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Plantarray植物功能生理表型研究平臺-基因型如何轉(zhuǎn)化為表型

更新時間:2022-05-23 點擊量:1738

近年來出現(xiàn)了高通量表型技術。特別是,這些技術可以描述植物對環(huán)境動態(tài)變化作出反應的生理特性的綜合景觀。這些創(chuàng)新以及下一代基因組技術將植物科學帶入了大數(shù)據(jù)時代。然而,將多方面的生理特征與DNA變異聯(lián)系起來的一般框架仍然缺乏。在這里,我們開發(fā)了一個綜合功能生理表型(FPP)和功能定位(FM)的通用框架。這種整合,通過高維統(tǒng)計推理實現(xiàn),可以幫助我們理解基因型如何轉(zhuǎn)化為表型。作為方法的示范,我們將番茄導入系群體的蒸騰和土壤-植物-大氣測量納入FPP FM框架,有助于識別介導蒸騰速率時空變化的數(shù)量性狀位點(QTL),并測試這些QTL如何控制,通過它們的相互作用網(wǎng)絡,研究了干旱脅迫下的表型可塑性。

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圖1.FPP-FM聯(lián)合分析原理示意圖

FPP-FM 的第一步是從自然或譜系種群中獲取動態(tài)數(shù)量生理特征數(shù)據(jù)。在這里,所使用的群體是番茄的基因滲入型群體,該群體受到包括正常灌溉、逐步干旱和高通量自動表型系統(tǒng)中的水分恢復的處理方案的影響(圖1)。在整個試驗過程中,隨著脅迫參數(shù)的變化,不斷記錄多個干旱響應性狀的表型數(shù)據(jù),如植株重量和轉(zhuǎn)錄率。Halperin 等人已經(jīng)發(fā)表了對該FPP 過程的詳細描述。為了合理的計算強度,本文以蒸騰速率 (Tr) 為例來說明我們提出的框架如何將動態(tài)表型信息轉(zhuǎn)化為遺傳知識。在圖 2A-2C 中,顯示了來自五個隨機選擇的 IL 系的蒸騰速率的動態(tài)模式,每三分鐘記錄一次,包括干旱前(圖2A)、干旱脅迫(圖2B)和恢復階段(圖2C)。已知蒸騰速率與干旱脅迫下的產(chǎn)量損失相關。截留水分后,觀察到所有五個品系的蒸騰速率都顯著降低(圖2B),而敏捷性和響應幅度的基因型差異是明顯的?;謴凸┧?,觀察到恢復模式的顯著基因型差異,然而這與響應缺水的植物行為無關。例如,IL2-1-1系在干旱脅迫下保持最高的蒸騰速率(圖2B),但在重新澆水后其恢復能力較弱(圖 2C)。

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圖2. 五種代表性 IL 的蒸騰速率圖形顯示

本文對表型數(shù)據(jù)實施了勒讓德函數(shù)和結(jié)構(gòu)化前依存模型。我們對蒸騰速率的 QTL 基因型平均向量進行建模并近似協(xié)方差矩陣的結(jié)構(gòu),這是將擬合參數(shù)整合到功能映射框架中的關鍵步驟。 圖3A展示了在非應激(第 0 天到第 12 天)、干旱應激(第 13 天到第 23 天)和恢復(第 24 天到第 30 天)階段中所有 IL 的歸一化蒸騰速率的平均曲線。它清楚地表明,整體而言在第一階段,蒸騰速率隨著植物的生長而逐漸增加;第二階段,其趨勢轉(zhuǎn)為逐漸減少;第三階段蒸騰速率迅速增加,在復水后第5天達到最大值,此后逐漸下降。

在將擬合參數(shù)納入功能映射后,我們在一個步驟中確定了 7 個大效應 QTL,其閾值低于 p < 3.979*10-6的閾值,通過排列測試(圖 3B)。最顯著的 QTL 位于 11 號染色體(97.30-103.4 cM,Qtr.11 hereafter)。發(fā)現(xiàn)兩個等位基因在該 QTL 上的影響僅在第三階段顯示出主要差異,表明Qtr.11 是一個條件QTL,具體取決于補液的特定治療方案(圖 3C)。 事實上,通過進一步檢驗假設11,發(fā)現(xiàn) Qtr.11 在水分恢復中的表達是通過QTL-環(huán)境相互作用來影響蒸騰速率(p < 0.01)。

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圖3.控制蒸騰速率的動態(tài)QTL和QTL網(wǎng)絡


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