预测植物育种未来:试验评估与遗传预测的互补-百语文学网

原作者：Mark Cooper, Carlos D. Messina, Dean Podlich etc

编译：新锐君

我们一直有兴趣了解主要的环境，社会经济和新兴科学的发展趋势，对未来全球农业预期的影响和塑造。植物育种需要设定一个长期规划。然而，推测未来发展方向的任何科学活动是一种挑战。在这里我们尝试使用一些中间型的介于在未来的 25 年具有挑战性的目标，同时依据未来可能浮出，新兴的、有前途的研究趋势来预测未来。

在着手有关未来植物育种的根本思考之前, 考虑几个在上个世纪学习到的有关遗传学和植物育种的经验与教训，具有指导意义。首先，如果我们考虑主要农作物产量的长期遗传改良，植物育种家只要在种质资源基因库内存在有可供选拔的遗传变异，就可以在合适的生育环境，有效选拔出正确的性状。比如美国玉米长期产量的遗传获得已经有详细资料 (图一)。第二，从研究发现，到影响农业系统程度的路径可能是曲折，需要时间和长期的承诺。甚至当回顾未来成果指示出重大而迅速的进展，即使探讨多元化研究路径以及平衡成功与失败的可能，这些都往往隐藏在全局里面。回顾及历史解释通常专注于成功的结局，而没有同等重视所有这些失败的和被从这些错误中汲取的重要教训。第三，跨领域整合一直是植物育种成功的一个标志。科学界使植物育种壮大，更重要的是建立于整体网络的科学信息和协同进化的经验与学科的植物育种。

确定作物长期产量改良的实际生理及遗传的贡献非常复杂。预测可持续的作物增产的限制以及让我们能够在未来育种轨迹更接近潜在的，可持续的作物增产途径，更具挑战性，但是对社会非常重要。图一是 Duvick et al. (2004) 假定的美国玉米带长期遗传的改良。他使用多重种植机制来改善在美国玉米带的不同生育环境的耐受性。这些农业环境是环境的生物物理条件 (包括土壤，气候和生物区系)以及农民的作物管理操作的综合结果。美国玉米带的环境条件具有相当的差异. 同时，环境的组成分随时间改变。玉米农民在他们所有的土壤及环境条件下，不断寻找作物改良策略来经济有效增加产量。因此，育种计划作业不是固定的，而是依据农业的基因型-环境互作体系来设计改变植物育种目标。Duvick(2004) 强调，美国玉米带的玉米增产，来自作物管理的改良及遗传的长期获得之间的相互作用结果。比如美国农民逐渐提高玉米种植密度，以及增加使用氮肥，机械化以及使用适合高密度种植杂交种来提高产量. 在降雨量不足的地方，使用灌溉供应足量水分，满足高密度种植水分需求，可以提高生物量及产量。 Hammer使用试验及模拟组合结果来解释美国玉米带产量的增加是根系结构以及功能遗传改良，改善使用土壤水分利用能力以及改善植冠系统结构而改良光线利用效率的协调结果。这种遗传改良和优化作物管理操作的相互作用，今天仍在继续。

将抗虫及抗杀草剂性状融合进美国玉米带杂交种，提供农民管理的新选择，有效解决因昆虫危害以及杂草对水分的竞争所导致的减产，两者都是环境生物类型重要组成。美国玉米带农作系统广泛的改变是从1990年代中期开始，这种改变让农民达到增产目标 (Fig. 1)。大量抗虫及抗杀草剂杂交种的推出，改变未来遗传改良及管理策略方向为提高美国玉米带玉米有效使用水分及氮肥能力。这种转变进一步强调基因型-管理是基因型-环境交互作用一个重要成分。玉米耐旱及氮肥使用效率遗传改良成为愈来愈重要的育种计划目标。增加种质资源共同开发投资，以及资源效率管理是未来研发的重点。

依据我们对美国玉米带商业玉米育种经验提供一些例证。表二是依据典型商业化育种计划循环操作模式。.育种计划的商业产品是单交种。对两个杂种优势群种质资源改良。母本种质库通常称为硬秆群体（Stiff-Stalks或 SS），另一个父本种质库通常称为非硬秆群体（NonStiff-Stalks 或 NSS）。每一个基因库育成新自交系，从不同杂种优势群自交系彼此杂交，产生新杂交种。表二区别主要成分及育种计划时期。1）将种质资源库种质资源划分为不同互补的杂种优势集团。2）从群体存在的遗传变异及可能重组个体，创建新群体自交系。3）从互补杂种优势群，选择适当测交种来杂交，评估自交系在杂交组合的配合力。4）轮回使用具有优势的新自交系。以及 5）使用从互补杂种优势群改良的自交系，创造，测试及升级新杂交组合。图二标示育种计划过程主要步骤。1）每个评估时期，需要获得相当数量自交系种质样本。2）在多环境测试（multienvironment trials 或 METs）条件下，测试变异环境条件下样本种质的反应。3）在多环境测试条件下, 分析所收集种质资源性状数据资料。4）依据多环境测试结果分析，决定选拔。5）获选种质资源升级，进入育种下一阶段。6）对升级种质资源，预测其预期的遗传值及表现型表现优劣。以及 7）轮回使用改良的种质资源，作为下一步育种材料。图二b详细描述图二a箭号所指轮回的详细过程。

预期未来25年，可以考虑现在育种家目前面对的一些主要问题以及一些玉米育种方法可行途径的演变。我们将使用图二所描述时期来解释我们所预期的机会。我们建议两大趋势。第一，商业化玉米育种计划规模将持续扩大。第二，对性状的遗传架构的进一步了解，以及结合天然及转基因资源遗传歧异性的平衡使用，将强化育种家使用各种以模式为基础的预测方法来支持应付庞大的育种计划。可以预见分子技术成本会继续降低，这两个趋势会逐渐应用在其他作物及其他地区。同样，可以预见表现型能力大小，在适当环境测试适当性状，将是执行预测方法的主要限制。这些预测方法应该是私营及公营企业集中研究的焦点。

趋势1：扩大育种规模

20世纪育种家一些重要成就来自于建立长期大规模的育种计划效果。种质差异，性状及遗传知识，以及对目标群体生育环境（Target Population of Environment 或 TPE）的了解，就是育种计划产品将要栽培的环境，对每一个情况都很重要。这些知识与种质结合，每一个计划都可使用育种策略大数法则来分析。比如创建大数量育种群体，以及从群体产生大数量后裔，将可以进行大数量田间小区测试。田间测试是在许多不同地点及不同年代进行，以测定目标群体生育最适合的环境条件及管理操作。美国玉米带的玉米育种，由于研发出适合专用于种植，收获及大量农民田间试验小区性状测定数据的田间机械，以致可以有效扩大育种规模。。而是由许多互相链接的较小育种计划网络，具有许多应用当地田间测试环境来解决当地问题以及彼此交换改良种质的育种家操控 (图三)。因此，你可以重叠图 2描述的育种程序原理，重复多次图 3 所示育种计划的分布式网络。这互联网络的育种方案导入了一定程度在地方阶层解决问题的多样性，地区性和全球性由于科技及种质创新所带来的持续的，长期的遗传增益的重要性是可以争议的 (表一)。Podlich andCooper (1999) 使用模拟来辩论这样一个大型分布的育种计划的互联网络，应该比单一，。然而没有试验比较来测试大样本规模及协同育种效果的分布网络的结构。这些似乎是三种主要作物，玉米，小麦及水稻，长期遗传改良产量及其他复杂性状育种计划的重要课题。

20世纪育种计划规模扩大是由于田间测试能力增大以及改良田间试验性状表现型资料品质的结果。我们认为21世纪育种计划规模将由整体使用种质知识，高通量基因型能力，改善表现型能力，研发及推广模式及预测的方法决定。对遗传预测整体成分将解释如下。

趋势二：模式及预测方法的更大使用

预测概念在植物育种的历史久远。动植物育种基于现实，需要提供一套预测遗传架构来指导育种方法的设计，因此开始使用预测并研发数量遗传学说。育种方程式 Breeder’s Equation已经扩充成代表交替育种方法（alternative breeding），从一代到一代分析遗传获得的许多不同形式。现在扩展为应用理论及模拟方法来分析数量性状基因位的信息。虽然这些方程式可以用来预测轮回选拔（recurrent selection）几个轮回之后群体平均值的改变，但是它无法让育种家在任何育种轮回里，对群体内个体基因型表现型的预测。

联合使用高通量基因型及表现型方法，能够定位性状的遗传架构。基于它们遗传指纹，使我们能够预测个体基因型预期的遗传值。我们将讨论四个促进育种计划规模及预测方法利用的主要领域的进展：1）改善表现型分析技术，2）扩展种质知识到基因序列程度，3）控制性状的遗传知识，及4）可以有效预测的统计方法及信息管理系统。

趋势2.1. 关于改善表现型分析技术

植物育种历史中，在育种计划不同时期所创建及晋级的基因型，性状表现型的经验评估作业，大致没有改变。不同版本的图二可以在植物育种文献里面找到。通常，随育种计划前后时期的不同，育种家所需评估的基因型数量不同。图四代表图二a体系另外一种描述观点。集中目标在育种循环不同时期基因型数量的变化。为便利讨论，我们将一个育种计划开始实际田间测试时的基因型定位10⁴（已测试，表四）。我们稍后再讨论每一循环未测试部分。依据程序，经过评估及选拔程序（图二），开始的10⁴基因型减少3级数字大小而接近10¹（图四）。不同时期育种计划基因型的变化影响表现型信息的数量。育种早期的10⁴基因型，个体基因型评估采用从目标群体生育环境（TPE）的多环境测试（MET）里面，抽取少量环境-管理组合样本。育种计划后期，经过选拔，基因型数量降低，多环境测试（MET）里面，因此留下来的基因型，环境-管理组合样本数量适当增加。因此，育种计划的一般模式是随着育种进程，每一个升级基因型的表现型资料数量愈来愈多。图四右边的扩展三角形代表每一基因型的表现型资料数量增加的情形。育种家非常留意在育种过程中任何步骤，可以改善性状表现型品质以及增加产出的任何机会。

改善表现型方法：试验设计及分析

设计及执行育种计划，来减少可能在试验空间留下的各种不同的环境及测量变异的脚迹，已经有很大进步。我们已经得到从了解这些环境变异可能来源，以及试验设计及分析方法而获益良多（比如，土壤变异，试验的机械化作业的系统效果）。我们考虑下面一些例子。精准农业技术可以用来建立田间土壤差异的立体描述，因此可以将试验位置选择在相对比较均匀的土壤管理地区（图五）。即使我们选择土壤性质均匀的地方进行试验，仍然会有一些事先无法掌控的环境变异来源。

改善表现型方法：掌控环境

Comstock (1977) 提出育种计划的“目标群体环境TPE”概念。TPE代表某一特定地理环境，多年环境状况预期的混合表现。育种家在这个地理及暂时的变异环境来执行改良基因型的创造及选拔。农场田间土壤实质情况的差别，以及农民的不同管理决策（种植日期，施肥标准，灌溉量及灌溉时间），以及每年不可预期的气候变化，导致不同的环境差别。这些导致目标群体环境不稳定因素，当遗传-环境交互作用改变一个基因型产量及重要农艺性状排名的次序时，将影响育种家选拔的决定。

管理环境：脆折抗性

玉米脆折性状发生在开花期前，雷电暴雨大风时，玉米植株从茎秆折断现象。雷电暴风雨是美国玉米带目标群体环境一项重要的环境组成。脆折是美国玉米带西部地区主要问题。1%的脆折，等于1%减产，因为脆折植株不产生果穗，正常植株又不能补偿脆折植株的损失。玉米杂交种具有耐脆折的遗传变异性。脆折的表现型筛选比较困难，因为很少几率以及很难模拟脆折的环境条件，就是在适当的地点，适当的作物发育时期，以及适当的暴风雨在试验地点同时发生。即使一切发生，暴风在空间方向的变异及其所产生的效果变异很大。环境变异性使得脆折性状的遗传力很低，以致完全依赖自然发生暴风雨脆折事件的玉米育种计划就很难定义及选拔脆折性状。对商业杂种脆折敏感性以及脆折逢机特性变异的响应，在过去十年先锋致力于研究，希望了解脆折抗性的遗传结构和开发筛选方法，来筛选脆折抗性。

管理环境：抗旱

先锋研发抗旱玉米杂交种的历史很久( 图一)。抗旱的影响是美国玉米带目标群体环境的一个重要成分（图七，八）。过去的经验告诉我们，美国玉米带杂交种抗旱能力，依赖干旱地区广泛的测试( 图二)。依据过去资料，美国玉米带年降雨量分布不均匀，导致各地区每年干旱程度差异很大( 图七，八)。某些年代，可能到处干旱。某些年代，可能到处潮湿。这种变异性增加我们每一年，所有生育时期，透过广泛地区，适当测试杂交种在适当干旱条件下的育种计划的困难。可行的途径是使用管理的干旱环境。这个包括在没有降雨，面积广大，土壤均匀的地点，使用精准灌溉管理来进行干旱育种试验。建立各种不同干旱条件，就可以进行育种计划各时期多环境测试的设计及水分供应管理，来测试目标群体环境的重要干旱情况的测定(图十)。先锋已经在美国玉米带使用干旱管理环境方法来进行干旱玉米育种。就像脆折一样，使用管理环境测试干旱，使得先锋可以有效从杂交种在美国玉米带天然干旱条件下所显示的变异里面，有效筛选抗旱性品种。

改善表现型方法：作物生长及发育框架

在管理的环境精准测定主要性状表现型（图九，十）以及代表目标群体环境(图二b)的地点，管理及各年所进行的多环境测试是产生有效选拔决定的主要条件。对任何测试环境，必需能够有效测定评估不同基因型在不同育种计划时期的抗旱特性（图四）。研发对育种家过去观察到一些可以量化的主要性状表现型技术，提供预测，改良筛选以及评估产品概念的新机会（图九，十）。

趋势2.2.将种质知识扩充到序列阶层

如前面所说，成功的作物改良，需要育种家针对目标群体环境，改善种质资源，创造及鉴定农艺表现优良，高产及耐压力的新基因型。种质是植物育种家可操控的基础资源，从种质里面，可以找到目标性状改良的基因型。性状架构及繁衍的遗传基础决定种质遗传改良的价值（图一）。育种家应用他们对目标群体环境及已有种质歧异的性状变异的了解，创建适应目标环境，具有改良性状表现型的新遗传组合，完成改良。使用互补育种方法，对具有潜在价值的种质进行改良，创建新组合。新建立的遗传组合在种子生产系统必需表现稳定特性，并能生产在目标环境使用的适当数量种子。今天在北美洲，应用玉米杂种优势群，能够有效生产商业化单交种，代表育种家使用对玉米性状种质资源及遗传架构了解在育种方法的研发及应用上面。玉米杂种优势集团结构及性状改良的遗传潜能，不存在那一个优先问题。他们是公立及民营植物育种家长期育种世代累积的结果。如果育种家能有效了解种质特性及性状的遗传架构，这个育种家就了解重要基因型性状的贡献，而能成功选育具有持续遗传改良的产品。先锋种业在北美洲的玉米育种历史悠久，数十年来深刻了解提供成功产品的系谱关系。使用进步的分子技术，先锋不仅可以定义主要自交系的系谱历史，同时可以定义玉米基因组里面那些片段提供系统改良的贡献(Fig. 13)。先锋育种历史的全套玉米种质（图十三a），显示从1920年以来，所有自交系的系谱关系。每一个成功的自交系用点表示，杂交产生的新自交系用线与亲本点连接。整个图分为两个杂种优势群（左边及右边），早期的基础自交系占中间位置。不同年代自交系从系谱中心辐射出去，现在的自交系在外层边缘。图像（图十三a）提供种质库另一个图二杂种优势的观点。其中一个自交系的育种系谱轨迹被标示出来（图十三a）。这个自交系祖先也可以使用传统育种系谱图代表（图十三b）。

趋势2.3.扩大性状遗传知识

我们目前对作物性状遗传架构知识，主要来自定位群体数量遗传性状位置的知识。具有比较强烈效果的数量性状，可以确定多型性功能序列的效果，以及可以作为动态发育模式的一个成分。私营育种计划与公立育种不同，主要集中在定位方法，以便可以应用在育种计划不同时期产生的自交群体及试验（图二到四）。因此，除了在特定杂交定位及选拔之外，还需研发多亲，多交配，与系谱育种计划有关的交配设计的定位方法。在目标群体环境（图二，十三）执行每一代育种计划时，使用不完全逢机设计联系多亲，多交配，相关系谱分离群体所产生，测试及表现型测定的信息，可以用来定位多亲交配设计。自交系分离群体的单套基因型个体的数量性状不同等位基因型在育种不同时期的效果可以确认（图二到四，十三）。因此，育种计划可以对亲本选择，交配创建，群体选拔以及个体自交系及杂交种选拔的结果做可信的遗传预测（图二）。使用数量遗传方法进行预测的架构讨论如下。

趋势2.4.使用全基因组评估技术来增强预测效果

第四项加强模式及预测使用的效果是在育种所有选拔阶段，可以对获选材料进行精确遗传评估的能力。可能全基因组预测方法的数量性状机器，对许多人来说是一个未知的黑匣子。事实上数量遗传的应用，使我们可以用高通量，混合统计方法及超高能电脑硬体，鉴定数量遗传模式确定的最好基因型。我们现在审视一些重要观点。传统遗传评估技巧，完全依赖表现型及系谱资料来估计遗传变量，然后使用亨德森混合模式方程式（Henderson’s

mixed modelequations 或HMME）得到最佳线性无偏估计值（best linear unbiased predictors 或BLUP）选拔的最佳个体。大数法则及贝叶斯统计方法（Likelihood and Bayesian Statistical Methods）用来执行这一类遗传评估。育种方程式已经解释，最佳线性无偏估计值或BLUP的可靠性，育种家使用的选拔密度，以及调查的资料组/群体有用性状遗传变异程度，决定每一代选拔反应的预期增加。虽然有些性状的遗传获得很高，传统的表现型及以系谱为基础的遗传评估途径对育种过程的某些性状及时期的效用有限。经济有效分子标记系统的进步，比如单一核苷多型性（single nucleotide polymorphisms 或SNPs），带给我们机会使用新的常规遗传评估过程的信息。如图十三所示，这些类型数据可以使用不完全逢机设计几率计算来追踪特定染色体片段在系谱的遗传，以及在DNA层次的种质分类。最初的尝试是集中于两个阶段例行的遗传评估过程，导入新的DNA数据。第一，统计遗传分析技术 – 连锁及/或连锁不平衡（关联）定位– 用来鉴定数量性状位置，这里的定义是不同大小DNA片段多型性对我们有兴趣，一些可测定的表现型性状的关联。第二，数量性状位置作为目标个体选拔，在修改的亨德森混合模型方程式做为固定/修改条件以及最佳线性无偏估计值统计显着的门槛。这种方法一般称为分子标记选拔（marker-assisted selection 或 MAS）。就象Dekkers and Hospital (2002)所说，使用 MAS 方法，对由大量微效数量性状位置控制的复合遗传性状的实际育种的挑战很大。比如，育种计划里面，性状由大量微效数量性状位置控制是正常而非例外。图十四代表一个活跃育种计划选拔性状遗传变方累积分布的典型遗传模型。注意，如果要100%解释这个性状遗传变方估计，需要玉米基因组大于300 cM序列的累积效果。比如，一个分子标记选拔改良计划，专注于解释性状变异的10个染色体区域，只能代表20%以下的总遗传变方。为了克服这个问题，Meuwissen et al. (2001)建议一个替代的，依据标记遗传评估途径。他们使用逢机回归BLUP（最佳线性无偏估值）或贝伊欣，马克夫链式蒙地卡罗技巧，统计模式可以同时适用于所有SNP资料，因此不需事先筛选SNP。这个途径的基本假设是在任何两个基因位置（可见的单一核苷多型性以及不可见的基因位所引起的效果）等位基因表述（表现在不平衡连锁测定）以及等位基因起源（表现在共分离的测定）的共同机率分布，可以藉每个SNP在统计模型清楚的选拔性状表现型的分数决定，不论贡献的大小（图十四a）。Meuwissen 等(2001)推广及应用全基因组SNP标记选拔理念，这个方法同样适用于定义单套基因型的其他类型遗传标记的应用。Meuwissen (2001)等介绍的全基因组评估（基因组的选拔）方法好处是，即使性状的遗传结构不知，育种家可以藉全基因组统计模型，使用所有可以掌控的遗传变异来了解这个黑匣子真正意义（图十四）。近年有很多分析基因组选拔及使用新奇的遗传评估技术应用的论文发表。有关植物育种的试验评估已经总结，以及有关基本累加遗传模型的可能扩充的建议。