体水平的AS研究十分有限，AS对农艺性状调控作用也鲜有报道，这阻碍了AS在水稻精准育种和改良运用中的潜在价值。本研究利用全球水稻核心种质资源（包括野生稻和栽培稻）构建叶和穗组织的AS图谱。相比于参考基因组，AS基因的比例提高了20%，表明群体水平AS图谱的构建增加了转录本的多样性，为水稻农艺性状的育种和改良提供了丰富的遗传资源。组织间AS基因比较结果显示，43.7%的AS基因在叶片或穗中特异剪接（图1），表明利用多组织探究AS具有更全面的优势和必要性。同时，本研究鉴定了不同驯化事件和籼-粳分化过程中差异转录本，这些差异转录本有助于理解水稻在驯化和分化过程中的基因表达调控的变化。

图1 水稻群体叶和穗组织的转录本组装与鉴定

为了解析AS的遗传调控特征，本研究利用水稻超泛基因组（Shang et al., 2022），通过剪接数量性状位点定位（sQTL）将遗传变异与剪接表型联系起来。探索单核苷酸多态性（SNPs）和基因组大的结构变异（SVs）对基因剪接的影响。结果表明，顺式调控的效应大于反式调控，并且大约21%的顺式调控仅能通过SVs解释，说明大的结构变异对基因剪接具有重要影响。进一步分析了AS的组织特异性遗传调控，发现仅22.5%的基因可以在叶和穗组织中同时被sQTL检测到，说明AS在组织发育过程中发挥着重要的作用。此外，影响基因剪接的遗传变异并不一定会影响整体mRNA的丰度，超过三分之一的sGenes（具有显著sQTL的基因）不具有显著的eQTL信号（图2），表明AS和基因表达可能受到相对独立的遗传调控。这些发现为深入理解可变剪接的遗传调控提供了重要参考，同时也未来的水稻育种和遗传改良提供了重要的理论基础。

图2 sQTL和eQTL的遗传调控模式

为了探索AS如何调控水稻农艺性状和对水稻遗传改良的潜在价值，本研究利用基因可变剪接与十个农艺性状进行了剪接-表型关联分析（spQTL），结果发现叶片中的58个剪接基因和穗中34个剪接基因与至少一个农艺性状显著相关（图3）。其中，发现一个株型性状与OsPIE1基因的剪接比关联信号最强，且与表达量的相关性不显著。利用CRISPR/Cas9介导的OsPIE1基因敲除株系株型明显改变，验证了利用AS变异来挖掘农艺优异基因的新方法。总之，本研究以可变剪接为切入点，探索了可变剪接对农艺性状的重要调控作用，为未来水稻育种和改良提供了重要的资源。

图3 OsPIE1基因通过可变剪接调控水稻株型

基因组所商连光研究员、崖州湾国家实验室钱前院士和基因组所胡冠菁研究员为论文的共同通讯作者。基因组所博士后张泓、陈武、祝德和在读硕士生张彬涛、许强为论文共同第一作者。该研究得到科技创新2030—重大项目、国家自然科学基金基础科学中心、广东省自然科学基金杰出青年基金、中国农业科学院科技创新工程科学中心和中国农科院青年创新专项资金资助。该工作得到了基因组所、中国水稻所和崖州湾科技城超级计算平台的支持。

原文链接：https://doi.org/10.1093/plcell/koae181

参考文献：

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