基因中心水稻GWAS研究取得进展
国家基因研究中心14个水稻农艺性状的GWAS分析文章近期发表于Nature Genetics 42:961-967, 2010）。通过517个水稻品种的~360万个SNPs的鉴定，应用一套新颖的数据分析方法构建了一套高密度的水稻单倍体型图谱，为快速、高效的定位功能基因提供了创新性的技术和方法。该工作主要由韩斌研究员领导，重要合作者包括中国水稻所的魏兴华老师，美国密歇根州立大学的桑涛教授，基因中心的主要完成人为博士研究生黄学辉，赵强副研究员以及冯旗博士。Nature Genetics同期配发了Richard M Clark博士的一篇评论文章（42:926-927, 2010）。科学时报在2010-11-5头版头条刊登了本研究进展。文章及相关评论文章见Scientific Publications。(2010-11-10)
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作者：丁佳 来源科学时报 2010-11-4 21:16:13 | ||||
<丁佳>
由中科院上海生命科学研究院、北京基因组研究所、中国水稻研究所等单位合作的研究成果《水稻地方品种重要农艺性状相关基因的全基因组关联分析》，日前在线发表在《自然—遗传学》（Nature Genetics）杂志上
该研究报道了中国水稻地方品种的全基因组的遗传多态性和单倍体型图谱，并对籼稻品种14个重要农艺性状进行了全基因组关联分析，确定了这些农艺性状相关的候选基因位点，对水稻的遗传学研究和分子育种提供了重要资源。
论文一经发表，便迅速引起了世界同行的关注，许多人称之为作物遗传学研究中里程碑式的工作。
《自然—遗传学》副主编Pamela Colosimo介绍，这篇论文从编辑部到同行专家评议都获得了高度评价，是她在该杂志遇到的发表最为顺利的一篇论文。中科院副院长李家洋也对研究团队的成果表达了高度赞赏
功不可没的GWAS
全基因组关联研究（Genome-wide Association Study，简称GWAS）是一种用来寻找基因变异与表型之间关系的遗传学方法，最近几年在人类医学遗传学领域中发展迅速。
以常见人类遗传疾病的GWAS为例，研究者首先要选取一个较大的人群样本，考察哪些是患者，然后提取他们的DNA进行全基因组范围的基因分型，最终从成千上万个分子标记中找出与该表型相关的基因。
到目前为止，世界各地的研究人员已经对数百种疾病（如肿瘤、心血管病、糖尿病、肥胖症、精神疾病等）进行了GWAS分析，确定了大批疾病易感区域和相关基因，发现了一些与疾病相关的基因突变位点。这些发现对相关疾病的诊断和药物设计都起到了推动作用。
GWAS虽然高效并且前景广阔，但却少不了前期大量的平台性工作。以人类GWAS为例，在人类基因组测序完成后，科学家又花��?年多的时间完成了“国际人类基因组单体型图计划”（HapMap project）。他们对全球三大人种（黑种人、白种人和黄种人）中的数百个样本进行了基因分型，获得了一份人类基因组中常见变异位点的详细图谱
在此基础上，科学家又从中选取出覆盖全基因组的代表性的分子标记位点，开发出高通量的基因芯片，对数百万个常见的变异位点进行了批量检测。在这些工作的基础上，人类的全基因组关联研究才变成了一条常规的技术路线。
从人到水稻的跨越
水稻是重要的粮食作物，也是植物基因组学研究的模式作物。中国是水稻种植大国，稻区辽阔，南至海南省，北至黑龙江省。水稻种植在中国也有着长达几千年的栽培历史
如此广阔的时间和空间跨度，形成了大量的水稻地方品种。这些品种适应当地的气候条件，形成了许多独特的农艺性状。阐明这些地方品种的重要农艺性状的遗传基础对于提高水稻的产量和抗逆性，改良水稻品质以及保障我国粮食安全都非常重要。
对水稻基因的克隆和功能研究，国际上通常都采用图位克隆的方法。但是对于多基因控制的重要农艺性状，还没有非常有效的研究手段。
那么能否借鉴在人类遗传学研究中大获成功的GWAS方法呢？国际上许多同行对此表示质疑，他们认为这种方法在自交的水稻材料上很难实现。
但中国科学院国家基因研究中心主任韩斌和他的研究团队却认为，如果GWAS方法在水稻中也能够实现，将对高效挖掘水稻地方品种的遗传资源起到很好的指导作用，所以他们还是决定试一试。
与人类的GWAS类似，水稻的GWAS同样需要搭建一个前期的平台。研究团队挑选了栽培稻两大亚种（粳稻和籼稻）500余份地方品种，测定了它们的全基因组序列，从而构建出一张高密度的水稻单体型图谱
在这张图谱的基础上，研究者对籼稻14个农艺性状进行了GWAS分析。这些性状包括水稻株型、产量、籽粒品质和生理特征等不同的方面。通过遗传学分析，这些农艺性状相关的候选基因位点得以确定。这些发现为水稻遗传学研究和水稻育种提供了重要的基础数据，并开辟了新的研究途径，是水稻遗传学研究的重要进展。
青出于蓝而胜于蓝
与人类GWAS不同的是，这份水稻GWAS的平台工作为相关领域的科学家提供了一份永久性的资源，这些具备详细基因型图谱的水稻地方品种可供人们在不同年份、不同地点、针对不同农艺性状进行多次考察。将来，人们还可通过有选择性地两两杂交获得需要的后代组合，供水稻遗传学实验及育种工作使用
该研究还首次成功开发出大样本、低丰度的基因组测序和基因分型方法。通俗地说，就是对每个样品只进行低覆盖率的测序，获得部分信息，而后借助这些信息，通过不同样品、不同基因组区域间复杂的关系，相互借鉴，最终把丢失的信息重新找回来。该方法大大节省了科学投入，而最终获得的图谱质量却丝毫不差。
这种高通量和低成本的方法加上水稻相对较小的基因组，使得500多份水稻的测序成本仅相当于人类基因组中一个人的高倍测序。以这种方式鉴定基因组变异，构建单倍体图谱用于全基因组关联研究在世界上还属首次
《自然—遗传学》专门同期配发了Richard M Clark的一篇评论文章，称水稻全基因组关联分析的时代终于来临了。Clark是全球知名的植物分子遗传学家，在德国马普研究所工作期间完成了拟南芥单体型图谱的构建，目前在美国犹他州大学参与拟南芥1001基因组计划。
在这篇评论中，Clark展望道：“将来在水稻以及更多其他的物种中，这种低覆盖率、大样本的高通量测序分析方法可以实现对遗传变异的高效发掘，前景极好。
《科学时报》(2010-11-05 A1 要闻) |
