Nature公布小麦基因组

利物浦大学、加州大学戴维斯分校等9所研究机构合作对小麦基因组进行了测序，他们的研究将于十一月二十九日在Nature杂志上发表，有望帮助人们增加小麦产量，培育更适应环境变化的品种。

　　

生物通报道：利物浦大学、加州大学戴维斯分校等9所研究机构合作对小麦基因组进行了测序，他们的研究即将于十一月二十九日在Nature杂志上发表，有望帮助人们增加小麦产量，培育更适应环境变化的品种。

到2050年，世界人口预计会从七十亿增加到九十亿，在可用耕地越来越少的情况下，要满足全球对粮食持续增长的需求，就要培育出高产量的主要农作物。“小麦、水稻和玉米是世界粮食供应的三大支柱，”文章的共同作者，加州大学戴维斯分校植物科学教授Jan Dvorak说。

普通小麦来源于三个祖先，其基因组是三个基因组的复合体特别复杂，普通小麦的基因组大小是人类基因组的五倍。“小麦的基因组很庞大也很复杂，可能是迄今为止测序了的最复杂的基因组”利物浦大学Neil Hall教授说，庆幸的是科学家们现在使用的测序技术比当年人类基因组测序快上百倍。

研究人员利用罗氏454测序平台共测序了超过90,000个基因，他们采用全基因组“鸟枪测序”技术，生成了上十亿基因组随机片段的读段，并将它们组装起来。研究者们指出，他们使用的新技术有望用于其他复杂基因组的测序，例如重要的生物能源作物，甘蔗。

为了了解小麦基因的突变，利物浦大学科学家与德国生物信息和系统生物学研究所合作，将小麦基因组序列与已知禾本基因进行了比较（例如大米和大麦）。冷泉港与加州大学的研究人员则将普通小麦的基因组与其祖先进行比较，以此评估普通小麦自8000年前出现以来基因组中发生的突变。

研究人员确定了小麦基因与特定性状之间的关联，现在人们可以利用这些数据培养适应不同环境的小麦新品种。“了解小麦遗传学信息，并将数据整理成为可供育种使用的形式，将有助于开发具有特殊性状的新品种，例如抗病性和抗旱性。”文章共同作者Anthony Hall说。

这项研究成果非常重要，不仅有助于人们了解小麦基因组及其进化过程，更有望帮助人们应对日益凸显的全球粮食危机。相信在全球科研工作者的共同努力下，完成普通小麦的高质量基因组就在不远的将来。

（生物通编辑：叶予）

生物通推荐原文摘要：

Analysis of the bread wheat genome using whole-genome shotgun sequencing

Bread wheat (Triticum aestivum) is a globally important crop, accounting for 20 per cent of the calories consumed by humans. Major efforts are underway worldwide to increase wheat production by extending genetic diversity and analysing key traits, and genomic resources can accelerate progress. But so far the very large size and polyploid complexity of the bread wheat genome have been substantial barriers to genome analysis. Here we report the sequencing of its large, 17-gigabase-pair, hexaploid genome using 454 pyrosequencing, and comparison of this with the sequences of diploid ancestral and progenitor genomes. We identified between 94,000 and 96,000 genes, and assigned two-thirds to the three component genomes (A, B and D) of hexaploid wheat. High-resolution synteny maps identified many small disruptions to conserved gene order. We show that the hexaploid genome is highly dynamic, with significant loss of gene family members on polyploidization and domestication, and an abundance of gene fragments. Several classes of genes involved in energy harvesting, metabolism and growth are among expanded gene families that could be associated with crop productivity. Our analyses, coupled with the identification of extensive genetic variation, provide a resource for accelerating gene discovery and improving this major crop.