表型组学的概念及植物表型组学的发展

表型组(phenome)是指某一生物的全部性状特征;表型组学(phenomics)是一门在基因组水平上系统研究某一生物或细胞在各种不同环境条件下所有表型的学科.1996年,衰老研究中心主任Steven A.Garan在滑铁卢大学的一次应邀演讲上首次提出了Phenomics(表型组学)这一概念.1998年,比利时的CropDesign公司一成立即开始着手研发可大规模开发转基因和植物性状评价的高通量的技术平台.2005年,该公司的Christophe等发表具有里程碑意义的论文,详细阐述了称之为"性状工厂"(TraitMill)的可大规模自动化分析全生育期植物表型的技术设施.2006年,Niculescu及其同事在发表的论文中描述了一种新的用于表型组学分析的实验定量研究方法,并称之为PhenoChipping.2008年,澳洲植物表型组学设施(Australian Plant Phenomics Facility)在澳大利亚阿德雷德大学威特校区建立.2009年4月,第一届国际植物表型组大会在澳大利亚堪培拉成功举办.本文主要就表型组、表型组学相关概念的定义、研究机构、研究设施、相关文献及植物表型组学的进展做了概述.     

表型组学及多组学联合分析在植物种质资源精准鉴定中的应用

种质资源是指具有实际或潜在利用价值的、携带生物遗传信息的载体。表型组学是近年来新兴的高通量、高分辨率的表型分析技术和平台。随着各种先进的表型组学研究工具和平台的研发,表型组学在种质资源筛选和评价中起着越来越重要的作用:在植物优异农艺性状鉴定、抗逆性研究、突变体研究和分子标记辅助育种研究中,高能量、高分辨率的鉴定技术对基因与环境互作的表型鉴定,为种质资源的规模化、批量化鉴定评价提供了基础和条件,为发掘优异种质和优良等位基因奠定了基础。     

表型组学／Phenomics

表型组学,是将生物体的表现型特征视为一个整体（表型组）进行研究的领域,生物体的表型特征大都是由基因组与环境相互作用产生的。1996年,衰老研究中心主任Steven A．Garan在滑铁卢大学的一次应邀演讲上首先提出了Phenomics概念。     

表型组学

表型组学,是将生物体的表现型特征视为一个整体(表型组)进行研究的领域,生物体的表型特征大都是由基因组与环境相互作用产生的。1996年,衰老研     

浙江主栽草莓品种的表型遗传多样性分析

旨在评价草莓种质资源的表型多样性,为品种改良和亲本选择提供科学依据。本研究对20份草莓种质资源的29个表型性状进行了多样性分析和分类。结果表明,浙江省主要草莓品种包括自育品种5个、国内品种8个以及进口品种7个,各个表型性状的多样性指数在0.421～1.497之间,对于不同群体而言,群体间描述性状存在较大差异。相关分析发现,大部分数值型性状间存在显著相关性。性状聚类结果是植株伸展相关性状和果实伸展性状均聚类成簇,而其他综合性性状均单独成簇。聚类分析将20份资源划分为五个类群,大部分材料均表现出比较明显的地域性和不同的表型特征,可以作为草莓新品种选育和改良的优异亲本材料。     

先进的组学技术在植物抗病研究中的应用

近年来植物病害问题的频繁发生,严重影响着中国农业的生产与发展。为了提高植物抗病能力,从而抵御植物病害,本文归纳了基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学技术在植物抗病研究中的应用,总结了培育抗病品种、生物防治、植物病害监测技术等方法来减轻植物病害,从分子水平上分析了不同植物抗病机理,揭示相关抗病基因与其生长发育之间的密切关联。同时本文指出组学技术应用于植物抗病存在的不足,仍有一些低丰富度或低分子量的功能蛋白未被成功鉴定,提出提高检测技术的灵敏度、完善基因、代谢数据库等意见。组学技术不断发展与创新,为防治植物病害带来了新的契机。将有助于抗病品种的选育、病原菌的检测与防治和提高植物抗病能力等,从而促进植物生长和增加作物产量。     

基于表型性状的酸枣种质资源表型多样性分析

为研究酸枣种质资源的表型多样性,该研究收集了来自山西8个地区的26份酸枣资源,并对其果实的8个表型性状进行测定,对统计数据进行了表型多样性分析。结果显示酸枣表型性状的变异系数为10.60%～37.71%,其中单果重的变异系数最大,种子宽的最小;8个性状的Shannon-Wiener多样性指数范围为3.12～3.25;根据果形指数将酸枣分为圆形、椭圆形、纺锤形、梨形和苹果形共5个果型;结果得到的2个主成分,其累积贡献率为80.266%;聚类分析将圆形和椭圆形单独分开聚为两类;酸枣仁的ITS2序列同源性较高,一致率达99.83%。     

中国板栗北方种群表型变异频率研究

研究了中国板栗北方产区5个地理种群种子及叶片特征的表型分化、表型性状值(数量性状)的频率分布及表型频率多样性。结果表明,板栗种群间的方差分量占总变异的10.97%,种群内的占41.57%,7个性状种群间的表型分化系数变幅在11.85%~28.34%。板栗7个性状种群间的表型分化系数平均为24.26%,表明种群内变异是板栗表型变异的主要来源,种群内品种间的多样性大于种群间的多样性。板栗7个性状频率分布基本符合正态分布,但偏度和削度各自不同,众数的位置及所在组的频率也存在一定差异。表型多样度、Shannon信息指数均可用于表型多样性的评价。     

玉米转录组学研究进展

玉米是我国种植面积最大的粮食作物,是人类食物、动物饲料以及部分工业原料的主要来源。获取特定时空基因转录模式信息对于了解与植物特定表型相关基因表达情况至关重要。转录组学分析是当前研究整个基因组在特定时空表达模式的重要研究方法。综述了近年来有关玉米转录组学的研究进展。     

安徽省樟树表型性状多样性研究

为了解安徽省不同种源樟树的叶片、果实、种子表型形态特征和多样性。本试验对安徽省9个种源地樟树的叶片、果实和种子的表型性状进行分析和评价。结果表明,安徽省不同种源樟树叶表型性状变异系数均大于10%,变异系数变化范围为13.75%～27.85%。果实和种子表型性状的变异系数变化范围为7.51%～26.45%,其中果实百粒重、体积,种子百粒重、体积变异系数均大于15%,果长、果宽、果高、果形指数和种子直径变异系数均小于10%;樟树叶表型性状相关性分析中,7个叶表型性状之间有较高程度的相关性,在樟树果实和种子表型性状相关性分析中果实和种子的9个表型性状之间有较高程度的相关性;聚类分析将9个种源地樟树聚为两类,第一类包括的种源地有宿松县、太湖县和东至县,第二类包括的种源地有歙县、屯溪区、潜山市、祁门县、休宁县和徽州区。第一类种源地的樟树表型特征为叶片大宽叶片,果实和种子较大,第二类种源地樟树表型特征为叶片为小叶,果实和种子偏小。     

非生物胁迫条件小麦根系性状的遗传学基础研究进展

作物根系与水肥利用密切相关,发掘根系性状相关遗传位点或候选基因,对于培育适宜特定土壤环境的小麦新品种具有重要意义。为系统了解低氮磷供应、盐碱、干旱等非生物胁迫对根系的影响,以及小麦根系性状遗传定位进展,本研究对近几十年相关文献进行了调研。发现尽管目前对小麦根系性状遗传解析工作已有较多报道,但许多根系性状QTL区间在不同研究间难以吻合,限制了分子标记开发和候选基因的发掘。随着高密度SNP芯片的开发及全基因组重测序技术的发展,今后整合"表型组"、"基因组"、"转录组"和"代谢组"对特定环境条件下小麦根系性状进行解析,可快速、高效地发掘特定环境条件下的优异等位变异和候选基因。本研究对于了解非生物胁迫条件小麦根系性状的遗传学基础具有参考价值。     

水稻根系性状QTL的整合、分类和真实性分析

为提高水稻根系性状QTL 分子标记辅助选择利用效率, 利用饱和分子标记连锁图谱,对已发表的水旱稻根系性状QTL进行了整合,并对这些QTL的贡献率、分布特点和真实性进行了分析。结果如下：通过对QTL贡献率分析得到11个主效QTL;根据QTL在染色体上的位置,确定1,2,3,5,11号染色体上共11个分子标记区域为“一因多效”可能性较大区域;通过对这些QTL的真实性分析共得到35个“真实”QTL和3个“热点”QTL。这些主效QTL、成簇分布QTL及“热点” QTL可作为水稻根系性状分子育种的重要候选区域。     

中国作物分子育种现状与发展前景

近年来,随着基因组测序等多种技术实现突破,基因组学、表型组学等多门“组学”及生物信息学得到迅猛发展,作物育种理论和技术也发生了重大变革。以分子标记育种、转基因育种、分子设计育种为代表的现代作物分子育种技术逐渐成为了全世界作物育种的主流,在我国也正在成为作物遗传改良的重要手段。本文在界定分子育种的基础上,简要分析了中国作物分子育种研究现状和面临的问题,探讨了未来我国作物分子育种的发展策略。     

小麦几个重要数量性状的遗传分析

以小麦品种MY11、R57为亲本材料,对其P1、P2、F1、F2、B1、B2六个世代的抽穗期、旗叶长、旗叶宽、颈叶夹角、单株穗数、单株粒数、单株粒重7个数量性状进行了田间考察记录,并在世代方差分析显著的基础上进行了遗传力分析和相关分析,旨在为今后的小麦育种工作提供参考。分析结果表明:旗叶长、颈叶夹角属于高遗传力性状,抽穗期、旗叶宽、单株粒数属于中遗传力性状,单株穗数、单株粒重属于低遗传力性状;除颈叶夹角外,其他性状间都极显著正相关。     

玉米产量及产量相关性状QTL的图谱整合

利用生物信息学方法,借助高密度分子标记遗传图谱IBM2 2008 neighbors,利用图谱映射和元分析的方法,对不同试验中定位的400个玉米产量及产量相关性状QTL进行了图谱整合,构建了玉米产量及产量相关性状QTL的综合图谱和一致性图谱。结果表明,玉米产量及产量相关性状QTL在10条染色体上呈非均匀分布,第1染色体上最多,第10染色体上最少;发掘出96个玉米产量及产量相关性状的“一致性”QTL;关联性较强的产量性状的QTL常集中在相同或相近的座位上。     

不同水分条件下小麦持绿表型性状评价及其与产量相关性研究

找出适宜在多个环境条件下评价小麦持绿性状的表型指标,为快速筛选小麦持绿品系,加速抗旱、高光效育种进程提供数据支撑。以包含306个家系的RIL群体（旱选10号×鲁麦14）为材料,分析了不同水分条件下灌浆不同时期旗叶叶绿素SPAD值、功能绿叶面积持续期（GLAD）以及衰老参数变化特征,并对其与产量性状的相关性进行了研究。结果表明：RIL群体SPAD值、GLAD在整个灌浆期的变化动态复杂,衰老相关参数无法反映其动态变化过程。2种水分条件下,在灌浆后期（花后20、25和30d）SPAD值与粒宽、粒厚、千粒重以及单株产量呈显著或极显著正相关。在灌溉条件下花后10、13、16、19和22d的GLAD与单株产量呈极显著正相关;而在干旱胁迫条件下GLAD与单株产量相关性则未达到显著水平。不同环境条件下,旗叶SPAD值在灌浆后期（花后20、25和30d）相比于GLAD和衰老特征参数与产量性状具有更好的相关性,且测定相对简单,更适宜于持绿品系的快速筛选。     

Somaclonal variation in winter wheat: frequency,occurrence and inheritance

Summary Seventy two landraces of green and sugar pea (Pisum sativum), plus four elite commercial cultivars as controls, were evaluated in 1989–1990 for 19 quantitative traits. The landraces show a broad diversity in most of the traits studied. There are significant positive correlations of flowering date with node of first flower, shoot height and number of days to maturity, which could be relevant parameters for evaluating plant precocity. The analysis of means over each population in some important morpho-biological and quality traits in pod and seed show that there are seven landraces which deserve special attention for having promising breeding value.     

江汉平原大豆品系表型分析及综合评价

种质资源是大豆育种的基础,理论方法是品种选育的关键。以64份大豆品系为材料,采用变异性分析、相关性分析、因子分析和聚类分析等多元分析方法相结合,对大豆品系的10个农艺性状及产量性状进行研究,筛选适宜江汉平原种植的大豆品系,同时探究影响大豆产量的关键因素,为选育优质高产大豆品种提供种质和理论依据。结果表明,大豆品系10个农艺性状的变异系数为4.19%~46.95%,有效分枝数变异系数最大,蛋白质含量变异系数最小;因子分析将10个农艺性状转化为4个主因子,分别为产量构成因子、株高因子、粒重因子和品质因子,累计贡献率为80.067%。由农艺性状与综合得分相关性分析可知,生育期、株高、主茎节数、单株荚数、单株粒数、单株粒重和蛋白质含量7个农艺性状可作为大豆品系综合评价指标。聚类分析将64份大豆品系分成3个类群,类群Ⅰ31份,类群Ⅱ24份,类群Ⅲ 9份,类群Ⅲ大豆品系综合表现较好,适宜在江汉平原种植。