Plant Biotechnology Journal|高通量作物表型技术助力小麦生长和产量相关性状遗传解析
小麦是世界上最重要的粮食作物之一，为人类提供了大量的能量和蛋白质。然而，小麦的产量受到许多复杂性状的影响，如生长速度、生物量积累、抗逆能力等，这些性状的遗传基础尚不清楚。为了解决这一难题，华中农业大学杨万能教授、李强教授和加拿大国家研究委员会等研究人员，利用高通量作物表型技术和全基因组关联分析对一个包含288个小麦品系的群体进行了系统的表型和基因型检测，并在《Plant Biotechnology Journal》上发表了题为“Deciphering genetic basis of developmental and agronomic traits by integrating high-throughput optical phenotyping and genome-wide association studies in wheat”的研究论文（http://doi.org/10.1111/pbi.14104）。
高通量作物表型技术是一种非破坏性、高效率、高精度的测量植物形态和功能性状的方法，可以通过采集植物的图像提取和分析生长和产量相关的表型数据，如植株高度、叶面积、生长参数等。全基因组关联分析是一种利用大规模分子标记和表型数据，寻找标记与性状之间关联性的方法，它可以揭示出控制性状的数量性状位点（QTLs）和候选基因。
研究人员基于华中农业大学作物表型团队自主开发的高通量作物表型平台，对小麦群体从幼苗期到灌浆期进行了连续监测，共获取了190个图像相关性状（i-traits）和17个农艺性状。同时，他们对小麦群体进行了全基因组重测序，获得了1264万个分子标记。通过全基因组关联分析，他们发现了8327个标记-性状关联，并将其聚类为1605个QTLs，其中包括一些已知的基因或QTLs。他们还发现了277个多效QTLs，控制着不同生长阶段的多个性状，揭示了QTLs在小麦发育和产量形成中的时序动态作用。其中一个与植株生长相关的候选基因被进一步验证。此外，他们发现i-traits可以很好地预测产量相关性状，如千粒重、穗粒数、籽粒数等。这为利用高通量表型技术进行品种早期鉴定和筛选提供了可能性，从而加速小麦育种进程。
该研究结合了高通量作物表型技术和全基因组关联分析，探索了小麦生长和产量相关性状的遗传结构，进一步揭示了遗传位点对优化小麦生长和产量的复杂和阶段特异性贡献。高通量作物表型技术在这篇文章中发挥了重要的作用，它不仅帮助作者揭示了小麦生长和产量相关性状的遗传基础，还展示了表型技术在预测产量和加速育种方面的潜力。该工作为利用高通量作物表型技术进行小麦遗传分析和育种提供了一个成功的范例，为小麦育种和基因组学的发展提供了新的思路和方法。
华中农业大学李强教授、杨万能教授、鄢文豪教授、中国农业科学院高丽锋教授为该论文通讯作者，华中农业大学李强博士生高界、胡鑫为该论文共同第一作者，华中农业大学杨万能研究组、鄢文豪研究组和中国农业科学院高丽锋研究组共同参与了此项工作。该研究得到了国家重点研发计划项目(2020YFE0202300)、中央高校基本科研业务费专项资金(2662020ZKPY005和2021ZKPY006)、国家自然科学基金项目(32272039和U21A20205)、湖北省自然科学基金重点项目(2021CFA059)和华中农业大学合作基金项目(SZYJY2022014)等项目的资助。
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温室盆栽高通量植物表型成像系统
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