多組學數據庫“齊聚薈”助力油菜“全能”競技

油菜產業集觀賞、蜜源、生態、經濟作物等多種功能于一身，是新興的“全能選手”。圍繞油菜，我國科學家近年來實現了從理論、技術、產品到轉化的鏈式創新，推動了我國油菜基礎研究與應用步入世界第一方陣。

然而，如何將基礎研究中長期積累的資源和多組學數據優勢轉化成育種優勢，仍是當前乃至未來很長一段時期油菜遺傳育種的核心研究內容之一。

華中農業大學信息學院教授楊慶勇團隊發布油菜群體變異數據庫BnVIR，建立了甘藍型油菜基因型與基因表達、表型的關聯，為快速高效地挖掘油菜候選變異和基因提供了平臺。這是繼該團隊構建首個油菜泛基因組及其數據庫BnPIR、油菜轉錄組數據庫BnTIR、植物遺傳變異參考面板數據庫Plant-ImputeDB后又一重要工作，對油菜種質資源精準鑒定、評價、利用以及分子育種具有重要推動作用。相關論文2月8日在線發表于《分子植物》。

尋找遺傳變異從“圖”開始

油菜是世界四大油料作物之一，我國年均油菜生產和消費居世界首位，常年種植面積1億畝左右。近年來，油菜的油、菜、花、飼、肥、蜜等多種功能得以全面開拓，是三產融合發展的“多面手”。油菜“華麗變身”的背后，少不了科技力量的支持。

“然而，當前我國油菜大多以常規育種與分子標記輔助選擇育種技術為主，與國外大規模應用的以基因組選擇為核心的分子育種技術相比，在品種育成速度、成功率及效率等方面仍存在較大差距。”論文通訊作者楊慶勇指出。

對于遺傳變異非常豐富的甘藍型油菜，研究人員如何解析其中的基因密碼，為挖掘重要的功能基因提供便利？

遺傳變異是物種表型多樣性形成的物質基礎，包括單核苷酸多態性（SNP）、小片段的插入/缺失（InDel）以及大規模結構變異（SV）。目前，遺傳變異已經被廣泛應用于人類疾病、動植物重要農藝或經濟性狀相關遺傳位點的鑒定、重要功能基因的克隆、分子標記輔助選擇育種等工作。

楊慶勇向《中國科學報》進一步解釋說，“其中，對于作物遺傳育種，準確了解遺傳變異對基因的調控效應以及與表型分化的關聯，對種質資源的精準鑒定和優異等位基因的挖掘具有重要作用。”

傳統的遺傳變異檢測手段主要通過基因組重測序，然后將重測序的讀段比對到參考基因組，可以稱之為“按圖索異”。楊慶勇介紹，這里的“圖”是指參考基因組。其團隊很早就提出了構建一份系統全面的“圖”，以快捷方便地檢索、使用相關基因組資源的研究思路和策略。

團隊首先提出整合多個代表性種質資源的基因組信息，構建了首個油菜泛基因組和比較基因組生物信息平臺BnPIR。相關論文2020年10月發表于《植物生物技術雜志》。用楊慶勇的話說，“泛基因組數據庫僅僅是個開端”。

挖掘與表型相關的候選變異

在這項新研究中，楊慶勇團隊首先構建了一套由2311個甘藍型油菜核心種質鑒定的10090561個遺傳變異的數據集，其中包括SNP、InDel和不同種類的SV。這是目前已發表的最為系統、最為完整的甘藍型油菜遺傳變異集合。

之后，該研究以其中1703個材料的18個性狀的表型數據和309個材料的RNA-seq數據為基礎，構建出甘藍型油菜變異信息資源數據庫BnVIR。

論文共同第一作者、華中農業大學已畢業博士生楊植全介紹，該數據庫提供了群體水平的遺傳變異基因型與表型和基因表達量的關聯，可以輔助快速挖掘與油菜性狀相關的候選變異和基因。

也就是說，BnVIR“架起了油菜基因型與表型的橋梁”。例如，通過挖掘與控制開花3~5個位點/單體型（即具有特定功能的基因型），在育種中加以充分利用，可獲得各種不同開花時間的油菜品種。再將不同開花時間的油菜按需播種，可使油菜觀花旅游期從現有的不足一個月延長至2~3個月。

楊慶勇表示，“傳統油菜育種側重油用，對其他多功能利用（菜用、觀花、綠肥等）所需的性狀關注相對較少。借助BnVIR平臺，研究人員可以加快挖掘油菜多功能利用中所需的位點、標記、基因、種質資源等。這也是加快油菜全產業鏈建設、推動油菜花農旅融合發展，乃至油菜生產區域實現鄉村振興的一個路徑。”

論文共同第一作者、華中農業大學博士生梁聰園說，此外，該數據庫為甘藍型油菜種質資源查詢、群體遺傳學和進化分析以及關聯分析等提供了多種工具。

最后，該研究通過挖掘一些已報道的和新鑒定的候選基因和功能變異的案例分析，以及獨立表型數據集的檢驗分析等系列工作，系統全面地展示了該數據平臺在挖掘與表型相關的候選變異和基因的潛力、可靠性與穩健性。

“與現有的甘藍型油菜數據庫不同，BnVIR提供了更加全面、更加豐富的變異及其與多個組學數據的關聯，以及更加友好和豐富的用戶界面，可以顯著提高研究者挖掘候選變異和基因的效率，并為甘藍型油菜的分子育種開發提供有價值的標記。”楊慶勇說。

搭建油菜參考基因組生態

隨著“后基因組”時代的到來，作物科學領域已積累了海量數據。以十字花科作物育種為例，我國科學家在該領域發表外文論文總量排名世界第一，并且產生了大量優良的遺傳材料以及基因組、轉錄組和代謝組等多組學數據。這些數據如何才能真正利用和共享？

“利用生物信息技術將大規模的多組學數據進行系統地整合和分析，并構建更友好的圖形化、可視化數據庫，將極大促進重要農藝性狀的功能基因的發掘及機制解析，推動優異種質資源的開發和利用，加快品種選育。這對發展高效、精準的新一代生物育種，打好種業翻身仗具有重要意義。”楊慶勇表示。

其團隊近年來聚焦“油菜基因組學與分子育種”研究方向，先后與國內多個研究團隊合作，通過系統整合和分析甘藍型油菜的多組學數據，構建了首個油菜泛基因組及其數據庫BnPIR、油菜轉錄組數據庫BnTIR、油菜遺傳變異數據庫BnVIR和植物遺傳變異參考面板數據庫Plant-ImputeDB，搭建了我國自主可控的油菜參考基因組生態。

具體來說，泛基因組數據庫構建相對系統全面的基因集合，轉錄組數據庫了解這些基因的表達模式及初步的調控關系，遺傳變異數據庫則是更加系統全面的變異集合，以及這些變異與表型的潛在關聯。

這些研究不僅為甘藍型油菜今后的遺傳育種提供了重要平臺，同時也為其他作物進行整合和利用多組學數據推動育種產業發展提供重要參考。

楊慶勇指出，“一個值得注意的問題是，當前我國生物育種工作所用的數據標準、參考基因組等大多來自國外資源。搭建我國自主可控的油菜參考基因組生態，也是為生物育種國家戰略作長期打算。在做好參考基因組的同時，對配套的基因注釋（即泛基因組數據庫）、轉錄組、遺傳變異組、表觀組和代謝組等數據庫進行完善，是我們團隊努力的一個方向。”

相關論文信息：

https://doi.org/10.1016/j.molp.2022.02.002

https://doi.org/10.1038/s41477-019-0577-7

https://doi.org/10.1111/pbi.13665

https://doi.org/10.1111/pbi.13491

https://doi.org/10.1093/nar/gkaa953