葡萄是一種具有重要經(jīng)濟(jì)價值的多年生水果作物,，可作為水果食用或作為釀造葡萄酒的原材料,，已有逾萬年的馴化歷史[1],，并且在馴化過程中積累了大量的有害突變[1-3],。由于育種周期長,，育種性狀的遺傳學(xué)研究不深入,，遺傳轉(zhuǎn)化體系不成熟,，尚未廣泛應(yīng)用多組學(xué)與人工智能等革命性技術(shù),，葡萄的生物育種體系明顯滯后于一年生糧食作物,。以往的研究由于技術(shù)限制,，結(jié)構(gòu)變異尚未得到充分研究，而他們對性狀的影響至關(guān)重要[4-7],。此外,，以往的單參考基因組分析方法也會引入?yún)⒖蓟蚪M偏差,。隨著三代基因組測序技術(shù)的出現(xiàn)，完整基因組以及泛參考基因組的構(gòu)建已經(jīng)使得進(jìn)一步解析葡萄重要農(nóng)藝性狀成為可能[8, 9],。在當(dāng)前的育種4.0時代,，引入機(jī)器學(xué)習(xí)的全基因組選擇算法提高基因組預(yù)測準(zhǔn)確率，使得實(shí)現(xiàn)快速,、高效,、低成本的葡萄育種成為可能[4, 10]。

2024年11月4日,，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院深圳農(nóng)業(yè)基因組研究所（嶺南現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科學(xué)與技術(shù)廣東省實(shí)驗(yàn)室深圳分中心）周永鋒團(tuán)隊(duì)在《自然·遺傳學(xué)（Nature Genetics）》上在線發(fā)表了題為“Grapevine pangenome facilitates trait genetics and genomic breeding”的研究論文,。該研究構(gòu)建了首個馴化葡萄Grapepan v1.0圖泛參考基因組，成功消除了單參考基因組的偏差,?；诜夯蚪M，研究構(gòu)建了包含單核苷酸變異（SNP）,、插入缺失變異（InDel）和結(jié)構(gòu)變異（SV）的葡萄基因型圖譜與重要育種性狀的表型圖譜,。通過系統(tǒng)的群體遺傳學(xué)與數(shù)量遺傳學(xué)挖掘，解析了葡萄復(fù)雜農(nóng)藝性狀的遺傳基礎(chǔ),，定位了29個農(nóng)藝性狀相關(guān)的數(shù)量性狀基因位點(diǎn)(QTLs),。此外，發(fā)現(xiàn)大部分SVs與SNPs不連鎖,，SVs對農(nóng)藝性狀缺失的遺傳力有顯著貢獻(xiàn),。通過整合機(jī)器學(xué)習(xí)算法、基因型圖譜,、表型圖譜和數(shù)量遺傳學(xué)分析,，該研究提出了葡萄多性狀的全基因組選擇育種模型，成功構(gòu)建了葡萄全基因組選擇育種體系,。該體系將有效縮短育種年限,、降低育種成本、提高育種效率,，形成葡萄育種的新質(zhì)生產(chǎn)力,，為我國快速突破葡萄種業(yè)瓶頸奠定了基礎(chǔ)。同時,，這一研究的方法和模型也為其它多年生作物的遺傳育種提供了參考和借鑒,。

長期以來，由于單參考基因組無法全面代表物種的遺傳多樣性,，導(dǎo)致對變異識別不充分,、映射偏差，難以準(zhǔn)確分析且無法包含所有變異類型。然而,，圖形泛基因組的出現(xiàn)極大地改善了這一局限,，能夠更全面地代表物種的遺傳多樣性，消除參考基因組偏差,，并整合所有基因組變異,，實(shí)現(xiàn)對基因組變異的徹底和準(zhǔn)確識別。在這項(xiàng)最新的研究中,，科學(xué)家們對九個二倍體葡萄樣本（包括野生種和栽培品種）進(jìn)行了精細(xì)組裝,，獲得了18個端粒到端粒（T2T）水平的單倍型基因組。研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步整合新組裝和已發(fā)表的基因組,，成功構(gòu)建了葡萄圖形泛參考基因組（Grapepan v1.0），其總長度達(dá)到1.43 Gb,，是現(xiàn)有單參考基因組的2.88倍,。通過泛基因組，共檢測到236,449個可靠的結(jié)構(gòu)變異,。這項(xiàng)研究通過構(gòu)建圖形泛基因組,，能夠更廣泛地覆蓋并整合葡萄中的遺傳變異，為更深層次研究葡萄的遺傳基礎(chǔ)及育種提供了寶貴資源,。

圖1 | 葡萄T2T基因組組裝及泛參考基因組的構(gòu)建

數(shù)量遺傳學(xué)解析葡萄復(fù)雜農(nóng)藝性狀的遺傳基礎(chǔ)

構(gòu)建葡萄育種的基因組變異圖譜與重要性狀圖譜：該研究基于圖形泛參考基因組和466份重測序數(shù)據(jù),，繪制了葡萄群體基因組變異圖譜，共鑒定到8,591,919個點(diǎn)SNPs,、513,969個短的插入Indels）和236,449個SVs,。同時，為構(gòu)建葡萄重要性狀圖譜,，研究人員對上述的324份栽培葡萄的29 個關(guān)鍵農(nóng)藝性狀進(jìn)行了連續(xù)兩年（2016和2017年）的觀測收集,，這些性狀涉及果穗大小、漿果內(nèi)含物,、漿果性狀,、漿果大小和漿果果皮等五大類。結(jié)果表明,，不同性狀之間存在一定的關(guān)聯(lián)性,。例如，在漿果內(nèi)含物方面,，果糖 (Fru),、葡萄糖(Glu)和可溶性固形物 (SSC)之間呈顯著正相關(guān)（P < 0.001）。這些性狀之間的相關(guān)性表明它們可能共同受到某些基因座的調(diào)控,，這為基于全基因組選擇的多性狀優(yōu)良葡萄育種提供了重要的理論依據(jù)（圖2）,。

圖2 | 葡萄不同群體間29個農(nóng)藝性狀及其相關(guān)性

復(fù)雜農(nóng)藝性狀的遺傳基礎(chǔ)：該研究運(yùn)用數(shù)量遺傳學(xué)分析，共鑒定出148個與農(nóng)藝性狀顯著關(guān)聯(lián)的位點(diǎn),，其中136個基于SNPs數(shù)據(jù),，12個則基于SVs數(shù)據(jù),，這些位點(diǎn)覆蓋了約5.58%的基因組（圖3）。其中26個位點(diǎn)在之前研究中已有報(bào)道,，如在18號染色體上檢測到與無籽性狀相關(guān)的位點(diǎn),，而剩余的122個位點(diǎn)則為本研究首次發(fā)現(xiàn)的全新位點(diǎn)。研究還發(fā)現(xiàn)部分性狀的QTL候選位點(diǎn)存在一定的關(guān)聯(lián),，如可溶性固形物含量和漿果寬度相關(guān)位點(diǎn)鄰近,，該區(qū)域也存在選擇性清除現(xiàn)象。此外,，基于 XP-EHH 的分析,，研究發(fā)現(xiàn)不同葡萄群體（釀酒、鮮食,、美洲鮮食雜種）之間存在顯著分化的區(qū)域,，這些區(qū)域中存在與漿果顏色、果皮澀味,、漿果形狀,、果穗重量、果肉硬度,、果實(shí)大小和代謝物等相關(guān)的多個QTL位點(diǎn),，表明對農(nóng)藝性狀歧化選擇促進(jìn)了釀酒與鮮食葡萄的分化。

圖3 | 與農(nóng)藝性狀相關(guān)的候選基因座及其人工選擇印記

結(jié)構(gòu)變異貢獻(xiàn)缺失的遺傳力：在過去的研究中,，由于技術(shù)等因素的限制,，SVs常常被忽視，然而它們對性狀的影響同樣重要[7, 9],。本研究基于泛參考基因組和重測序數(shù)據(jù),，獲得了準(zhǔn)確、全面的葡萄SVs數(shù)據(jù),。分析結(jié)果顯示,，SVs與SNPs 之間的連鎖不平衡（LD）衰減很快，這表明葡萄數(shù)量性狀的部分缺失的遺傳力可能隱藏在SVs中[3,5,7],。本研究進(jìn)一步表明,，SVs 對大多數(shù)農(nóng)藝性狀的遺傳力具有重要貢獻(xiàn)，甚至在部分性狀上的影響遠(yuǎn)高于 SNPs,。例如,，全基因組 SVs 可解釋漿果寬度74.6%的遺傳方差，而SNPs僅解釋0.5%,；在可溶性固形物含量方面,，SVs貢獻(xiàn)了35.8%的遺傳力，而SNPs僅貢獻(xiàn)0.6%（圖4）。因此,，基于以往僅依賴SNPs的農(nóng)藝性狀預(yù)測方法效果非常有限,，而本研究結(jié)合SVs和SNPs數(shù)據(jù)的全基因組選擇模型顯著提升了預(yù)測的準(zhǔn)確性。

圖4 | 連鎖不平衡衰減和丟失的遺傳力

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的葡萄全基因組選擇育種體系

為建立遺傳變異和表型之間的聯(lián)系,，研究人員利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行計(jì)算多基因評分（PGS）,。在植物育種過程中，PGS的應(yīng)用可以在早期篩選優(yōu)良基因型,，育種者借此能夠快速篩選大量育種材料,，預(yù)測遺傳潛力[4, 10]。在本研究中,，研究人員利用全基因組選擇（GS）方法進(jìn)行表現(xiàn)預(yù)測分析,。通過將包含了表型和基因型的數(shù)據(jù)劃分為三個子集：訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集（圖5）,。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法解析基因型與表型數(shù)據(jù)間的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,，運(yùn)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建GS模型，進(jìn)一步通過驗(yàn)證集調(diào)整模型參數(shù),，進(jìn)行模型優(yōu)化，最后測試數(shù)據(jù)集評估最終模型的性能,。最終結(jié)果表明,，結(jié)合了結(jié)構(gòu)變異信息以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型的PGS評分預(yù)測準(zhǔn)確率平均超過50%。相較于之前的研究有顯著提高,，尤其是在漿果長度和可溶性固形物含量等性狀,。因此利用基因組選擇技術(shù)進(jìn)行葡萄遺傳改良具有現(xiàn)實(shí)可行性，并且具有較大的應(yīng)用潛力（圖6）,。通過對比傳統(tǒng)雜交育種和基因組選擇育種可知,，基因組選擇育種能夠提升4倍的育種效率，極大加速葡萄的育種效率,，革新葡萄的育種策略（圖7）,。基因組選擇育種在育種周期,，育種規(guī)模及育種成本等方面具有較大的優(yōu)勢,，能夠定向培育高品質(zhì)葡萄新品種。因此,，本研究構(gòu)建的葡萄全基因組選擇育種體系將有效推動葡萄關(guān)鍵農(nóng)藝性狀的高效篩選,，加速葡萄新種質(zhì)的創(chuàng)制，大幅縮短葡萄育種周期,，降低育種成本,。同時，本研究體系的構(gòu)建將為我國葡萄育種提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐，為實(shí)現(xiàn)葡萄分子設(shè)計(jì)育種提供理論基礎(chǔ),，為其它多年生作物的遺傳育種提供參考依據(jù),。

圖5 | 基因組選擇育種策略

圖6 | 主要農(nóng)藝性狀的預(yù)測準(zhǔn)確率

圖7 | 葡萄基因型選擇育種與雜交育種的比較

圖8 | 葡萄全基因組選擇育種的優(yōu)勢

該研究構(gòu)建的葡萄圖形泛基因組（Grapepan v1.0）和變異圖譜為葡萄基因組學(xué)研究和育種提供了寶貴資源。通過深入分析SVs在葡萄基因組中的分布,、與其他遺傳元件的關(guān)系以及對農(nóng)藝性狀遺傳力的貢獻(xiàn),，揭示了SVs在葡萄遺傳變異和育種中的重要作用。研究發(fā)現(xiàn)的葡萄農(nóng)藝性狀遺傳基礎(chǔ)和遺傳相關(guān)性,，為多性狀基因組選擇育種提供了理論依據(jù)和實(shí)踐指導(dǎo),，有助于加速葡萄品種創(chuàng)新，適應(yīng)種植需求,、市場變化和氣候變化,。未來，基于這些成果有望培育出更優(yōu)質(zhì),、多抗,、高產(chǎn)的葡萄新品種，推動葡萄產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,。同時,，該研究方法和成果也為其他作物的生物育種提供了借鑒和參考。

中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院深圳農(nóng)業(yè)基因組研究所（嶺南現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科學(xué)與技術(shù)廣東省實(shí)驗(yàn)室深圳分中心）周永鋒研究員,、肖華副研究員和南京農(nóng)業(yè)大學(xué)房經(jīng)貴教授為該文章的通訊作者,，基因組所(大鵬灣實(shí)驗(yàn)室)博士后劉眾杰、王楠,，博士生蘇穎,、龍頎明，彭艷玲副研究員和南京農(nóng)業(yè)大學(xué)上官凌飛教授為該文章的共同第一作者,，基因組所(大鵬灣實(shí)驗(yàn)室)博士后張帆,、薛輝、馬志堯,、劉文文,、徐小東、李超超,、曹雪瑾,、Bilal Ahmad、金仲鑫,、王怡雯,，博士生王旭、劉鎮(zhèn)亞,、碩士生曹碩,、侯婷,、蘇相年、劉玉婷,、黃貴州,、獨(dú)夢蕊、甘宇等周永鋒團(tuán)隊(duì)成員參與了此研究,，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院深圳農(nóng)業(yè)基因組研究所,、中國熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)院黃三文院士、加州大學(xué)爾灣分校Brandon Gaut教授對這項(xiàng)研究提出了寶貴的指導(dǎo),。中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院鄭州果樹研究所劉崇懷研究員,、樊秀彩研究員、孫磊博士,，新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)院園藝作物研究所伍新宇研究員,、鐘海霞副研究員參與了該研究。

該研究獲得了國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃,、國家優(yōu)秀青年科學(xué)基金（海外）,、國家自然科學(xué)基金、中央政府引導(dǎo)地方科技發(fā)展專項(xiàng)資金項(xiàng)目等項(xiàng)目的支持,。

原文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41588-024-01967-5

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