传统的参考基因组通常基于二倍体或简化组装,这使得其难以全面展示物种中的结构、序列和单倍型多样性。特别是在高度杂合或多倍体作物中,每个基因可能有多个拷贝,且不同拷贝间有不同的等位基因和调控特征。对于无性繁殖作物(如马铃薯),单倍型会在世代间持续传递,而对于每年都需要进行异花授粉的物种,基因型的稳定性和重复性也是一大挑战。泛基因组通过整合多个个体的基因组,则能更全面地捕捉基因变异,但对于高度杂合的物种来说,这种方法依然容易忽略单倍型特异性和同源染色体间的差异,而这些差异对多倍体和杂交体系中的剂量效应、上位性以及非加性互作至关重要。
华南农业大学王应祥教授、连启超教授与华中农业大学焦文标教授于2025年8月28日在国际著名期刊 Molecular Plant 上发表名为“Designing Better Crops with Phased Pangenomes”的Spotlight文章。该文首次系统性地提出利用单倍型泛基因组(phased pangenome)的方法构建高质量、具有单倍型解析能力的泛基因组,以揭示作物群体中复杂结构变异与单倍型变异的分布与功能差异。
一、单倍型泛基因组的优势
随着测序技术和图基因组算法的不断发展,单倍型泛基因组研究正逐渐成为可能。如孙贺全教授于25年4月发表于Nature上的文章“The phased pan-genome of tetraploid European potato”中利用 PacBio HiFi 长读长测序、Hi-C 测序和复杂的分相算法组装了克隆繁殖的自四倍体马铃薯品种的染色体尺度单倍型解析基因组,对探究欧洲马铃薯基因组的结构、遗传多样性和进化奠定了研究基础。
单倍型泛基因组的优势主要体现在两方面:首先,它能精准解析结构变异(SVs)的边界及其与表型的关联。传统的基因组测序方法往往对结构变异的解析能力有限,尤其是在高重复区域或者多倍体作物中,SVs难以被准确识别和定位。然而,单倍型泛基因组技术通过精确解析单倍型信息,能够准确识别和定位这些结构变异的具体位置及其变异边界。这一优势使得研究人员能够更精确地理解并探究这些SVs如何影响作物的生长发育、抗病性、营养成分等表型特征。
其次,可系统性识别有害变异(如功能丧失SNPs/SVs),这对无性繁殖作物的遗传改良尤为重要。无性繁殖作物,如马铃薯、甘蔗等,通常通过克隆方式繁殖,后代的基因型与亲本高度一致,导致其遗传多样性较低。虽然无性繁殖可以保持优良性状的稳定性,但也使得有害变异(如功能丧失的单核苷酸多态性SNPs或结构变异SVs)易于积累,影响作物的长期遗传健康。单倍型泛基因组的优势在于它能够系统性地识别这些潜在的有害变异,并通过对比不同个体的基因组信息,准确定位出哪些变异可能导致基因功能的丧失。通过识别这些功能丧失的变异,研究人员可以更有效地避开或消除这些有害突变,从而防止在无性繁殖过程中不良性状的累积,保持作物的高产、抗病等优良特性。
图1:单倍型泛基因组解析促进基因组辅助育种优化
二、单倍型泛基因组的应用前景
精准解析结构变异(SVs):单倍型泛基因组技术能够高精度地检测到传统基因组组装方法遗漏的结构变异(SVs),特别是在大片段插入或缺失的区域。对于马铃薯、大豆等高杂合度或多倍体作物,这种方法比传统合并拼接基因组更精确,能揭示哪些单倍型区块在进化或驯化过程中被保留、重组或丢失。
高效基因分型和单倍型重建:通过将短读和长读数据结合,单倍型泛基因组能够在不同层次上高效进行基因分型和单倍型的重建。特别是在短读数据中,得益于对单倍型的准确解析,短读数据可以高效比对到正确的单倍型上,而不需要重新做基因组组装。这种方法不仅不仅简化了数据处理流程,还提高了变异识别的准确性。
揭示多倍化和驯化过程中的单倍型变化:单倍型泛基因组技术可以揭示在多倍化和驯化过程中,哪些单倍型区块得以保留、重组或丢失。这对于研究作物的进化、物种间的遗传差异以及杂交育种具有重要意义。通过比较不同物种和品系的单倍型,研究人员能够更好地理解基因组的演变,并有针对性的进行作物育种和改良。
有害变异的精准识别与清除:单倍型泛基因组能够高信度地识别有害变异,尤其对于无性繁殖是作物,其有害等位基因可能在多个世代中积累。通过对不同品系单倍型的比较,研究人员能够识别携带高突变负荷的单倍型,并可以通过选择或基因编辑方法将其清除。
结语
本文围绕单倍型泛基因组展开讨论,作者指出,传统参考基因组和泛基因组往往忽视单倍型差异,难以全面解析多倍体或高度杂合作物的复杂遗传结构。而单倍型泛基因组不仅能精确捕获结构变异和有害突变,还能追踪驯化和进化过程中单倍型的保存与重组。作者强调,这一策略使短读长样本的高效单倍型重建成为可能,为群体水平的基因单倍型和关联分析提供了新路径。同时,单倍型泛基因组为精准单倍型设计奠定基础,可帮助优化性状相关等位基因组合,加速作物育种和改良。总体而言,单倍型泛基因组代表了作物基因组学的重要转折点,未来有望在农业生产中得到广泛应用。
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