新京報訊 據(jù)中國農業(yè)科學院網(wǎng)站消息，近日，中國農業(yè)科學院生物技術研究所玉米功能基因組創(chuàng)新團隊首次系統(tǒng)揭示玉米根系構型高通量表型組及微觀形態(tài)的遺傳基礎，研發(fā)了根系表型分析算法，構建的機器學習模型實現(xiàn)了根系結構智能預測與關鍵基因挖掘，為作物遺傳改良提供新策略與基因資源。相關研究成果發(fā)表在《宏（iMeta）》上。

玉米根系的多樣性決定了其固根能力、養(yǎng)分吸收能力及抗逆性，對產量形成有至關重要的影響。但植物根系地下特性和表型檢測方法的局限性也給育種選擇帶來了很大的挑戰(zhàn)。

該研究對316個玉米品種的根系構型及細胞結構展開深入研究，獲取了131個根部性狀數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)熱帶、亞熱帶與溫帶玉米品系在部分根部性狀上存在顯著差異，通過全基因組關聯(lián)分析，鑒定出大量根系調控基因，證實了巖藻糖基轉移酶5（FUT5）在根系發(fā)育及耐熱性中的重要作用，其不同單倍型與主根特征存在關聯(lián)，具有育種應用潛力。此外，開發(fā)了根系表型機器學習預測模型PRSA，結合根切片微表型數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了根系結構智能預測，突破了傳統(tǒng)表型檢測瓶頸。該成果與前期研究共同構建了玉米地上—地下、宏觀—微觀全方位表型分析體系，運用機器學習算法，構建高預測精度的表型預測模型，實現(xiàn)對復雜農藝性狀的早期精準預測，為玉米及其他作物智能設計育種提供技術支撐。

該研究得到農業(yè)生物育種重大專項、國家自然科學基金及中國農業(yè)科學院科技創(chuàng)新工程等項目的資助。

編輯 張樹婧