抗病耐逆基因鉴定、智能设计育种、小麦

小麦泛基因组与比较基因组资源驱动的优异基因挖掘

这些文献共同聚焦泛基因组、泛转录组、结构变异和比较基因组学资源的构建与利用,强调挖掘现代育种过程中丢失或未被充分利用的基因、等位变异和抗逆、抗病相关遗传资源,为小麦基因鉴定和智能育种提供基础数据平台。其中部分研究以豌豆等作物为案例,但方法和资源建设思路具有跨作物参考价值。

  • Trait associations in the pangenome of pigeon pea (Cajanus cajan)Junliang Zhao, P. Bayer, Pradeep Ruperao, R. Saxena, Aamir W. Khan, Agnieszka A. Golicz, Henry T. Nguyen, J. Batley, D. Edwards, R. Varshney, 2020, Plant Biotechnology Journal
  • Capturing the missing gene content of elite wheat by analysis of wheat landracesT Li, F Albornoz, J Bruton, M Bestry, A Dolatabadian, 2026, bioRxiv
  • Pan-genomes: moving beyond the referenceDominique J K Morneau, 2021, Nat. Res
  • De novo annotation reveals transcriptomic complexity across the hexaploid wheat pan-genomeBenjamen White, Thomas M. Lux, Rachel Rusholme-Pilcher, Angéla Juhász, GG Kaithakottil, Susan Duncan, J. Simmonds, Hannah Rees, Jonathan Wright, Joshua Colmer, Sabrina Ward, R. Joynson, Benedict Coombes, N. Irish, S. Henderson, T. Barker, Helen Chapman, Leah Catchpole, K. Gharbi, Utpal Bose, Moeko Okada, Hirokazu Handa, S. Nasuda, Kentaro K. Shimizu, H. Gundlach, Daniel Lang, G. Naamati, Erik J. Legg, A. Bharti, M. Colgrave, W. Haerty, C. Uauy, D. Swarbreck, P. Borrill, J. Poland, S. Krattinger, Nils Stein, Klaus F. X. Mayer, Curtis J. Pozniak, Sean Valentyna Brook Kirby Jennifer Krystalee Amidou Pi Walkowiak Klymiuk Byrns Nilsen Ens Wiebe N’Diaye H, S. Walkowiak, V. Klymiuk, Brook Byrns, K. Nilsen, J. Ens, Krystalee Wiebe, A. N’Diaye, P. Hucl, Curtis J. Pozniak, B. Fu, Liangliang Gao, Emily E. Delorean, D. Koo, A. Fritz, J. Poland, Cécile Monat, A. Himmelbach, Anne Fiebig, S. Padmarasu, U. Scholz, M. Mascher, G. Haberer, Mulualem T. Kassa, P. Fobert, Sateesh Kagale, J. Brinton, R. Ramirez-Gonzalez, Michael W. Bevan, Neil McKenzie, B. Steuernagel, Markus C. Kolodziej, S. Krattinger, Beat Keller, T. Wicker, Dinushika Thambugala, C. McCartney, Venkat Bandi, Jorge Núñez Siri, Carl Gutwin, Catharine Aquino, Masaomi Hatakeyama, Dario Copetti, Gwyneth Halstead-Nussloch, Timothy Paape, Rie Shimizu‐Inatsugi, Kentaro K. Shimizu, Tomohiro Ban, K. Kawaura, Toshiaki Tameshige, Hiroyuki Tsuji, Luca Venturini, Matthew D. Clark, Bernardo Clavijo, Christine Fosker, G. G. Accinelli, D. Heavens, Ksenia Krasileva, Keith A. Gardner, N. Fradgley, L. Percival‐Alwyn, J. Cockram, Juan J. Gutierrez-Gonzalez, G. Muehlbauer, Chu Shin Koh, A. Sharpe, J. Deek, A. Costamagna, H. Kanamori, F. Kobayashi, Tsuyoshi Tanaka, Jianzhong Wu, Hirokazu Handa, T. Kuo, Jun Sese, Kazuki Murata, Yusuke Nabeka, S. Nasuda, Philomin Juliana, Ravi P. Singh, H. Budak, Ian Small, J. Melonek, Sylvie Cloutier, G. Keeble-Gagnère, J. Tibbets, Erik J. Legg, A. Bharti, Peter Langridge, Ken Chalmers, A. Distelfeld, M. Spannagl, Anthony Hall, 2025, Nature Communications
  • Pan-genome bridges wheat structural variations with habitat and breedingChengzhi Jiao, Xiaoming Xie, Chenyang Hao, Liyang Chen, Yuxin Xie, Vanika Garg, Li Zhao, Zihao Wang, Yuqi Zhang, Tian Li, Junjie Fu, A. Chitikineni, Jian Hou, Hongxia Liu, Girish Dwivedi, Xu Liu, Jizeng Jia, Long Mao, Xiue Wang, Rudi Appels, R. Varshney, Weilong Guo, Xueyong Zhang, 2024, Nature
  • A pangenome of tetraploid wheat reveals the genetic architecture underlying domestication and genomic diversity for breedingJianxin Bian, Guang Yang, Dong Xu, Yan Zhang, Yanzhe Jia, Guifen Zhang, Zhen Qin, Shuangxing Zhang, Yiqiao Wang, Mengmeng Jiang, Yan Pan, Bin Chen, Fangyu Liu, Yuqing Lu, Shuai Ding, Jiabo Wang, Cangzhou Yuan, Yongming Chen, Shoucheng Liu, Hang He, Shuai Wang, Qidi Zhu, Shisheng Chen, Qing Sang, Xing-Wang Deng, Hude Mao, Xiaojun Nie, Baoxing Song, 2026, Nature Genetics
  • The wild and the valuable: The goatgrass pangenome advances wheat improvementLong Mao, 2024, The Crop Journal
  • Wheat genomics: genomes, pangenomes, and beyond.Vijay K. Tiwari, Gautam Saripalli, P. Sharma, J. Poland, 2024, Trends in Genetics

小麦病害抗性基因鉴定、抗源评价与持久抗病育种

这些研究围绕病害抗性基因、抗性位点和病原互作机制展开,涵盖病原非编码RNA、抗锈病和抗白粉病基因定位、抗性基因目录建设、抗性基因聚合以及气候变化背景下的多病害抗性育种。共同目标是提高抗病基因鉴定的效率、拓宽抗源并实现持久、广谱和稳定抗性。

基因编辑与抗性基因堆叠驱动的工程化抗病育种

这些文献重点讨论从抗性基因克隆、效应子解析到基因编辑和抗性基因堆叠的工程化育种路径,强调利用CRISPR、NLR设计、易感基因改造和单基因座多基因堆叠,突破传统杂交聚合周期长、抗性易被病原突破等限制。

小麦抗病耐逆基因、QTL与功能等位变异鉴定

这些研究针对盐胁迫、干旱、热胁迫、镉胁迫、养分缺乏、氧化胁迫和穗发芽等逆境或相关适应性状,采用QTL定位、GWAS、分子标记、候选基因分析、转录因子研究和转基因功能验证等方法,解析小麦耐逆性状的遗传基础并筛选可用于育种的基因、等位变异和标记。

基因组选择、表型组学与机器学习支持的智能育种

这些文献共同关注基因组选择、基因组关联分析、表型组选择和机器学习在小麦育种中的应用,涉及产量、品质、抗病和复杂农艺性状的育种值预测、预测准确率优化、多性状模型、上位性效应、表型组学整合以及育种流程重构,体现了由经验选择向数据驱动和智能预测育种转变的趋势。

抗病耐逆基因鉴定、智能设计育种、小麦

文献可归纳为五个相互并列的方向:一是利用泛基因组、泛转录组和结构变异资源挖掘小麦及相关作物中的新基因和优异变异;二是开展小麦病害抗性基因定位、抗源评价和持久抗病育种;三是通过基因编辑和抗性基因堆叠实现工程化抗病改良;四是围绕盐、旱、热、养分、重金属、氧化胁迫及穗发芽等性状开展抗逆基因和QTL鉴定;五是利用GWAS、基因组选择、表型组学和机器学习推进小麦智能设计育种。整体上形成了“基因组资源构建—优异基因鉴定—功能验证—精准聚合与智能选择”的技术链条。

共 37 篇文献,5 个研究方向
小麦泛基因组与比较基因组资源驱动的优异基因挖掘
这些文献共同聚焦泛基因组、泛转录组、结构变异和比较基因组学资源的构建与利用,强调挖掘现代育种过程中丢失或未被充分利用的基因、等位变异和抗逆、抗病相关遗传资源,为小麦基因鉴定和智能育种提供基础数据平台。其中部分研究以豌豆等作物为案例,但方法和资源建设思路具有跨作物参考价值。相关文献:Junliang Zhao et. al, 2020 等 8 篇文献
小麦病害抗性基因鉴定、抗源评价与持久抗病育种
这些研究围绕病害抗性基因、抗性位点和病原互作机制展开,涵盖病原非编码RNA、抗锈病和抗白粉病基因定位、抗性基因目录建设、抗性基因聚合以及气候变化背景下的多病害抗性育种。共同目标是提高抗病基因鉴定的效率、拓宽抗源并实现持久、广谱和稳定抗性。相关文献:Hanna M. Glad et. al, 2023 等 8 篇文献
基因编辑与抗性基因堆叠驱动的工程化抗病育种
这些文献重点讨论从抗性基因克隆、效应子解析到基因编辑和抗性基因堆叠的工程化育种路径,强调利用CRISPR、NLR设计、易感基因改造和单基因座多基因堆叠,突破传统杂交聚合周期长、抗性易被病原突破等限制。相关文献:B. Wulff et. al, 2021 等 3 篇文献
小麦抗病耐逆基因、QTL与功能等位变异鉴定
这些研究针对盐胁迫、干旱、热胁迫、镉胁迫、养分缺乏、氧化胁迫和穗发芽等逆境或相关适应性状,采用QTL定位、GWAS、分子标记、候选基因分析、转录因子研究和转基因功能验证等方法,解析小麦耐逆性状的遗传基础并筛选可用于育种的基因、等位变异和标记。相关文献:Sergey Shabala et. al, 2025 等 9 篇文献
基因组选择、表型组学与机器学习支持的智能育种
这些文献共同关注基因组选择、基因组关联分析、表型组选择和机器学习在小麦育种中的应用,涉及产量、品质、抗病和复杂农艺性状的育种值预测、预测准确率优化、多性状模型、上位性效应、表型组学整合以及育种流程重构,体现了由经验选择向数据驱动和智能预测育种转变的趋势。相关文献:Ivana Plavšin et. al, 2021 等 9 篇文献