美国国家科学基金会(NSF)资助了伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的一项研究，旨在将定量遗传学和分子遗传学联系起来，改善作物育种。
- 梅根·艾伦
这项为期四年、总额为79.5万美元的资助旨在研究基因如何影响复杂作物性状(如产量或粮食质量)的新理论。这些特征是由许多不同的基因控制的——有时是数百个或数千个——这使得弄清它们的作用变得困难。项目负责人亚历克斯·利普卡(Alex Lipka)认为，作物育种者使用大量先进的遗传工具来预测和选择理想的复杂性状，但这些工具依赖于过时的遗传理解。
统计模型中用于量化遗传对性状贡献的理论可以追溯到1918年。1918年，他们还没有分子生物学的核心教条，所以他们甚至不知道DNA有两条链。伊利诺斯州农业、消费者和环境科学学院(ACES)作物科学系副教授Lipka说:“一个多世纪以来的进步还没有被纳入最广泛使用的基因结构量化模型。”
一种称为全基因模型的新兴遗传框架将分子生物学的现代进展纳入经典遗传理论。全基因模型将生物体基因组中的所有基因分为两部分:核心基因和外围基因。根据该模型，核心基因直接控制感兴趣的性状。例如，如果几个决定植株高度的核心基因被激活，植株就应该更高。
另一方面，外围基因不直接控制性状，但仍能微妙地影响性状。这些基因参与影响核心基因如何指导性状的细胞过程。例如，一个外围基因可能会产生一种蛋白质，这种蛋白质可以在细胞内传播，并改变植物高度核心基因的活性。虽然单个外周基因的影响可能很小，但加在一起，它们对遗传变异性的贡献甚至比核心基因更大。
利普卡认为，如果全基因模型是正确的，那么结合外周基因可以促进育种工具的发展。利普卡说:“如果我们能够利用外围基因的集体效应，那么在获得和选择最佳性状价值方面就会产生真正强大的影响。”
利普卡和他在科罗拉多州立大学的合作者杰弗里·莫里斯(Geoffrey Morris)将开发用于测试作物全基因模型的统计方法。莫里斯也因该项目获得了美国国家科学基金会的资助。
“我们目前没有统计工具来正确评估全基因模型的证据，”Lipka说。“我们将开发这些工具，并以严格的生物学方式对它们进行测试。”
他们计划使用Lipka团队先前开发的软件包来模拟核心基因、外围基因以及基因之间的相互作用如何影响模拟作物种群的复杂性状。他们的模拟将以拟南芥(一种模式植物物种)和高粱(一种在世界粮食不安全地区广泛食用的适应气候变化的作物)的数据为依据。
“植物育种者很难跟上气候变化和粮食需求增加的步伐，”莫里斯说，他的团队支持世界各地的植物育种项目。“在这个项目中，新方法将首先用来自美国、塞内加尔和海地正在进行的育种合作伙伴关系的数据集进行严格测试。但最终，我们的目标是看到植物育种家利用这些方法来识别高产、适应气候变化的品种。”
他们将模拟具有不同选择类型和选择强度的多个种群，重复几代，最终量化支持或反对全基因模型的证据。在项目结束时，他们将把他们所有的工作放入一个新的软件包中，其他研究人员可以使用该软件包来测试和应用该模型。
利普卡说:“在一些初步研究中，全基因模型实际上似乎可行，这真的很酷。”
利普卡还隶属于文理学院、卡尔·r·伍斯基因组生物学研究所和伊利诺斯州国家超级计算应用中心。
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