小麥抗旱性鑒定及基因資源挖掘

毛虎德，杜琳穎，康振生

·導讀·

小麥抗旱性鑒定及基因資源挖掘

毛虎德，杜琳穎，康振生

西北農林科技大學/作物抗逆與高效生產全國重點實驗室，陜西楊凌 712100

小麥（L.）是全球最重要的糧食作物之一，在全球氣候變化和水資源緊缺的背景下，干旱缺水成為限制小麥生產最主要的逆境因子之一，選育抗旱節水品種是小麥應對環境脅迫的重要途徑。小麥的抗旱性研究涉及多個方面，包括小麥不同生長時期抗旱指標的建立、抗旱基因的挖掘與鑒定、抗旱相關優異等位基因的挖掘和利用、抗旱品種的篩選與評價等。從多個維度綜合研究小麥抗旱性，有利于理解小麥的生長適應機制，加速抗旱品種的選育與推廣，從而應對氣候變化帶來的挑戰，保障糧食安全。

植物根系能夠直接感受土壤環境中的水分、養分及機械阻力變化，從土壤中最大限度地獲取水分和營養，保證植物地上部分的正常生長[1]。解析小麥根系構型與生長環境的關系，針對不同干旱環境精確地改良和選擇適當根系構型，提高農作物的抗旱性和水分利用效率，對遺傳改良培育節水抗旱小麥新品種具有重要意義。根系構型主要由根的長度、直徑、分支、根毛和表面積等因素決定，近年來，在根系特征性狀的遺傳基礎、調控基因研究等方面取得了一系列成果[2-4]，其中，關于根系特征及其與產量的關系[5]、干旱脅迫對小麥根系特征的影響[6]、小麥根系性狀位點的挖掘與鑒定等具體層次的研究較多[7-9]，而宏觀全局層次、系統化多視角分析比較少見。本專題論文《小麥根系構型及抗旱性研究進展》[10]綜述了目前根系構型在調控小麥抗旱性方面的研究進展。通過系統介紹根向性生長，特別是根向重力性生長對植物根系結構的塑造作用，總結了目前挖掘到參與根系向重力性生長的相關基因及其分子調控機制，闡述了根向性生長調控的根系構型如何介導小麥對干旱脅迫的適應；隨后，針對具體的根系表型，進一步綜述了在干旱脅迫條件下小麥如何通過調控根系發育來改變根系形態，包括增加根長、調控側根數量和根毛密度等，來增強小麥對土壤水分的吸收和對干旱環境的適應；同時，系統總結了干旱脅迫條件下參與調控作物尤其小麥根系發育的相關基因及其分子調控機制。針對根系構型解析的研究難點，歸納整理了可用于小麥根系二維結構和三維結構表型分析的技術，并展望了改良根系結構在小麥抗旱育種中的應用前景，討論了如何挖掘更多潛在的小麥根系構型調控基因，以及解析相關基因的調控機理。

鑒定、篩選和培育抗旱小麥品種是解決干旱地區農業資源用水短缺、促進小麥產量提高的重要方法。迄今為止，有關春小麥苗期抗旱能力的鑒選工作已經取得一些重要成果，如研究發現，最大根長、胚芽鞘長、根冠比、地上地下部干鮮質量、苗高等多項指標被報道可以用于鑒定小麥抗旱性[11-15]。然而，單一指標不能全面、有效地評價各品種的抗旱性，而將多個苗期生長指標進行綜合評價來分析春小麥苗期抗旱性的研究較少。本專題論文《244份春小麥苗期抗旱性的鑒定》[16]以來自10個不同地區的244份春小麥品種（系）為試驗材料，利用控制含水量法進行苗期干旱脅迫，通過測定最大根長（maximum root length，MRL）、第一葉長（first leaf length，FLL）、第一葉寬（first leaf width，FLW）、胚芽鞘長（coleoptile length，CL）、地上部鮮重（shoot fresh weight，SFW）和地下部鮮重（root fresh weight，RFW）等13個苗期指標，利用描述統計法、隸屬函數法、主成分分析、聚類分析和相關性分析等方法對各春小麥品種（系）的抗旱性進行綜合評價，鑒定到22份高抗旱品種（系），并將不同抗旱等級的小麥群體之間進行方差分析，發現高抗旱和抗旱材料在第一葉形態、地上部干重、地下部鮮重和鮮重根冠比的抗旱系數與敏感和高敏感品種（系）之間有顯著差異，并通過分析綜合抗旱系數值與苗期抗旱系數的相關性，最終篩選出根部生物量（地下部鮮重和干重）作為苗期抗旱性鑒定的有效綜合指標。隨后，通過將苗期指標與成熟期株高、產量、千粒重等田間相關農藝性狀進行相關性分析發現，苗期胚芽鞘長、第一葉長和成熟期旗葉長、株高、穗長、小穗數和籽粒長呈極顯著正相關性，苗期整株生物量與籽粒千粒重呈極顯著正相關性。該研究成果為抗旱性春小麥種質資源篩選及抗旱優異種質利用提供了參考。

小麥抗旱性是由多基因控制的數量性狀，與周圍環境存在互作效應，具有較為復雜的遺傳基礎。挖掘并鑒定優異抗旱新種質、克隆抗旱新基因，對豐富我國小麥抗旱遺傳基礎，奠定小麥抗旱遺傳改良材料基礎具有重要意義。全基因組關聯分析（genome- wide association study，GWAS）是一種在全基因組水平上鑒定與性狀相關聯的標記或基因的研究策略，為數量性狀基因挖掘和復雜性狀的遺傳基礎解析提供了不可或缺的重要方法。基于GWAS等正向遺傳學分析，已經鑒定和克隆了多個小麥抗旱性相關位點及抗旱基因[17-19]。然而，我國小麥遺傳基礎較為狹窄，基因同質化較高，加強新抗旱種質和基因的發掘與利用，對豐富我國小麥抗旱基因資源、擴寬遺傳基礎具有重要意義。本專題研究論文《ICARDA引進小麥苗期抗旱性的全基因組關聯分析》[20]以198份國際干旱地區農業研究中心（ICARDA）引進的抗旱種質為材料，以苗期干旱和正常條件下的地上部鮮重、地下部鮮重、生物量和根冠比4個性狀為表型鑒定，基于加權隸屬函數值（值）綜合評價各個品種的抗旱性，發現品系IR214的值最大，為優異強抗旱種質。隨后，該研究將鑒定到的抗旱性表型數據與660K SNP芯片結合，進行GWAS分析，共檢測到102個與4個性狀抗旱系數顯著關聯的SNP位點，表型變異解釋率為1.07%—38.70%；并基于基因組注釋信息，篩選到31個抗旱相關基因，結合根等不同組織的RNA-seq數據，篩選出4個抗旱候選基因，對差異表達的候選基因進行qRT-PCR驗證，鑒定到和2個關鍵抗旱候選基因；隨后以抗旱性最強品系IR214和干旱敏感品系IR36為材料對候選基因進行驗證，發現的位點是潛在的功能位點。該研究結果為小麥抗旱遺傳改良奠定了材料基礎，為其分子設計育種提供了有用的標記信息。

灌漿期是小麥籽粒形成的關鍵時期，水分脅迫影響籽粒中光合產物的積累，導致減產，是抗旱性研究中具有代表性的時期，對于該時期相關性狀的調查與評價尤為重要；然而，傳統的作物表型獲取方法大多需要人工操作，費時費力且準確度較低，限制了優異種質資源的篩選效率。隨著現代農業技術的發展，高通量表型平臺以其靈活高效的特點正在被應用于田間作物表型信息的采集[21-23]。發掘抗旱相關高通量表型鑒定指標，用于描述和評估抗旱表型特征，是高效發掘和利用人工合成小麥種質資源的有效途徑。本專題論文《基于無人機多源影像數據的灌漿期人工合成小麥抗旱性評價》[24]以遺傳變異范圍廣、表型多樣性豐富的人工合成小麥為研究對象，通過田間小區播種，并設置干旱和灌溉2種水分處理；在灌漿期利用無人機多源影像數據提取了80份人工合成小麥種質的19種光譜指數，通過將不同光譜指數抗旱系數與小區產量抗旱指數進行相關性分析，發現OSAVI的抗旱系數與抗旱指數的關聯度最高，NDVI、CIre和NDRE的抗旱系數與抗旱指數的關聯度較高。隨后的主成分分析將19個光譜指數的抗旱系數轉換為3個相互獨立的綜合指標，并利用加權隸屬函數法聚合綜合指標，通過公式計算獲得各人工合成小麥種質的綜合抗旱性度量值。基于抗旱指數鑒定出6份強抗旱人工合成小麥種質，基于綜合抗旱性度量值鑒定出5份強抗旱種質，其中，SW004和SW009在2種方法的評價結果中均被評為強抗旱種質。基于OSAVI的抗旱系數對80份人工合成小麥種質進行抗旱性分級，分級結果與基于綜合抗旱性度量值的分級結果基本一致。根據OSAVI的抗旱系數鑒定出的6份強抗旱種質中，有5份在基于綜合抗旱性度量值分級中也被鑒定為強抗旱種質，說明了該方法的可靠性。該研究基于無人機多源影像數據，建立從高通量光譜指數中優選適用于人工合成小麥的抗旱性評價指標，為加快拓展小麥抗旱遺傳資源，提升旱地小麥育種水平提供了種質材料，為非接觸式評估技術在抗旱研究中的應用提供了新思路。

[1] XIAO G H, ZHANG Y Z. Adaptive growth: Shaping auxin-mediated root system architecture. Trends in Plant Science, 2020, 25(2): 121-123.

[2] 劉佳熠. 小麥根系性狀相關基因和的克隆及其優異單倍型發掘[D]. 楊凌: 西北農林科技大學, 2021.

LIU J Y. Cloning of genes related to root traits of wheat,and, and exploration of their excellent haplotypes [D]. Yangling: Northwest A & F University, 2021. (in Chinese)

[3] MAQBOOL S, HASSAN M A, XIA X C, YORK L M, RASHEED A, HE Z H. Root system architecture in cereals: progress, challenges and perspective. The Plant Journal, 2022, 110(1): 23-42.

[4] ZHANG Y Z, HE P, MA X F, YANG Z R, PANG C Y, YU J N, WANG G D, FRIML J, XIAO G H. Auxin-mediated statolith production for root gravitropism. The New Phytologist, 2019, 224(2): 761-774.

[5] 霍治軍. 不同抗旱類型冬小麥根系特征及其與產量的關系研究. 江西農業學報, 2015, 27(7):22-24.

HUO Z J. Study on root system characteristic and its relationship with yield of winter wheat varieties with different types of resistance to drought. Acta Agriculturae Jiangxi, 2015, 27(7): 22-24. (in Chinese)

[6] 苗青霞. 干旱脅迫對陜西省旱地冬小麥根系特征、生理特性及產量的影響研究[D]. 楊凌: 西北農林科技大學, 2020.

MIAO Q X. effects of drought stress on root properties, physiological characteristics, and grain yield of dryland winter wheat of Shaanxi Province [D]. Yangling: Northwest A & F University, 2020. (in Chinese)

[7] 王脈. 小麥苗期根系性狀優異位點挖掘及其對植株氮素利用效率的影響[D]. 楊凌: 西北農林科技大學, 2023.

WANG M. Exploring of excellent sites of wheat root traits at seedling stage and its effect on plant nitrogen use efficiency [D]. Yangling: Northwest A & F University, 2023. (in Chinese)

[8] 陳黃鑫. 小麥根系性狀位點的鑒定及其育種潛力評價[D]. 雅安: 四川農業大學, 2023.

CHEN H X. Identification and breeding potential evaluation of loci for root-related traits in wheat [D]. Yaan: Sichuan Agricultural University, 2023. (in Chinese)

[9] 劉洋, 王克森, 劉秀坤, 王利彬, 王燦國, 郭軍, 程敦公, 穆平, 劉建軍, 李豪圣, 趙振東, 曹新有, 張玉梅. 小麥幼苗根系相關性狀QTL定位與分析. 山東農業科學, 2021, 53(3): 1-9.

LIU Y, WANG K S, LIU X K, WANG L B, WANG C G, GUO J, CHENG D G, MU P, LIU J J, LI H S, ZHAO Z D, CAO X Y, ZHANG Y M. QTL mapping and analysis of root related traits in wheat seedlings. Shandong Agricultural Sciences, 2021, 53(3): 1-9. (in Chinese)

[10] 張余周, 王一釗, 高茹茜, 劉逸凡. 小麥根系構型及抗旱性研究進展. 中國農業科學, 2024, 57(9):1633-1645. doi: 10.3864/j.issn.0578- 1752.2024.09.002.

ZHANG Y Z, WANG Y Z, GAO R X, LIU Y F. Research progress on root system architecture and drought resistance in wheat. Scientia Agricultura Sinica, 2024, 57(9): 1633-1645. doi: 10.3864/j.issn.0578- 1752.2024.09.002.(in Chinese)

[11] 胡雯媚, 王思宇, 樊高瓊, 劉運軍, 鄭文, 王強生, 馬宏亮. 西南麥區小麥品種苗期抗旱性鑒定及其指標篩選. 麥類作物學報, 2016, 36(2): 182-189.

HU W M, WANG S Y, FAN G Q, LIU Y J, ZHENG W, WANG Q S, MA H L. Analysis on the drought resistance and screening of drought resistance appraisal indexes of wheat cultivars in seedling stage in southwest area. Journal of Triticeae Crops, 2016, 36(2): 182-189. (in Chinese)

[12] REBETZKE G J, RICHARDS R A, FETTELL N A, LONG M, CONDON A G, FORRESTER R I，BOTWRIGHT T L. Genotypic increases in coleoptile length improves stand establishment, vigour and grain yield of deep-sown wheat. Field Crops Research, 2007, 100(1): 10-23.

[13] 寧東賢, 王小璐, 趙玉坤, 楊秀麗, 馬崗, 楊麗萍, 李楠. 旱地小麥不同播深條件下胚芽鞘長度與產量的關聯性. 山西農業科學, 2018, 46(2): 203-206.

NING D X, WANG X L, ZHAO Y K, YANG X L, MA G, YANG L P, LI N. Study on the correlation between the coleoptile length and yield under different sowing depth conditions in dryland wheat. Journal of Shanxi Agricultural Sciences, 2018, 46(2): 203-206. (in Chinese)

[14] MOHAN A, SCHILLINGER W F, GILL K S. Wheat seedling emergence from deep planting depths and its relationship with coleoptile length. PlosOne, 2013, 8(9): e73314.

[15] 楊倩, 袁飛敏, 王海慶, 陳志國, 劉德梅. 西北旱地農家小麥品種抗旱生理機制探究. 分子植物育種, 2018, 16(18): 6105-6111.

YANG Q, YUAN F M, WANG H Q, CHEN Z G, LIU D M. Preliminary study on physiological mechanism of drought resistance of wheat varieties in northwest dryland. Molecular Plant Breeding, 2018, 16(18): 6105-6111. (in Chinese)

[16] 周全, 路秋梅, 趙張晨, 武宸冉, 符笑歌, 趙玉嬌, 韓勇, 藺懷龍, 陳微林, 牟麗明, 李興茂, 王長海, 胡銀崗, 陳亮. 244份春小麥苗期抗旱性的鑒定. 中國農業科學, 2024, 57(9):1646-1657. doi: 10. 3864/j.issn.0578-1752.2024.09.003.

ZHOU Q, LU Q M, ZHAO Z C, WU C R, FU X G, ZHAO Y J, HAN Y, LIN H L, CHEN W L, MOU L M, LI X M, WANG C H, HU Y G, CHEN L. Identification of drought resistance of 244 spring wheat varieties at seedling stage. Scientia Agricultura Sinica, 2024, 57(9): 1646-1657. doi: 10. 3864/j.issn.0578-1752.2024.09.003.(in Chinese)

[17] MAO H D, LI S M, CHEN B, JIAN C, MEI F M, ZHANG Y F, LI F F, CHEN N, LI T, DU L Y, DING L, WANG Z X, CHENG X X, WANG X J, KANG Z S. Variation in cis-regulation of a NAC transcription factor contributes to drought tolerance in wheat. Molecular Plant, 2022, 15(2): 276-292.

[18] MAO H D, LI S M, WANG Z X, CHENG X X, LI F F, MEI F M, CHEN N, KANG Z S. Regulatory changes in TaSNAC8-6A are associated with drought tolerance in wheat seedlings. Plant Biotechnology Journal, 2020, 18(4): 1078-1092.

[19] MEI F M, CHEN B, DU L Y, LI S M, ZHU D H, CHEN N, ZHANG Y F, LI F F, WANG Z X, CHENG X X, DING L, KANG Z S, MAO H D. A gain-of-function allele of a DREB transcription factor gene ameliorates drought tolerance in wheat. The Plant Cell, 2022, 34(11): 4472-4494.

[20] 張穎, 石婷瑞, 曹瑞, 潘文秋, 宋衛寧, 王利, 聶小軍. ICARDA引進小麥苗期抗旱性的全基因組關聯分析. 中國農業科學, 2024, 57(9): 1658-1673. doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2024.09.004.

ZHANG Y, SHI T R, CAO R, PAN W Q, SONG W N, WANG L, NIE X J. Genome-wide association study of drought tolerance at seedling stage in ICARDA-introduced wheat. Scientia Agricultura Sinica, 2024, 57(9): 1658-1673. doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2024.09.004.(in Chinese)

[21] QIN W L, WANG J, MA L F, WANG F L, HU N Y, YANG X Y, XIAO Y Y, ZHANG Y H, SUN Z C, WANG Z M, YU K. UAV-based multi-temporal thermal imaging to evaluate wheat drought resistance in different deficit irrigation regimes. Remote Sensing, 2022, 14(21): 5608.

[22] 孟雨, 溫鵬飛, 丁志強, 田文仲, 張學品, 賀利, 段劍釗, 劉萬代, 馮偉. 基于熱紅外圖像的小麥品種抗旱性鑒定與評價. 中國農業科學, 2022, 55(13): 2538-2551.doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2022. 13.005.

MENG Y, WEN P F, DING Z Q G, TIAN W Z, ZHANG X P, HE L, DUAN J Z, LIU W D, FENG W. identification and evaluation of drought resistance of wheat varieties based on thermal infrared image. Scientia Agricultura Sinica, 2022, 55(13): 2538-2551. doi: 10.3864/ j.issn.0578-1752.2022.13.005. (in Chinese)

[23] DAS S, CHRISTOPHER J, ROY CHOUDHURY M, APAN A, CHAPMAN S, MENZIES N W, DANG Y P. Evaluation of drought tolerance of wheat genotypes in rain-fed sodic soil environments using high-resolution UAV remote sensing techniques. Biosystems Engineering, 2022, 217: 68-82.

[24] 燕雯, 金秀良, 李龍, 徐子涵, 蘇悅, 張躍強, 景蕊蓮, 毛新國, 孫黛珍. 基于無人機多源影像數據的灌漿期人工合成小麥抗旱性評價. 中國農業科學, 2024, 57(9): 1674-1686. doi: 10.3864/j.issn.0578- 1752.2024.09.005.

YAN W, JIN X L, LI L, XU Z H, SU Y, ZHANG Y Q, JING R L, MAO X G, SUN D Z. Drought resistance evaluation of synthetic wheat at grain filling using uav-based multi-source imagery data. Scientia Agricultura Sinica, 2024, 57(9): 1674-1686. doi: 10.3864/ j.issn.0578-1752.2024.09.005.(in Chinese)

Drought Resistance Identification and Genetic Resource Mining in Wheat

MAO HuDe, DU LinYing, KANG ZhenSheng

Northwest A&F University/State Key Laboratory for Crop Stress Resistance and High-Efficiency Production, Yangling 712100, Shaanxi

2024-03-11；

2024-04-11

國家自然科學基金（32272044，32072002）、陜西省杰出青年科學基金（2023-JC-JQ-20）

毛虎德（通信作者），Tel：029-87081317；E-mail：mao_dehu@nwsuaf.edu.cn

（責任編輯 李莉）