1、应用遗传大数据解析作物养分应用遗传大数据解析作物养分高效性状的遗传机制高效性状的遗传机制2019-8-52019-8-51.遗传大数据研究体系遗传大数据研究体系2.遗传大数据与作物养分的结合遗传大数据与作物养分的结合3.遗传大数据与作物养分结合的研究进展遗传大数据与作物养分结合的研究进展报告提纲报告提纲1.遗传大数据研究体系遗传大数据研究体系2.遗传大数据与作物养分性状的结合遗传大数据与作物养分性状的结合3.遗传大数据与作物养分性状结合的研究进展遗传大数据与作物养分性状结合的研究进展报告提纲遗传大数据方法解析玉米性状的应用从单一群体到多个群体结合遗传与组学技术进行复杂性状的挖掘基因组信息基因组
2、信息表型表型遗传学；育种学遗传学；育种学统计学；生物信息学统计学；生物信息学遗传大数据解析遗传大数据解析遗传群体遗传群体 (自然群体，人工群体自然群体，人工群体)0100200300400500200020102018YearNumberbiological big databiological big data plant单一群体株型与产量性状多群体多性状多环境的系统解析创建玉米多亲本随机混合分离群体，熟悉基因组信息Pan et al.,2016,New Phytologist050100150(Mb)02468BzRecombination rate(cM/Mb)ABD123475 68
3、91012347568910RecombinantsMaize Whole GenomeMaize Chromosome 9Maize Whole GenomeChr.32110987654RecombinationLandscapeCMinMaxRecombinationRate(cM/Mb)B73/BY804BY815/KUI3KUI3/B77KUI3/SC55K22/CI7MO17/X26-4ZHENG58/SKZONG3/YU87-1DE3/BY815K22/BY815DAN340/K22YU87-1/BK不断挖掘新的基因组信息AGCTGGTGTCTAGGGGCCAGCTGGTGTCT
4、AGGGGCCTAGCTGGTGTCTAGGGGCCGTAGCTGGTGTCTAGGGGCCTAGAGCTGGTGTCTAGGGGCCTCTAAGCTGGTGTCTAGGGGCCTAGGGAGCTGGTGTCTAGGGGCCAGCTGGAGCTGGTGTCTAGGGGCCTGTCTAGAGCTGGTGTCTAGGGGCCGTCTAGGG18nt19nt20nt21nt22nt23nt24nt25nt26ntALine1Line2Line3Line338Maize association panelSequencingSequence extraction376,780192,852197,75
5、526,07230,975B73Mo17Small RNA speciesBSmall RNA cluster 166,780B73Mo17366,440Pan et al.,unpublished基因组GeneTFSmall RNACircle RNALong nocoding RNA创建了混合群体定位分析方法，克隆一个控制株型的新基因Pan et al.,2017,Plant PhysiologyPHEHTALTBNULALNAELNBELLLW2年年12点田间试验，点田间试验，10个株型性状个株型性状 利用上述群体与方法开展了多个性状的研究遗传图谱创新群体定位方法玉米基因组进化玉米基因组
6、进化籽粒维生素籽粒维生素E遗传解析遗传解析玉米温热代基因组进化玉米温热代基因组进化籽粒大小遗传解析籽粒大小遗传解析籽粒初级代谢物遗传解析籽粒初级代谢物遗传解析 穗部性状遗传解析穗部性状遗传解析籽粒氨基酸含量遗传解析籽粒氨基酸含量遗传解析进化进化品质品质品质品质产量产量利用遗传大数据方法克隆了与绿色革命相关的新基因Zhang and Pan et al.,2019,Molecular Plant(Co-first author）5 UTRATGTAA6 bp InsertionG1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 G11 G12 G13283032343638-log10
7、(P)130140150Chr7(Mb)135145300 kbGene annotationEight expression genesExpression differencegene1gene3gene6gene7Expression no differencegene4gene10gene12gene13Gene7-Zm00001d020874Non synonymousgene4gene12gene135UTR insertiongene3gene6gene7HZS1462SNP2(T)SNP1(T)6 bp Deletion5 UTRATGSNP2(G)SNP1(C)TAASNP3
8、(G)SNP4(T)SNP5(A)SNP3(A)SNP4(C)SNP5(C)300 kb40000050100150Chr7(Mb)Euclidean distance raised to the fourth power on chromosome 7ED4报告提纲报告提纲1.遗传大数据研究体系遗传大数据研究体系2.遗传大数据与作物养分性状的结合遗传大数据与作物养分性状的结合3.遗传大数据与作物养分性状结合的研究进展遗传大数据与作物养分性状结合的研究进展现代植物营养遗传学的契机1922玉米品种对玉米品种对肥力相应差肥力相应差异异1929营养突变营养突变体体1963对离子对离子的吸收的吸收由遗
9、传由遗传控制控制1972植物植物矿质营矿质营养原理养原理提出植提出植物营养物营养学概要学概要1994孟德尔孟德尔遗传规遗传规律律基因学基因学说说中心法则中心法则分子标记分子标记QTL定位定位基因组基因组遗传大遗传大数据数据18651926195719952000-2000-2010-植物矿质营养学植物矿质营养学,养分归还学养分归还学植物根际营养植物根际营养18401984新时代植物营养遗传学新时代植物营养遗传学关联分析关联分析植物营养遗传学植物营养遗传学引入中国引入中国严小龙严小龙张福锁张福锁1939营养功能营养功能必需元素必需元素1972植物营植物营养遗传养遗传现代植物营养遗传：利用生物大数
10、据系统解析植物营养学问题微生物元素根系叶片土壤不同环境条件下不同环境条件下基因型基因型植物营养体系植物营养体系遗传群体遗传群体基因组信息基因组信息组学技组学技术发展术发展1.植物营养性状的复植物营养性状的复杂性（植物杂性（植物-环境）环境）2.现代遗传学的突破现代遗传学的突破性进展（基因组学）性进展（基因组学）个体性状差异个体性状差异-动态动态+多环境多环境群体水平差异群体水平差异-动态动态+多环境多环境遗传大数据方法遗传大数据方法-动态动态+多环境多环境挖掘候选基因，解决养挖掘候选基因，解决养分吸收利用高效协同机分吸收利用高效协同机制制养分吸收利用科学问题养分吸收利用科学问题研究思路研究思路
11、研究需求研究需求遗传个体遗传个体研究方向：玉米氮营养高效遗传基础氮高效基因型驱动的植物-微生物互作机制氮高效利用与高产协同机制Geiger et al.,2005Zhang et al.,2019玉米氮高效品种的生理基础：花后氮转移过程是协同高产和氮高效的关键XY335中上部叶片中的氮转移效率显著高于ZD958（郭松，未发表）氮转移关键基因GS1.4在XY335中上部叶片中的表达水平显著高于ZD958报告提纲报告提纲1.遗传大数据研究体系遗传大数据研究体系2.遗传大数据与作物养分性状的结合遗传大数据与作物养分性状的结合3.遗传大数据与作物养分性状结合的研究进展遗传大数据与作物养分性状结合的研究
12、进展高产氮高效玉米亲本吐丝期后存在氮利用效率差异先玉335亲本个体在吐丝期后叶片氮含量与保绿度存在差异Gong et al.,unpublished先玉335亲本在吐丝期后叶片保绿度存在差异05001000150004812LOD(Mb)Chr1Chr2Chr3Chr4Chr5Chr6Chr7Chr8Chr9Chr102000.PH4CVPH6WCDH1DH200.Pan et al.,2016,New Phytologist;Pan et al.,2017,Plant Physiology结合遗传大数据方法挖掘了控制氮利用效率的主效位点亲本个体在吐丝期后叶片氮转移存在差异构建了亲本差异的后代
13、群体定位到氮转移差异的主效位点构建了后代群体的遗传图谱利用组学技术挖掘高产氮高效品种亲本间差异基因Gong et al.,unpublished鉴定了近8000个吐丝后3个时期的上调与下调差异基因差异基因进行了GO富集分析高产氮高效品种亲本叶片差异表达基因与氮利用效率相关基因表达模式分为8个模块，其中2个模块与氮转移表型相关Gong et al.,unpublished氮利用效率相关基因共表达模块构建鉴定出控制氮转移核心调控基因Gong et al.,unpublishedRed moduleHighTurquoise module PH6WCPH4CVPH4CVPH6WCLowBColor
14、key(-log10P)02.55.0bindingcarbohydrate metabolic processcatabolic processcatalytic activitycell communicationcell cyclecellular amino acid and derivative metabolic processcellular component organizationcytoskeletoncytosolDNA metabolic processendoplasmic reticulumhydrolase activitykinase activitylipi
15、d metabolic processmembranemulticellular organismal developmentnuclease activitynucleobase,nucleoside,nucleotide and nucleic acid metabolic processnucleusplasma membraneplastidprotein bindingprotein metabolic processresponse to abiotic stimulusresponse to hormone stimulusresponse to extracellular st
16、imulusresponse to stressripeningsecondary metabolic processsignal transductionthylakoidtranscription factor activitytranscription regulator activitytransportregulation of gene expression,epigeneticPH6WC0_1PH6WC0_2PH6WC0_3PH6WC15_1PH6WC15_2PH6WC15_3PH6WC25_1PH6WC25_3PH6WC25_2PH6WC0_1PH6WC0_2PH6WC0_3P
17、H6WC15_1PH6WC15_2PH6WC15_3PH6WC25_1PH6WC25_3PH6WC25_2PH4CV0_1PH4CV0_2PH4CV0_3PH4CV15_1PH4CV15_2PH4CV15_3PH4CV25_1PH4CV25_2PH4CV25_3PH4CV0_2PH4CV0_3PH4CV15_1PH4CV15_2PH4CV15_3PH4CV25_1PH4CV25_2PH4CV25_3PH4CV0_1ACGRMZM2G137421GRMZM2G137421GRMZM2G104639GRMZM2G084397GRMZM2G005233GRMZM2G114893GRMZM2G0443
18、83GRMZM2G349187GRMZM2G087103GRMZM2G150758GRMZM2G393529GRMZM2G065829PH6WCSPH6WC15PH6WC25PH4CVSPH4CV15PH4CV25WRKY20/1WRKY4/62WRKY2/71WRKY4/58WRKY2/52WRKY72/26WRKY42/69WRKY21/12WRKY51/27WRKY33/57WRKY40/124WRKY51/73WRKY108/75WRKY22/47WRKY70/15WRKY53/79WRKY53/121WRKY53/38WRKYERFAMYBbHLHNACNAC079,080,4,08
19、0/40NAC047/122NAC047/25NAC41/63NAC90/93PH6WCSPH6WC15PH6WC25PH4CVSPH4CV15PH4CV25PH6WCSPH6WC15PH6WC25PH4CVSPH4CV15PH4CV25PH6WCSPH6WC15PH6WC25PH4CVSPH4CV15PH4CV25PH6WCSPH6WC15PH6WC25PH4CVSPH4CV15PH4CV25WRKYERF0.0900.0950.1000.105GeneRatio0.0050.0100.0150.0200.025p.adjustCount50.052.555.057.560.00.00070
20、.0262BCGRMZM2G114444AC203535.4_FG001GRMZM2G076657GRMZM2G064630GRMZM2G051793GRMZM2G003715氮转移表型相关基因转录因子表达模式鉴定出氮转移相关的核心转录调控因子Gong et al.,unpublished05001000150004812LOD(Mb)Chr1Chr2Chr3Chr4Chr5Chr6Chr7Chr8Chr9Chr102000利用组学结合大数据方法克隆了氮利用效率基因167.0(Mb)173.0(Mb)130 genesRNA-seq23 DEGs between PH6WC and PH4CV
21、WGCNA11 genes in“turquoise”module 0510152025300102030Days after silkingGRMZM2G057841 (ZMAASR6)PH6WCPH4CV0123456780102030Days after silkingGRMZM2G059671(AT5G03730.1/AtCTR1)PH6WCPH4CV02468101214160102030Days after silkingGRMZM2G093716(AT5G22370.1/EMB1705,QQT1)PH6WCPH4CV024681012140102030Days after sil
22、kingGRMZM2G118737 (ZMINVAN2)PH6WCPH4CV05101520250102030Days after silkingGRMZM2G136296 AT5G07350.2(AtTudor1)PH6WCPH4CV01020304050607080900102030Days after silkingGRMZM2G172230 (AT5G51070.1/CLPD,SAG15)PH6WCPH4CV01234567890102030Days after silkingGRMZM2G352431 AT1G77300.1(ASHH2)PH6WCPH4CV00.511.522.53
23、3.50102030Days after silkingGRMZM2G54077AT1G53570.1(MAP3KA,MAPKKK3)PH6WCPH4CV00.511.522.533.544.50102030Days after silkingGRMZM5G814945PH6WCPH4CV05101520250102030Days after silkingGRMZM5G844257PH6WCPH4CVZheng58Chang7-2PH4CVPH6WCPH4CVPH6WCZheng58Chang7-2根际微生物根际微生物宏基因组宏基因组转录组转录组根际分泌物根际分泌物代谢组代谢组根根系系离子组
24、离子组转录组转录组代谢组代谢组大数据大数据分析分析叶叶片片离子组离子组转录组转录组代谢组代谢组 根系根系（gene）根际分泌物根际分泌物（代谢物种类）（代谢物种类）根际微生物根际微生物（类型）（类型）叶片叶片（gene）地上部能量与信号韧皮部（代谢组韧皮部（代谢组/sRNA)利用生物大数据系统化解析植物-根系-微生物互作的遗传机制微生物元素根系不同环境条件下不同环境条件下基因型基因型分泌物个体个体遗传群体遗传群体系统系统+组学组学生理生理现象现象两个玉米品种氮响应与微生物存在关联OUT 21873590XY335ZD958343-10-505-50510PC1（31.9%）PC2（21.1%）
25、XY0XY60XY120XY180XY240XY300ZD0ZD60ZD120ZD180ZD240ZD300两个材料间具有不同的氮效应根际微生物种类与数量存在差异根际微生物分类与氮响应趋势一致遗传群体大数据组学解析氮高效吸收机制.PH4CVPH6WCDH1DH200.Zheng58Chang7-2.DH1DH200.上下互作上下互作 根系响应根系响应养分养分根际根际基因型基因型分泌物微生物叶片叶片利用构建好的两个分离群体进行了不同氮处理根际微生物的鉴定关联群体根际微生物的鉴定，系统性解析氮协同高效的机制小结遗传大数据解析可以应用到作物营养的复杂性状遗传大数据解析可以解决作物营养整体系统的科学问题结合遗传大数据快速推进现代植物营养遗传学的发展致谢感谢会务组提供的报告机会！感谢会务组提供的报告机会！敬请各位老师批评指正！敬请各位老师批评指正！
