《Genome Biology》整合表型组学、代谢组学和基因组学分析为解析精米代谢的遗传基础提供新见解

为解决代谢组学技术难题，研究人员开展水稻代谢遗传基础研究，发现新方法及候选基因，意义重大。

　　

在全球粮食安全的大舞台上，水稻扮演着举足轻重的角色，它是全球半数以上人口的主食。然而，随着人口的持续增长，到 2035 年预计需要额外 1.12 亿吨大米来满足需求，可耕地和灌溉水却在不断减少，气候条件也变幻莫测，这给水稻生产带来了巨大挑战。培育抗逆的优质水稻品种迫在眉睫，而水稻的代谢物在其中起着关键作用，比如花青素不仅参与植物的多种生理过程，还对人体健康有益，能预防心血管疾病、具有抗癌效果；磷脂则可抑制肿瘤生长和转移，还具备抗炎作用。

为了深入了解水稻代谢的奥秘，华中农业大学等机构的研究人员开展了一项极具意义的研究，相关成果发表在《Genome Biology》上。

研究人员采用了多种关键技术方法。他们收集了 533 份水稻种质资源，运用高光谱成像系统（HSI）获取精米的光谱数据，同时利用高效液相色谱（HPLC）对代谢物进行测量。通过一系列数据处理和分析手段，包括计算皮尔逊相关系数、运用 8 种机器学习模型筛选重要高光谱指数，以及进行全基因组关联研究（GWAS）等，深入探究水稻代谢的遗传基础。

在研究成果方面：

• 获取代谢物和高光谱指数：从 533 份水稻种质资源中，研究人员成功提取出 887 种代谢物和 1848 个高光谱指数。经过计算和分析，筛选出 554 种代谢物和 1313 个高光谱指数，用于后续的 GWAS 研究。这些代谢物涵盖多个类别，不少具有重要的生理功能，像黄酮类的表儿茶素能增强代谢、调节免疫和抗肿瘤，脂质类的磷酸胆碱是水稻重要的生长调节剂12。

• GWAS 分析：对筛选后的代谢物和高光谱指数进行 GWAS 分析，发现了 17,509 个显著的位点 - 性状关联，涉及 2882 个单核苷酸多态性（SNPs）。这为进一步探究代谢物和高光谱指数的遗传关系提供了重要线索3。

• 共定位分析：通过共定位分析，确定了 6415 对代谢物和高光谱指数的位点对，还筛选出 1761 个候选基因。这些基因与多种代谢过程相关，尤其是脂质和维生素代谢。例如，研究发现 LOC_Os07g11020 基因（Rc）可能影响种子颜色，且与多种黄酮类和脂质代谢相关。通过构建 Rc 基因编辑和过表达水稻植株，验证了其对这些代谢物和高光谱指数的调控作用。此外，研究还发现 LOC_Os09g18450 基因编码的黄酮醇合酶（OsFLS），能调节黄酮类物质和高光谱指数 ddA42 的水平45。

• hGWAS 的潜力：研究发现 hGWAS 能识别出 mGWAS 未发现的新位点，如在研究 ddA42 和黄酮类物质时，hGWAS 在 9 号染色体上发现了新的显著定位位点。这表明 hGWAS 在探索代谢物调控基因方面具有巨大潜力6。

在结论与讨论部分，研究表明高光谱成像结合机器学习方法是一种强大的工具，可快速、低成本地评估作物代谢物。筛选出的高光谱指数能作为代谢物的指标用于 GWAS 分析，帮助识别候选基因。研究还确定了各类代谢物的特征波长范围，进一步验证了高光谱指数替代代谢物进行 GWAS 分析的可靠性。此外，研究中构建的代谢物与高光谱指数的关联网络，为后续水稻代谢相关研究提供了丰富的遗传资源。这项研究成果不仅为水稻代谢调控机制的探索提供了新的视角，还有望加速作物育种进程，对农业生产和粮食安全具有重要意义。