《Oil Crop Science》：Engineering Climate-Resilient and High-Quality Oilseed Crops: The Role of Genomics, Gene Editing, and Epigenetics
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本综述系统阐述了基因组选择(GS)、基因编辑(CRISPR-Cas)和表观遗传调控在油料作物精准育种中的协同作用。通过预测模型（GS）提前筛选优良性状，利用分子剪刀（基因编辑）精准改良油脂品质（如高油酸大豆FAD2-/-）和抗逆性，结合表观遗传（DNA甲基化/miRNA）调控环境适应性，开创了从"被动选育"到"主动设计"的育种新范式，为应对气候变化下的粮食安全挑战提供分子设计蓝图。
1. 引言
全球油料作物是食用油、蛋白粕和生物燃料的重要来源。传统育种在应对现代农业复杂挑战时面临速度和精度的固有局限。本文综述了通过基因组选择(GS)、基因编辑和表观遗传调控三大技术模块实现的精准育种策略：GS作为复杂性状的预测引擎，基因编辑作为精准性状部署的工具，表观遗传调控则作为稳定性和品质的微调机制。
2. 基因组选择：复杂性状预测的范式转变
基因组选择(GS)通过分析全基因组DNA标记来估算基因组估计育种值(GEBV)，使育种家能在幼苗期基于基因组数据做出选择决策，将大豆等作物的育种周期缩短达50%。对于由多基因控制的产量性状，GS模型预测准确度可达0.5-0.7。更重要的是，GS能通过建模基因型与环境互作(G×E)，筛选出在干旱和热胁迫下仍能保持产量稳定的基因型，这对于常种植在雨养环境中的油料作物至关重要。
3. 基因编辑与技术协同实现精准育种
CRISPR-Cas系统已成为执行精准遗传设计的决定性工具。通过编辑FAD2基因创制出油酸含量超80%的高油酸大豆，编辑FAE1基因降低油菜籽中的芥酸含量，以及编辑GmNNL1赋予大豆对胞囊线虫的广谱抗性，都是基因编辑成功应用的典型案例。这些精准编辑可与快速育种（通过控制环境加速世代更替）、多组学技术（基因组学、转录组学、代谢组学）以及大数据分析（人工智能、机器学习）形成强大合力，共同推动分子设计育种的发展。该策略通过识别目标性状的基因及其互作网络，确定理想基因型，并设计最优育种路径，从而协同改良产量、品质和抗逆性等多重性状。
4. 表观遗传调控：品质与抗逆性的新前沿
表观遗传修饰（如DNA甲基化、组蛋白修饰、非编码RNA）在不改变DNA序列的情况下可遗传地调控基因表达，为精细调控油料作物的营养品质和环境适应性提供了新层面。研究发现，DNA甲基化可调节油脂合成通路关键基因（如ABCG1、PHGDH），影响不饱和脂肪酸比例；胁迫诱导的表观遗传变化可形成"胁迫记忆"，使作物对后续胁迫产生增强抗性，例如在向日葵中发现的与干旱胁迫记忆和开花时间相关的DNA甲基化模式。尽管在多倍体基因组中的复杂性、编辑工具的稳定性等方面存在挑战，但表观遗传学为作物改良开辟了充满希望的新途径。
5. 综合、挑战与数据驱动的未来展望
整合GS、基因编辑和表观遗传学的精准育种策略面临多基因性状复杂架构、数据整合的生物信息学瓶颈等挑战。未来方向在于利用人工智能和机器学习开发非线性模型，整合多组学数据以提高预测精度；利用高通量表型组学和遥感技术丰富表型数据；并探索植物-微生物互作（如根际微生物组）对作物抗逆性的增强作用。最终目标是实现从"数字蓝图"到"田间品种"的精准设计育种，培育出适应特定环境（如盐碱地、干旱区）的高产、优质、 resilient油料作物品种。
6. 结论
基因组选择、基因编辑和表观遗传学的协同整合，正推动油料作物育种从传统经验选育向可预测、可设计的分子设计育种范式转变。这一策略为在气候变化和耕地资源约束下，可持续地强化油料生产、保障全球油脂和蛋白供应提供了强有力的技术支撑。
