最近，
有研究成果解決了傳統基因組學研究的缺陷，透過對 31 個具有遺傳多樣性的水稻高質量基因組進行組裝，首次構建了“水稻圖形基因組”，
為水稻功能基因組研究奠定了良好基礎，其結構變異和基因複製數變異對水稻等作物的進化、馴化和改良具有深遠的意義。
四川農業大學水稻研究教授李仕貴與欽鵬之所以要揭示水稻“隱藏”的基因組變異密碼，是由於現有的水稻基因組和基因組變異存在諸多侷限，導致無法高效地推進現有他們日常科研工作，尤其是從水稻種質中挖掘優良基因資源方面的研究工作。
圖｜李仕貴（來源：李仕貴）
李仕貴/欽鵬課題組與中科院梁承志課題組先前的合作，瞭解到梁承志課題組可以構建高質量基因組。
因此，他們決定再次合作，透過構建高質量基因組，尋找、分析水稻資源中的優良等位基因，加速推進現有科研進展。
該研究突破了傳統線性基因組僅可以儲存單個個體遺傳資訊的限制，闡明瞭基因結構性變異和複製數變異在調控水稻農藝性狀的重要作用，為選育高產優質、綠色安全水稻新品種提供基礎
支撐[1]。
5 月 28 日，相關論文以《基於 33 個水稻遺傳多樣性材料的泛基因組分析揭示“隱藏”的基因組變異》（Pan-genome analysis of 33 genetically diverse rice accessions reveals hidden genomic variations）為題發表在國際頂級期刊Cell上。
圖｜相關論文（來源：Cell）
由四川農業大學水稻研究院教授欽鵬、博士研究生王淏和陳薇蘭、中科院遺傳與發育生物學研究所博士魯宏偉和陳倬、河北大學教授杜會龍為共同第一作者，四川農業大學水稻研究教授李仕貴和欽鵬、中科院遺傳與發育生物學研究所研究員梁承志為共同通訊作者。
圖｜李仕貴團隊合影（來源：欽鵬）
該研究成果揭示了結構變異的形成機制、對基因表達的影響，透過對亞群分佈等分析，闡明瞭結構變異和基因複製數變異在塑造水稻環境適應和馴化方面的生物學意義。
該項研究成果最大的貢獻是
打開了結構變異研究的大門，將大大推進很多其他科研工作者的研究工作。
該團隊為全球其他研究全隊提供了豐富基因組變異資源，相關獲取資源的網站在短短 3 個多月時間內已被 35 個國家研究人員訪問上萬次，這將大大促進水稻育種以及植物功能基因組學和進化生物學研究。
對 33 個水稻材料深度研究，揭示水稻基因中“隱藏”變異奧秘
中國在水稻育種部分研究領域已經獲得多項重大突破，然而在種質資源發掘利用、現代育種技術應用以及加大優質品種的選育推廣等方面還有進一步提升空間，李仕貴課題組一直在尋求該領域“卡脖子”問題的解決辦法。
前期，他們在挖掘優良基因資源時遇到不少困難，其中就包括無法高效、準確地獲取目標區段中所有的基因組變異，主要是因為相對比較容易獲取的小的單核苷酸變異/小片段序列插入或刪除（SNP/Indel），大的基因組結構性變異在以前無法高效鑑定得到，但很多研究又證明這具有很重要的生物學意義。
工欲善其事必先利其器，因此，該團隊選擇了 33 個水稻生產、廣泛使用的具有多型性和代表性的材料，與交叉領域的課題組通力合作，以構建出高質量的基因組，然後利用這些高質量基因組相互比較發掘分析大的結構性變異。
圖｜33 個水稻遺傳材料的泛基因組（來源：Cell）
欽鵬表示：“你可以把水稻理解成有 12 條染色體，每條染色體理論上代表一根線，基於傳統手段，科學家只能對基因組序列進行碎片化拼接，導致有許多區間的變異無法觀察到
。
”
比如前幾年，相關研究都是基於短序列（short-reads）去鑑定結構構性變異，但這個方法有很大的侷限性。short-reads 測序長度只有 150 bp，雙端長度也僅能達到 300 bp，也有科學家利用 short-reads 拼接成幾百上千 bp 的 DNA 片度，但與水稻基因組中上億級別的 DNA 鹼基數對比相差甚遠，進而會導致有許多基因組變異被遺漏，尤其是結構性變異。
最近幾年，科學家利用 long-reads 或基於 long-reads 測序拼接成的達百萬級長度的 DNA 片段，可以一定程度上增加發現結構變異的機率，但與上億單位級的水稻基因組序列長度相比，差異依然很大，還是存在很多重要的遺傳變異資訊無法準確快速獲得。
因此，該團隊與梁承志課題組合作研究變得尤為重要，他們基於 long-reads 組裝形成了高連續性進組（平均長度達千萬級片段），解決了之前很多無法檢測到的序列變異，即該研究成果中所提及的“隱藏變異”。
圖｜遺傳多樣性水稻質種（來源：Cell）
值得關注的是，在基因序列組裝層面，該成果還未將整個染色體全部連通，在一些複雜區域存在缺口，導致存在一些遺傳變異資訊的遺漏，但這並不影響該團隊所呈現的、大量的遺傳資訊，未來該團隊將會對這方面繼續深入研究。
揭示基因組變異方向，助力理解變異密碼的生物學意義
“基因組變異的方向”是一個很少被業界關注的一個問題，但對變異方向對理解有助於水稻變異的生物學意義理解和利用。該研究成果關鍵一點是為人們理解基因組變異方向提供了一個很重要的資訊。
譬如，該研究成果提到，以前報道的水稻 SLB1、SLB2 序列的缺失與多分櫱等優良性狀相關，但研究發現，在進化過程中，實際上是一特定水稻群體裡獲得了 SLB1、SLB2 序列，而非缺失。
圖｜李仕貴（左）、欽鵬（右）（來源：欽鵬）
該段序列的獲得很有可能幫助了水稻磷元素吸收作用，從而幫助提高水稻產量而被保留在這一特定群體中，對解決農業生產問題也具有指導性意義。
首創“圖形基因組”，解決傳統基因組變異鑑定難題
目前絕大多數分析基因組變異的方法都是以十幾年前構建的“日本晴”參考基因組為基礎，但這種線性基因組僅代表一個特定材料中的 DNA 序列資訊，不能包含其他水稻基因組中的變異資訊。
譬如，A 位點在 3000 份不同的水稻資源中存在 50 種變異，線性基因組體現一種變異，但該團隊所構建的“圖形參考基因組”就能包含 50 種所有變異資訊，結合配套的比對策略，相對線性基因組，就可以高效準確地發現基因組變異。
圖｜派生狀態的 SVs 的推斷和表徵（來源：Cell）
該團隊還對染色體排列的結構變化（Structural variations，SVs）進行了檢查，發現 SVs 沿染色體分佈不均勻，並發現了 140 個 SVs 熱點區。值得注意的是，11 號染色體上的一個 SV 熱點區域有 868 個獨立的 SVs。”
圖｜欽鵬（來源：欽鵬）
隨著科技的發展，科學家有很大可能在將來將把所有材料的遺傳資訊整合到圖形基因組中，以後或許可能不再用日本人十幾年前構建的參考基因組。
欽鵬巧妙地將他們發現的“圖形基因組”比作智慧手機。
“我們可以把目前我們構建的圖形基因組看作第一代智慧手機，它實現了從非智慧手機到智慧手機的跨越，但是還存在很多的不足，比如我們僅僅整合了 33 個材料中的部分遺傳變異資訊， 以及因為需要很多計算資源，導致不是每個團隊都可以用我們圖形基因組來檢測變異。”
圖｜環境適應與馴化原理（來源：Cell）
隨著研究的不斷推進，未來將會有越多越多高質量基因組釋出，把這些基因組中的變異資訊全部整合到該圖形基因組中，以及配套更好、更快的演算法，這將會很好推動該領域研究的快速發展。
重視多領域交叉合作，保障國家糧食安全
欽鵬認為人的精力是有限的，一定要將有限的精力放在真正解決農業生產的問題上，刨根問底，瞭解生產一線的核心需求，同時也有要善於跳出問題本身限制，思考自身所做工作是否具有實際應用意義。
與此同時，生物學發展到今天，有很多專案涉及多領域交叉，不再是一個實驗室可以單獨能解決的問題，高度協同逐漸變成一種趨勢。
圖｜欽鵬（來源：欽鵬）
即將邁入不惑之年的欽鵬對科研工作有很深的感悟，“耐得住寂寞，沉得下心，跳得出舒適圈，下得了田間地頭”，看似平實的語言中體現了他對科研工作的熱愛和堅守。
未來，他將結合遺傳學、分子生物學等傳統學科與生物資訊學、結構生物學等交叉學科，繼續深入發掘真正有應用價值的水稻高產優質基因資源，尤其是全球氣候變暖及高溫氣候下仍可高產優質的基因資源，全面解析相關分子機理，從而保障國家糧食安全。
-End-
參考：
［1］Peng Qinet al。 Cell 184， 3542–3558（2021）https：//doi。org/10。1016/j。cell。2021。04。046
