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华中农大张启发院士The plant journal发表水稻研究新成果

文章作者:www.cs-vaccine.com发布时间:2020-01-26浏览次数:919

华中农业大学和加州大学河滨分校的研究人员在新研究中预测了基于代谢组学的杂交水稻产量。他们的研究结果发表在6月17日的“植物杂志”上。

中国着名的植物遗传学和分子生物学家,华中农业大学作物遗传改良重点实验室主任张秋院士和加州大学河滨分校的徐世忠教授是本文的合着者。张启奇院士集团长期致力于水稻基因组研究,旨在通过植物基因组分析,重要基因的分离和克隆,杂种优势的遗传和分子基础,作物品种资源的分子评估和分子生物学技术的应用来改良水稻。

去年3月,张其祥院士的研究小组利用优质水稻杂种的实验种群,分析了小RNA(sRNA)定量变异的遗传基础。相关研究成果发表在国际生命科学最高期刊《eLife》(中国中部)农业大学张启发院士eLife最新文章)。

9月,华中农业大学张秋院士和连兴明院士合作分析了1479个水稻品种的基因组变异图谱,揭示了水稻改良的育种记录。这一重要研究成果发表在PNAS杂志上(华中农业大学张琦,PNAS院士,发表了水稻研究的重要成果)。

去年12月,由华中农业大学领导的院士张启奇发现了一个微小RNA和转录因子的调控网络,控制着营养物质(分蘖)和繁殖(耳朵)的分支。该成果发表在PNAS期刊上(华中农业大学张琦,PNAS院士,发表了水稻miRNA研究的重要成果)。

在这篇文章中,张启祥院士及其合作者指出,大米是世界50%以上人口的主要食物来源。增加稻米产量对于确保全球粮食安全至关重要。由于与纯种水稻品种相比杂交水稻的产量往往显着增加,杂交育种可能有助于实现这一目标。在过去,他们已经开发出一种标记指导的杂交产量预测方法,该方法证明基因组杂交育种大大提高了产量。

现在,研究人员使用转录组和代谢组学数据作为预测产量的潜在来源。使用六种预测方法,包括最小绝对收缩和选择算子(LASSO),最佳线性无偏预测(BLUP),随机搜索变量选择,SSVS),偏最小二乘(PLS)和支持向量机(SVM-RBF和SVM-POLY) ),他们发现使用这些组学数据可以进一步提高杂交产量的可预测性。 LASSO和BLUP是产量预测的最有效方法。对于具有高遗传可能性的一些性状,基因组数据仍然是最有效的预测因子。他们证实,与基因组预测相比,使用代谢组学数据时,杂交产量的可预测性几乎翻了一番。在来自210个重组近交系的潜在杂种中,基于代谢物预测选择的前10个杂种将使产量增加~30%。

研究人员认为,每种代谢物代表了一种生物内置的产量遗传网络;因此,使用代谢物进行预测相当于使用来自这些隐藏遗传网络的综合信息来预测产量。

关于作者:

张教授的灵感

1953年12月生,湖北公安。博士,教授,博士生导师。他目前是华中农业大学生命科学与技术学院的教授。中国科学院院士,美国科学院外国院士,第三世界科学院院士。洛克菲勒基金会水稻生物技术国际合作计划科学顾问委员会成员。

1973-1976华中农业大学农学学士; 1982-1985博士在加州大学戴维斯分校的遗传学; 1985-1986加州大学戴维斯分校博士后。 1993年,他获得了瑞典国王的博杜安奖。 1994年,他获得了国家杰出贡献的青年和中年专家称号。 1998年,他被授予中国青年科学家奖。 1999年,他被任命为教育部“长江学者奖励计划”的首批特聘教授。梁和日科技进步奖,2005年获得加州大学戴维斯分校杰出校友奖,2008年湖北省杰出贡献奖,2012年国际作物科学学会杰出科学家奖。