图1. 结合表型组和全基因组关联分析揭示玉米抗旱遗传机制。a.高通量作物表型平台及实验设计；b.高光谱成像（HSI）、微型CT、RGB图像分析及图像性状i-traits提取；c.干旱胁迫相关图像性状筛选和后续功能基因挖掘
图2. 玉米干旱胁迫响应图像性状i-traits的遗传解析。a.基因和图像性状i-traits的关联网络;b.候选基因在糖代谢通路富集；c.候选基因在磷酸肌醇代谢通路富集。
图3.候选基因ZmcPGM2的抗旱功能验证。a. ZmcPGM2在不同干旱胁迫下的表达分析; b.单倍型分析；c.突变体和野生型叶片失水率比较；d-e.突变体和野生型干旱胁迫下存活率比较；f-i.突变体和野生型干旱胁迫下光合表型比较；j-k.突变体和野生型在正常浇水和干旱胁迫下花期表型 (ASI) 比较。
图4. 候选基因和图像性状i-traits预测玉米存活率。a.利用全基因组选择模型对玉米存活率进行预测；b.利用15个图像性状i-traits预测玉米存活率；c-f. 15个图像性状预测4个光谱指数。
南湖新闻网讯（通讯员 标行）近日，我校作物遗传改良国家重点实验室和湖北省洪山实验室代明球教授与杨万能教授团队联合研发出一种玉米抗旱高通量表型组技术，揭示了玉米抗旱的遗传基础。相关研究以“Using high-throughput multiple optical phenotyping to decipher the genetic architecture of maize drought tolerance”为题发表于国际学术期刊Genome Biology。
近年来，日益频繁的气候干旱已成为导致玉米减产的主要自然灾害之一，严重的干旱甚至会导致玉米颗粒无收，造成巨大经济损失。因此，如何有效的提高玉米的耐旱性，培育抗旱新品种是保障粮食安全的迫切需求。
玉米抗旱研究离不开高通量表型精准鉴定，但由于“表型瓶颈”，即传统的干旱表型性状获取手段存在测量通量低、耗时费力、精度不高、破坏性等缺点，目前已经不能满足飞速发展的植物抗逆基因组学研究的需求，严重阻碍了玉米抗旱资源的挖掘。近年来，以智能化、高通量、动态无损测量为主要特征的表型组学技术迅猛发展，使得多时空多尺度表型检测成为可能，可实现作物全生育期表型动态精准鉴定。
该研究基于我校高通量作物表型平台，结合高光谱、微型CT、RGB多光学成像技术对368份玉米自然群体材料在多个生长时期、正常浇水和干旱胁迫下的玉米表型进行连续无损检测，并自主研发多光学图像批处理程序分析并提取图像性状(Image-based traits, i-traits)，通过筛选最终获得10,080个与干旱胁迫相关的图像性状 i-traits。
研究团队结合全基因组关联（GWAS）分析鉴定到2,318个与干旱胁迫相关的候选基因，结合候选基因通路富集分析结果构建了基因和图像性状的关联网络。为了验证候选基因在调控光谱表型和抗旱性上的生物功能，团队进一步从候选基因中筛选、确定了2个未知抗旱功能的基因ZmcPGM2（参与糖代谢）和ZmFAB1A（参与磷酸肌醇代谢）。基于突变体的研究表明，ZmcPGM2和ZmFAB1A能够调控相应表型并负调控玉米抗旱。
团队进一步对干旱胁迫响应相关图像性状i-traits进行分析，筛选到15个图像性状i-traits能够很好的预测玉米存活率，且这15个图像性状和已知光谱指数（红谷、绿峰、绿谷、红边等）具有较高相关性，预示着它们在玉米的抗旱育种改良中可能具有重要的应用价值，可作为潜在的干旱胁迫响应相关生物标记。
本研究提出了一种玉米抗旱基因挖掘的新思路和新方法，并基于本方法揭示了玉米抗旱的遗传基础以及驯化和改良中丢失的潜在抗旱位点，为玉米抗旱遗传改良和抗旱育种提供了新的基因资源和丰富的遗传“宝库”。
我校作物遗传改良国家重点实验室博士生伍玺和信息学院冯慧老师为论文的共同第一作者，代明球教授和杨万能教授为共同通讯作者。本研究得到了国家重点研究发展计划、国家自然科学基金、北京市杰出青年科学家计划和中央高校基础研究基金的资助。
据了解，我校作物表型团队一直致力于作物表型技术自主研发与应用，相关技术已成功应用于水稻、玉米、棉花等作物抗旱遗传解析。研究结合高通量表型技术和遗传分析技术不仅为作物功能基因组和作物育种研究提供新颖评价指标，而且将复杂性状解析成简单且高遗传力的图像性状，为作物抗旱等复杂性状遗传结构解析提供一种新方法和新思路。
审核人：杨万能
【英文摘要】
Background
Drought threatens the food supply of the world population. Dissecting the dynamic responses of plants to drought will be beneficial for breeding drought-tolerant crops, as the genetic controls of these responses remain largely unknown.
Results
Here we develop a high-throughput multiple optical phenotyping system to noninvasively phenotype 368 maize genotypes with or without drought stress over a course of 98 days, and collected multiple optical images, including color camera scanning, hyperspectral imaging, and X-ray computed tomography images. We develop high-throughput analysis pipelines to extract image-based traits (i-traits). Of these i-traits, 10,080 were effective and heritable indicators of maize external and internal drought responses. An i-trait-based genome-wide association study reveals 4322 significant locus-trait associations, representing 1529 quantitative trait loci (QTLs) and 2318 candidate genes, many that co-localize with previously reported maize drought responsive QTLs. Expression QTL (eQTL) analysis uncovers many local and distant regulatory variants that control the expression of the candidate genes. We use genetic mutation analysis to validate two new genes, ZmcPGM2 and ZmFAB1A, which regulate i-traits and drought tolerance. Moreover, the value of the candidate genes as drought-tolerant genetic markers is revealed by genome selection analysis, and 15 i-traits are identified as potential markers for maize drought tolerance breeding.
Conclusion
Our study demonstrates that combining high-throughput multiple optical phenotyping and GWAS is a novel and effective approach to dissect the genetic architecture of complex traits and clone drought-tolerance associated genes.
论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-021-02377-0
