来源:Frontiers of Agricultural Science & Engineering 发布时间:2024/5/24 18:17:28
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FASE  亮文解读:在逆境中分离高产和稳定的水稻基因型——利用产量和抗逆性评分指数微调选择方法

论文标题:Isolating higher yielding and more stable rice genotypes in stress environments: fine-tuning a selection method using production and resilience score indices

期刊:Frontiers of Agricultural Science & Engineering

作者:Arnauld THIRY, William J. DAVIES, Ian C. DODD

发表时间:15 Mar 2024

DOI:10.15302/J-FASE-2023521

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中国农业绿色发展:洞察与进展

Agriculture Green Development in China: Insights and Advances

专 辑 文 章 介 绍

· 第十三篇 ·

▎论文ID

Isolating higher yielding and more stable rice genotypes in stress environments: fine-tuning a selection method using production and resilience score indices

在逆境中分离高产和稳定的水稻基因型:利用产量和抗逆性评分指数微调选择方法

发表年份:2024年

第一作者:Arnauld THIRY

通讯作者:Arnauld THIRY

邮箱:a.thiry@lancaster.ac.uk

作者单位:英国兰卡斯特大学兰卡斯特环境中心

Cite this article :

Arnauld THIRY, William J. DAVIES, Ian C. DODD. Isolating higher yielding and more stable rice genotypes in stress environments: fine-tuning a selection method using production and resilience score indices. Front. Agr. Sci. Eng., 2024, 11(1): 169–185 https://doi.org/10.15302/J-FASE-2023521

· 文 章 摘 要 ·

在亚洲,水稻是数百万人的主食来源。然而,随着人口的增长,除了需要满足日益增长的水稻需求外,还要减少其用水量以应对气候变化的影响。尽管低地种植系统因其高生产力而广受欢迎,但其需求量极大。因此,需要研发适应较干旱环境 (如雨养或需氧生态系统) 的高产水稻基因型,以提高作物的水分利用效率。在鉴定这些基因型的过程中,快速、准确的选择方法至关重要。新的定量选择方法——评分指数选择法,为我们提供了一种有效的工具。该方法能够比较不同年份和胁迫强度下的水稻产量响应,使我们能够更加精确地选择出适应性强、产量稳定的基因型。本研究通过对已公布的、在无胁迫和两种胁迫环境中生长的39种基因型的水稻产量数据进行分析,发现有三种基因型 (ARB 8、IR55419-04和ARB 7) 在中重度胁迫条件下具有更高的产量和稳定性。这些基因型可能更适应旱地和需氧等胁迫环境,因此具有潜在的应用价值。值得注意的是,与传统的育种选择方法相比,评分指数选择法在识别适合目标环境中一系列胁迫水平的基因型方面表现出了更高的精度。这一发现不仅对于亚洲的水稻种植具有重要意义,也为全球范围内的水资源管理和粮食安全提供了有价值的参考。

· 文 章 亮 点 ·

1. 评分指数选择法易于区分适应目标环境的基因型。

2. 新的定量方法评估水稻基因型的生产力和抗逆力。

3. 该方法鉴定了Fernandez (1992) 的基因型 (高生产力和适应力)。

4. 该方法鉴定出更适应土壤水分减少条件下的基因型。

5. 该方法可以提高水稻的可持续性 (高产、低用水量)。

· Graphical abstract ·

· 研 究 内 容 ·

▎引言

水稻是全球最重要的谷类作物之一,为全球超过一半的人口提供食物,占每日人均卡路里消耗量的19%。然而,气候变化,尤其是日益加剧的干旱胁迫,正严重威胁着包括水稻在内的粮食生产和可持续性。植物育种者的任务艰巨,他们必须确保高产、抗逆基因型的水稻能够在日益严峻的环境中维持高产量,并致力于鉴定这些耐旱基因型。然而,大多数作物在抗逆能力和生产力之间往往存在负面权衡。为了准确确定如何在不同环境中衡量产量反应的基因型变异 (即生产力和抗逆能力之间的平衡),作物育种者采用了多种方法。通过这些努力,他们期望能够培育出既高产又耐逆的水稻品种,以应对全球气候变化带来的挑战。一种新方法结合了五个胁迫指数 (SSI、TOL、MP、GMP和STI,表1),并实施了评分量表 (从1到10),以评估个体基因型产量反应作为群体或试验平均反应的函数。本文旨在证明,在两种不同干旱胁迫强度下,对39个优良水稻品系的产量数据应用评分指数选择法,快速、有效地识别胁迫环境中更高产的水稻基因型,在不同的胁迫强度 (SI) 和季节下具有一致的响应。本文评估了是否可以推荐这种方法用于作物育种计划,以确定适应特定种植环境 (如灌溉低地、雨养低地、旱地和需氧环境) 的高产水稻基因型。

▎材料与方法

2012年,Raman等人报告了一项研究,该研究于2005–2007年在印度的三个地点,评估了来自129个先进水稻育种系的39个优良基因型亚群在胁迫 (雨养干旱) 和有利的灌溉条件 (无胁迫) 下的产量。为了对单个试验胁迫水平进行分类,作者根据与灌溉对照相比的产量减少情况对它们进行分组,中度和重度干旱胁迫分别使产量降低31%–65%和65%以上。选择这39个基因型建立干旱产量指数 (DYI,表1),并将其与两个广泛种植的品种 (IR64或MTU 1010) 的产量偏差进行比较。MYI是3种环境 (无胁迫、中度和重度胁迫) 中每种基因型的产量平均值。为了计算每种基因型的产量如何偏离参考品种 (IR 64或MTU 1010),本文计算了每种环境背景下 (无胁迫、中度和重度胁迫) 参考品种的产量与基因型产量之间的差异。每个基因型在3个环境中分别获得6个值,每个参考品种 (IR 64和MTU 1010) 各1个值。为了比较不同胁迫指数计算的适当性,Raman等人提供的产量数据用于计算分数指数生产能力指数 (PCI,production capacity index)、恢复能力指数 (RCI,resilience capacity index)、产量潜力评分指数 (YPSI,yield potential score index) 和产量胁迫评分指数 (YSSI,yield stress score index)。

表1 不同指数、公式和参考文献列表

▎研究结果

(1) 不同环境下得分指数与水稻产量的关系

与中、重度胁迫条件相比,无胁迫条件下YPSI与产量高度相关 (R2 > 0.94,图1 (a,b))。此外,YSSI与中、重胁迫条件下的产量高度相关 (R2 > 0.99,图1 (c,d))。YPSI和YSSI分别与在无胁迫和胁迫环境下的产量高度相关,表明将水稻产量表达为PCI和RCI的函数是一种有效的方法。

图1 中度 (c) 和重度 (d) 胁迫条件下产量潜力评分指数 (YPSI) 与产量的关系 (a和b) 和产量胁迫评分指数 (YSSI) 与产量的线性回归和决定系数。

(2) 产量与胁迫强度

对两种选择方法 (PCI和RCI) 和参考品种的6种最佳基因型 (ARB 8、IR55419-04、ARB 7、IR74371-70-1-1、DGI 75和DGI 307) 的SI进行产量对比 (图2)。假设控制条件是无胁迫情况,因此SI = 0 (图2)。当SI为0.16时,ARB 8优于参考品种 (IR64和MTU 1010),并始终优于IR55419-04和ARB 7。同样,当SI达到0.23和0.28时,IR55419-04和ARB 7分别超过参考品种。值得注意的是,IR74371-70-1-1和DGI 75的表现始终优于参考品种,而DGI 307则以有限的 (可能不显著的) 额外胁迫 (SI = 0.04,根据这个简单模型) 超越了它们。

与参考品种相比,产量线性模型有效地展示了这些基因型的产量表现和胁迫强度之间的权衡 (图2)。当SI超过0.32时,ARB 8的表现优于所有其他基因型,而当SI超过0.42和0.46时,IR55419-04和ARB 7的表现分别优于IR74371-70-1-1、DGI 75和DGI 307,表明中等胁迫强度。因此,在中等胁迫下,ARB 8是生产力最高的基因型,其次是IR55419-04和ARB 7。最终,这6种选定的基因型都比参考品种表现更好,选择取决于目标环境 (灌溉低地、雨养低地、需氧环境和旱地) 的胁迫强度。

图2 参考品种 (IR65、MTU 1010) 和六种突出基因型 (IR74371-70-1-1、DGI 75、DGI 307、ARB 8、IR55419-04和ARB 7) 的产量线性模型与胁迫强度的关系。

(3) 基因型分类:Fernandez与Thiry对比

尽管A基因型被认为在一系列环境中的适应性最强 (图 3(a)),原始胁迫指数 (SSI、TOL、MP、GMP和STI) 不足以区分A基因型和B/C基因型。Thiry等人建议使用PCI和RCI对这些基因型进行分类 (图3 (b))。比较表明,B组在PCI和RCI值的分布比面积较小的A组和C组更大、更复杂 (图3 (b))。最好的B和C基因型最接近罕见的A基因型区域 (图3 (b))。理论分布表明,与仅使用产量值相比,PCI和RCI值可以更好地将基因型分类。

图3 基因型分布图,分为四个基因型类别。(a) 无胁迫 (Yp) 和胁迫 (Ys) 下的产量函数,(b) 生产力能力指数 (PCI) 和弹性能力指数 (RCI) 的函数。

(4) Raman选择法与得分指数选择法的比较

作者对产量性能的分析突出了与Raman等人相同的基因型 (图4),但是推荐品种不同。ARB 8、IR55419-04和ARB 7是更好的选择,可以提高雨养低地、旱地甚至需氧生态系统的产量和对未来更大胁迫强度的适应能力。

图4 本文介绍和讨论的每种方法的基因型选择函数摘要。

· 结 论 ·

使用评分指数选择法可以很容易地区分特定目标环境下 (如雨养低地、需氧和旱地生态系统) 的最佳适应基因型。在不同的胁迫强度和季节条件下发现具有一致评分指数 (PCI、RCI、YPSI和YSSI) 的基因型,而这些基因型原始指数 (SSI、TOL、MP、GMP和STI) 无法检测到。建议在育种计划中纳入PCI和RCI的选择,以更好地解释不同基因型在一系列胁迫环境中的易感性和产量表现。

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