作物分子設(shè)計育種

1、l1、由來、由來 Peleman 和van der Voort 對“設(shè)計育種”(breeding by design ) 這一名詞進(jìn)行了商標(biāo)注冊 。l2、概念、概念 以生物信息學(xué)為平臺,以基因組學(xué)和蛋白組學(xué)的數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)基礎(chǔ),綜合作物育種學(xué)流程中的作物遺傳、生理生化和生物統(tǒng)計等學(xué)科的有用信息,根據(jù)具體作物的育種目標(biāo)和生長環(huán)境,先設(shè)計最佳方案設(shè)計最佳方案,然后開展作物育種試驗的分子育種方法分子育種方法。 l一、相關(guān)基礎(chǔ)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢一、相關(guān)基礎(chǔ)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 l二、我國開展分子設(shè)計育種的時機(jī)已經(jīng)二、我國開展分子設(shè)計育種的時機(jī)已經(jīng)成熟成熟 l三、我國作物分子設(shè)計育種的研究重點(diǎn)三、我國作物分

2、子設(shè)計育種的研究重點(diǎn) l1、 生物信息學(xué)遺傳信息數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)呈“爆炸式”增長 （1）基因組學(xué)3 大核酸序列數(shù)據(jù)庫EMBL 數(shù)據(jù)庫, NCBI的 GenBank數(shù)據(jù)庫，DDBJ 數(shù)據(jù)庫。（2）蛋白組學(xué)l2、分子標(biāo)記技術(shù)發(fā)展日新月異 第一代分子標(biāo)記，基于Southern雜交，RFLP;第二代分子標(biāo)記，基于PCR雜交，SSR;第三代分子標(biāo)記，基于基因序列，cDNA序列的SSR和SNPl3、基因和 QTL 定位研究廣泛深入 數(shù)量性狀的基因位點(diǎn)(QTL)定位; 植物 QTL 定位方法：區(qū)間作圖，復(fù)合區(qū)間作圖和基于混合線性模型的復(fù)合區(qū)間作圖； 等位基因變異的檢測與表型性狀的深入鑒定。l4、基因電子定位與

3、電子延伸得到應(yīng)用 利用 EST或cDNA全長序列等信息對表達(dá)序列直接進(jìn)行作圖，把不同基因定位在染色體上； NCBI利用BLAST技術(shù)把 EST數(shù)據(jù)進(jìn)行了整理建立了 dbEST數(shù)據(jù)庫；5、轉(zhuǎn)基因技術(shù)和標(biāo)記輔助選擇方法取得一定進(jìn)展 轉(zhuǎn)基因技術(shù)僅限于利用主基因改良單一目標(biāo)性狀； 分子標(biāo)記輔助選擇并不比傳統(tǒng)的選擇方法在對主基因控制的性狀方面有明顯優(yōu)勢;對多基因控制的重要農(nóng)藝性狀 ,由于 現(xiàn)有的 QTL 定位成果很難直接用于指導(dǎo)分子標(biāo)記輔助選擇。l1、擁有生物信息學(xué)的研究力量和技術(shù)。 首次對水稻全基因組測序并對水稻第4 染色體精細(xì)測序； 從基因組序列、EST信息和全長 cDNA序列中發(fā)掘新標(biāo)記和新基因的

4、工作取得了一定進(jìn)展。l2、開展虛擬分子育種。我國利用分子數(shù)量遺傳學(xué)和計算機(jī)技術(shù)研究 QTL 作圖、QTL 與環(huán)境之間的關(guān)系方面位于國際同等水平。l3、擁有建立大型的數(shù)據(jù)搜集和處理系統(tǒng)的技術(shù)和經(jīng)驗。 國家作物種質(zhì)資源信息系統(tǒng)已建立多年 ,目前該系統(tǒng)中儲存的數(shù)據(jù)已達(dá)數(shù)千萬項 。l4、擁有基因作圖、比較基因組學(xué)研究、等位基因多樣性研究等關(guān)鍵技術(shù)。 大多數(shù)重要性狀基因作圖； 開展小麥族內(nèi)的物種之間、禾本科作物之間的比較基因組學(xué)研究；l5、與國外相比，存在問題、與國外相比，存在問題1) 主要農(nóng)藝性狀基因發(fā)掘和功能研究存在不足；2) 分子設(shè)計育種相關(guān)的信息系統(tǒng)不夠完善。3) 分子設(shè)計育種理論研究相對滯后。

5、l1、重要農(nóng)藝性狀基因/QTL 高效發(fā)掘 構(gòu)建作物的高代回交導(dǎo)入系群體, 并結(jié)合 定向選擇,消除復(fù)雜的遺傳背景對基因/QTL 定位精度的不良影響,高效發(fā)掘種質(zhì)資源中重要農(nóng)藝性狀的基因/QTL 。l2、建立核心種質(zhì)和骨干親本的遺傳信息鏈接 獲取親本攜帶的基因及其與環(huán)境互作的信息預(yù)測不同親本雜交后代在不同生態(tài)環(huán)境下的表現(xiàn)提供信息支撐。l3、建立主要育種性狀的 GP模型 GP(Genotype to phenotype) GP 模型利用發(fā)掘的基因信息、核心種質(zhì)和骨干親本的遺傳信息鏈接提供的信息,結(jié)合不同作物的生物學(xué)特性及不同生態(tài)地區(qū)育種目標(biāo),對育種過程中各項指標(biāo)進(jìn)行模擬優(yōu)化,預(yù)測不同親本雜交后代產(chǎn)生

6、理想基因型和育成優(yōu)良品種的概率,大幅度提高育種效率。四、四、 分子設(shè)計育種實例分子設(shè)計育種實例l（一）、步驟(1) 定位所有相關(guān)農(nóng)藝性狀的QTL ; (2) 評價這些位點(diǎn)的等位性變異; (3) 開展設(shè)計育種。四、四、 分子設(shè)計育種實例分子設(shè)計育種實例l（二）、過程（二）、過程1、 研究育種目標(biāo)性狀的研究育種目標(biāo)性狀的QTL2、 評價這些位點(diǎn)的等位性變異評價這些位點(diǎn)的等位性變異;3、 開展設(shè)計育種。開展設(shè)計育種。l（1）構(gòu)建作圖群體l（2）篩選多態(tài)性標(biāo)記l（3）構(gòu)建標(biāo)記連鎖圖譜l（4）評價數(shù)量性狀的表現(xiàn)型和QTL分析。 有一包含65 個染色體片段置換系( chromosome segment s

7、ubstitution line , CSSL) 的群體,產(chǎn)生這一群體的2 個親本分別為粳稻Asominori(背景或輪回親本) 和秈稻IR24 (供體或非輪回親本) 。每個CSSL 包含一個或幾個來自IR24的染色體片段,其余染色體來自背景親本Asominori 。所有供體染色體片段覆蓋了IR24 的整個基因組,不同染色體片段用不同的RFLP 標(biāo)記表示。l根據(jù)粒長的觀測值,可以通過分析不同標(biāo)記基因型間粒長的差異顯著性來判斷哪些片段上攜帶有影響粒長的QTL 。存在QTL 的可能性常用LOD 值的大小來衡量(圖1-A) ,l實踐中,可根據(jù)不同研究目的選擇LOD 臨界值 去判定QTL 的存在,如果

8、研究目的在于QTL 的的克隆和功能分析克隆和功能分析,則判定QTL 存在時應(yīng)選擇較高的LOD臨界值,如3.0 或更高,以避免假陽性;如果目的在于預(yù)測基因型預(yù)測基因型,則假陽性不會對結(jié)果造成較大的負(fù)面影響,此時可選擇較低的LOD 臨界值,如1.0 ,以保證效應(yīng)較小的QTL 也能鑒定出來。在上面的實例中,當(dāng)采用0.83 的臨界值時(對應(yīng)于顯著性水平0.05) ,我們一共鑒定出13 個控制粒長的QTL ,8 個控制粒寬的QTL ,同時也鑒定出一些上位性QTL 。2、結(jié)合育種目標(biāo)設(shè)計目標(biāo)基因型、結(jié)合育種目標(biāo)設(shè)計目標(biāo)基因型l（1）QTL 在染色體上的位置l（2）遺傳效應(yīng)l（3） QTL 之間的互作l（4

9、） QTL 與背景親本和環(huán)境之間的互作l（5）模擬預(yù)測各種可能基因型的表現(xiàn)型,從中選擇符合特定育種目標(biāo)的基因型。l根據(jù)上面的信息,可以預(yù)測各種可能的基因型的表現(xiàn)型(圖2) ,發(fā)現(xiàn)最小和最大粒長基因型的粒長分別是4.20 mm 和6.21 mm ,最小和最大粒寬基因型的粒寬分別是2.12 mm 和3.07 mm。假定育種目標(biāo)是長粒和寬粒型,由于一些QTL 在2 個性狀上有負(fù)向的一因多效現(xiàn)象,不可能獲得一個基因型既具有圖2 中最大粒長又具有最大粒寬。經(jīng)模擬我們發(fā)現(xiàn)一個設(shè)計基因型,其粒長為6.05 mm ,粒寬為3.00 mm ,接近最大粒長6.21 mm 和最大粒寬3.07mm(圖2) 。至此我們

10、設(shè)計出一個最符合長粒和寬粒型這一育種目標(biāo)的基因型。達(dá)到目標(biāo)基因型的途徑分析達(dá)到目標(biāo)基因型的途徑分析 獲得圖2 中的設(shè)計基因型,需要IR24 的4 個染色體片段,即M1 、M6 、M23 和M25。在65 個CSSL中,CSSL5 包含片段M6 ; CSSL16 包含片段M1 和M23 ;CSSL19 包含片段M25 ;因此可以作為產(chǎn)生設(shè)計基因型的親本材料。但CSSL19 包含有我們不需要的片段M12 , 在選擇過程中需要將其替換為Asominori 的片段。 3 個親本間的三交(又稱頂交) 組合有可能將我們需要的染色體片段聚合在一起,產(chǎn)生三交組合的方式有3 種,即三交組合1 : (CSSL5

11、CSSL16) CSSL19 ; 三交組合2 : (CSSL5 CSSL19) CSSL16和三交組合3 : (CSSL16 CSSL19) CSSL5。假定采用標(biāo)記輔助方法選擇目標(biāo)基因型,可供選擇的方案有很多,這里只考慮其中的2 種,標(biāo)記選擇方案1 :產(chǎn)生100 個三交F1 個體,每個產(chǎn)生30 個F2 個體,利用單粒傳共產(chǎn)生3 000 個F8 家系,然后從中選擇目標(biāo)基因型;標(biāo)記選擇方案2 :產(chǎn)生100 個三交F1 個體,通過標(biāo)記輔助選擇只保留含有目標(biāo)染色體片段的個體,每個中選個體產(chǎn)生30 個F2 個體,利用單粒傳產(chǎn)生F8 家系,然后從中選擇目標(biāo)基因型。以上過程借助遺傳育種模擬工具QuCim 實現(xiàn)。 對每個三交組合,2 種標(biāo)記選擇方案得到的F8家系數(shù)相等(表1) 。從三交組合1 平均獲得716 個目標(biāo)基因型F8 家系,三交組合2 平均獲得2318 個,三交組合3 平均獲得1118 個(表1) 。但從2 種標(biāo)記選擇方案需要測試的DNA 樣品數(shù)和每個中選的F8家系需要測試的DNA 樣品數(shù)來看,2 種標(biāo)記選擇方案有著巨大的差異。以三交組合1 為例,利用標(biāo)記選擇方案1 需要測試3000 個DNA 樣品,而利用標(biāo)記選擇方案2 需要測試459 個DNA 樣品;對標(biāo)記選擇方案1 來說,每個中