玉米（Zea mays ssp. Mays）是种植最广泛的作物之一，占世界谷物产量的38%以上。由于紧凑的植物结构，玉米可以高密度种植进而推动产量的增加。更少的雄穗分枝数（TBN）是玉米紧凑植株结构的重要影响因素，受许多数量性状位点（QTL）的控制，因此剖析TBN的遗传结构对于进一步改良植株结构和玉米产量具有重要意义。目前仍缺乏快速大规模克隆数量性状位点的方法，这限制了现代玉米改良的发展。
2023年8月26日，华中农业大学李林教授（通讯作者）等研究团队在Nature Communications在线发表了题为“QTG-Miner aids rapid dissection of the genetic base of tassel branch number in maize”的研究论文，开发了一种基于多组学数据的玉米数量性状基因（QTGs）大规模快速克隆技术QTG-Miner，定位克隆并验证了7个雄穗分枝数QTL基因，构建了一个全面的TBN分子调控网络，并揭示了现代玉米遗传改良过程中雄穗分枝数性状调控基因的驯化选择和相关的生物学途径。QTG-Miner是系统解析作物重要农艺性状遗传和分子机制的高效方法。
首先该团队介绍了QTL-Miner的基本原理和分析流程。该方法有三个分析步骤，分别是QTL的初定位、单个QTL位点分离材料的筛选和测序及利用QTG-Miner进行候选基因的挖掘（图1）。在对QTL的初定位，QTG-Miner可以分析F2、DH、RIL和NIL群体。在QTL初定位基础上，利用转录组测序（RNA-seq）鉴定群体中目标QTL区间内具有不同基因型但在该区域外遗传距离尽可能近的个体，以鉴定差异表达基因（DEGs）和序列变异。利用QTG-Miner进行候选基因挖掘，QTG-Miner集成了多组学网络图，人工智能（最短距离，SD和机器学习算法，ML），以及对上述对比个体之间检测到的突变或多态性的生物学后果的解释。在候选基因预测过程中，已鉴定的DEGs和基因序列变异根据比例权重来进行优先排序。和根据目标QTL区间内所有基因的预测结果和功能注释，筛选出高置信度的候选基因。
图1 QTG-Miner的基本原理和工作流程
研究团队利用QTG-Miner预测了12个雄穗分枝数QTL的候选基因，并通过SD算法和NeuralNet的加权权重对候选基因进行排序（图2）。并利用EMS诱变和CRISPR基因编辑对候选基因进行表型验证，成功验证了7个TBN候选基因对雄穗分枝数的调控功能（图3）。通过多组学网络图构建了玉米TBN的分子调控网络，分析了网络中基因富集的12种生物学途径，和qTBN8-2（lrs1）网络中的重要基因（图4）。
图2 QTG-Miner鉴定了12个玉米雄穗分枝数QTL的候选基因
图3 QTG-Miner鉴定的qTBN3-1和qTBN7-1候选基因的验证
图4 玉米中TBN的综合分子网络和基因富集分析
通过分析7个候选基因在大刍草、农家种和玉米自交系间的核苷酸多样性，发现在玉米驯化和改良过程中等位基因的频率逐渐增加，说明关键雄穗分枝数QTG在玉米改良中受到选择（图5）。此外雄穗分枝数QTG在雌性杂种优势群（FHGs）和雄性杂种优势群（MHGs）之间的多个生物学途径中，特别是在分生组织稳定和决定途径中，具有显著的同向选择（图6）。
图5 包括qTBN8-2（lrs1）的7个候选基因的选择分析
图6 现代玉米杂交育种过程中FHGs和MHGs之间TBN途径的同向选择
Wang, X., Li, J., Han, L., et al. QTG-Miner aids rapid dissection of the genetic base of tassel branch number in maize[J]. Nature Communications, 14, 5232 (2023).
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