中國農(nóng)業(yè)科學院蔬菜花卉研究所蔬菜種質(zhì)資源創(chuàng)新團隊建立多倍體植物加速演化模型

　　遠緣雜交與多倍化是被子植物物種大爆發(fā)的主要推動力。全球半數(shù)以上的農(nóng)作物及其野生近緣種經(jīng)歷過遠緣雜交及基因組加倍。在不同類群中，基因組的重排程度差異巨大。造成這一現(xiàn)象的分子機制一直是生物學中的重大科學問題。雖然通過對現(xiàn)有物種的基因組分析提出了一些基因組演化理論，但缺乏實驗驗證。因此，創(chuàng)建一個基因組加速演化的研究模型非常重要。

 

　　近期，中國農(nóng)業(yè)科學院蔬菜花卉研究所種質(zhì)資源團隊在人工合成的蘿卜×甘藍（RRCC）異源四倍體中建立了基因組加速演化的研究模型，揭示了異源多倍體植物基因組早期演化特征，通過基因編輯促進了同祖染色體重組和染色體剔除，首次誘導了能使配子迅速降倍的次級減數(shù)分裂。同時，在精細位點上實現(xiàn)了基因定點轉(zhuǎn)換，創(chuàng)制了目標位點嵌合新基因。該研究創(chuàng)制的人工多倍體演化模型為遺傳研究和育種提供了關(guān)鍵平臺。研制的染色體重組技術(shù)、基因定點轉(zhuǎn)換和新基因誘導技術(shù)為作物基因設(shè)計提供了重要工具。相關(guān)研究成果于2022年12月30日以Characterization and acceleration of genome shuffling and ploidy reduction in synthetic allopolyploids by genome sequencing and editing為題以research article形式發(fā)表在Nucleic Acids Research上。

 

　　十字花科包含蘿卜、白菜、甘藍、油菜、芥菜等重要的蔬菜作物、油料作物和調(diào)料作物。遠緣雜交被廣泛的應用于十字花科作物的種質(zhì)創(chuàng)新和遺傳育種。蘿卜屬和蕓薹屬作物分別獨立進化出對方稀缺的優(yōu)良性狀和抗性基因。但是，屬間基因組的重組困難制約了優(yōu)良基因的穿梭轉(zhuǎn)育，使得遠緣雜交育種難以取得實質(zhì)性突破。為了解決這一問題，研究團隊前期創(chuàng)制和引進了大量遠緣雜交新種質(zhì)。該研究首先對一份自交8代以上的蘿卜×甘藍（RRCC）異源四倍體基因組測序，揭示了多倍體基因組的早期演化。發(fā)現(xiàn)人工合成的異緣多倍體中基因組的刪除速度很快，而基因組重排速度要慢得多。核心基因和高頻基因傾向于保留，而特有基因和低頻基因傾向于丟失。大片段的染色體刪除富集在異染色質(zhì)區(qū)，可能是染色體斷裂產(chǎn)生?；蚪M間的轉(zhuǎn)座主要發(fā)生在同源片段之間，并以短片段為主。表明基因轉(zhuǎn)換是遠緣雜種基因組間遺傳物質(zhì)轉(zhuǎn)移的主要途徑。為加速基因組重排，在蘿卜×甘藍上建立了高效的基因編輯技術(shù)。通過編輯FANCM基因，提高了部分同源（homoeologous，也翻譯為同祖）染色體的重組效率，并首次誘導了能使配子基因組迅速降倍的次級減數(shù)分裂。基因組降倍在遠緣雜交和倍性育種上具有重要應用價值。通過編輯FLIP基因，成功實現(xiàn)了基因定點轉(zhuǎn)換，創(chuàng)制了目標位點嵌合新基因。研究結(jié)果揭示了新合成的異源多倍體基因組演化規(guī)律，首次建立了基因組加速重組、高效剔除、快速降倍的研究模型，并創(chuàng)建了同源基因精準轉(zhuǎn)換以創(chuàng)造新基因的技術(shù)。該結(jié)果在多倍體人工演化研究、種質(zhì)資源創(chuàng)新和遺傳育種領(lǐng)域具有廣闊應用前景。

 

　　當前的育種面臨嚴峻的資源限制和技術(shù)瓶頸。如果把每個基因比作一張牌，那么一個優(yōu)良的品種或一份優(yōu)異的骨干親本則是育種家幸運地抓到的一副好牌，其形成和獲得具有很強的偶然性。本研究成果賦予育種家洗牌、分牌和換牌的主動權(quán)。因而，這一革命性新技術(shù)將突破親緣關(guān)系對種質(zhì)資源可用性的制約，創(chuàng)制具有遠緣優(yōu)勢的新品種、新材料和新基因。

 

　　該論文第一作者為中國農(nóng)業(yè)科學院蔬菜花卉研究所張曉輝副研究員及其指導的碩士研究生張雙雙、劉中萍。通訊作者為張曉輝副研究員和王海平研究員。該論文特別致謝了李錫香研究員的貢獻。該研究得到國家自然科學基金、中國農(nóng)業(yè)科學院創(chuàng)新工程及所級青年英才等項目的資助。

 

　　原文鏈接：https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkac1209/6965464