挖掘意大利传统玉米地方品种多样性：解析气候适应性的基因组信号与育种启示

《Evolutionary Applications》：Leveraging Knowledge of Traditional Italian Maize Landrace Diversity to Identify Signals of Local Adaptation

本研究综合运用景观基因组学方法（pRDA、GF），系统解析了28个意大利中北部玉米地方品种（共140个个体）的遗传多样性、群体结构与适应性机制。研究发现，气候因子（45%）对群体遗传变异的解释贡献最大，并鉴定出三个与温度季节性（BIO4）、降水季节性（BIO15）等环境变量显著相关的基因组位点（SNP），其中SNP 2:5669249与编码AP2/ERF转录因子的基因紧密连锁。该研究揭示了地方品种作为重要遗传资源在应对气候变化、培育抗逆稳产玉米新品种中的核心价值。

　　

1 引言

气候变迁对现代农业构成最严峻的挑战，其导致的极端环境事件频发与加剧深刻影响着农业系统。玉米作为全球粮食安全的关键作物，尤为易受这些变化的影响，这凸显了培育具有气候韧性新品种的迫切性。本研究旨在利用景观基因组学方法，分析源自28个意大利玉米地方品种的140个个体的基因组数据，以识别与环境条件适应相关的重要基因，为开发抗逆玉米基因型提供支持。意大利被认为是玉米多样化的次生中心，其丰富的地方品种经过农民数个世纪的选育，积累了适应特定环境、开花习性、产量、口感以及与生物和非生物胁迫耐受性相关的宝贵性状，成为育种家挖掘有益等位基因的关键遗传资源。

2 方法

2.1 种质资源与田间管理

研究共收集了来自意大利中北部地区28个传统玉米地方品种，这些材料来自五个不同的种质库。这些地方品种代表了七个不同行政区域的典型材料，涵盖了广泛的表型变异，部分至今仍在种植。所有材料在意大利皮亚琴察的CERZOO实验农场进行统一种植与管理。

2.2 植物材料与DNA提取

在V5阶段，从每个地方品种的五个不同个体上采集叶片样本，共140份。使用试剂盒法提取基因组DNA。

2.3 测序与生物信息学分析

采用简化基因组测序（GBS）技术对样本进行基因分型，使用EcoRI和MspI限制性内切酶。原始数据经过质量过滤后，比对到玉米B73参考基因组（版本5）。经过次要等位基因频率（MAF > 0.05）和缺失率过滤后，获得6002个高质量单核苷酸多态性（SNP）用于下游分析。

2.4 群体的遗传特征与多样性分析

对经过连锁不平衡（LD）修剪（r²= 0.5）后的2880个SNP标记进行分析。利用基于IBS距离的聚类分析、主成分分析（PCA）以及ADMIXTURE软件评估群体的遗传结构与多样性。同时计算了全基因组范围的固定指数（F_ST）和近交系数（F）。

2.5 采样点的空间与气候特征

从WorldClim数据库（版本2）获取采样点1970-2000年的19个生物气候变量数据。通过主成分分析（PCA）探索地方品种所处的环境异质性。

2.6 跨气候景观的适应性遗传信号识别

使用偏冗余分析（pRDA）来分解气候、地理和遗传结构对观察到的遗传变异的贡献。以LD修剪后的SNP作为响应变量，以非共线性的历史生物气候变量、地理坐标以及遗传结构（由PCA的前三个主成分表示）作为解释变量集。随后，应用pRDA来研究基因型-环境关联，同时利用梯度森林（GF）机器学习回归树算法来确定最能解释遗传变异的生物气候变量。

2.7 候选基因鉴定

通过上述方法鉴定出的显著SNP（异常值），利用玉米B73基因组（版本5）的JBrowse浏览器定位其基因组位置。对于位于基因模型内的SNP，通过Phytozome 14和MaizeGDB数据库获取基因功能注释。此外，还分析了位于每个显著SNP位置LD窗口内的其他基因。

3 结果

3.1 地方品种的遗传特征

群体结构分析显示，被研究的地方品种之间存在明确的遗传分化和高度的混合。PCA揭示了三个主要的聚类：一个由Rostrati型玉米组成的聚类（紫色圈出），一个由“Marano”或“Marano相关”地方品种组成的聚类（红色圈出），以及一个包含来自艾米利亚-罗马涅、托斯卡纳和特伦蒂诺-上阿迪杰的品种的较大聚类。基于交叉验证误差，ADMIXTURE分析确定最可能的祖先群体数量为K=12。大多数地方品种显示出复合的遗传背景，而少数品种（如Nostrano Val Tidone, Rosso Amiata）则主要归属于单一的祖先群体。全基因组F_ST平均值较低，为0.28，表明群体间分化程度有限。

3.2 适应性的驱动因素

环境PCA表明，所研究的地方品种在生物气候变量上分布良好。方差分解（pRDA）显示，气候、地理和遗传结构共同解释了140份样本总遗传变异的30%。其中，气候单独解释了可解释变异的45%，遗传结构贡献了31%，地理坐标贡献了11%。这表明气候是塑造地方品种遗传分化的最主要因素。

通过pRDA鉴定出三个与环境变量显著相关的异常SNP位点：

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  SNP 2:5669249：位于基因Zm00001eb068470内，主要受温度季节性（BIO4）和降水季节性（BIO15）驱动。在其LD窗口内发现了编码AP2/ERF转录因子197和DNA拓扑异构酶2 (TOP2A) 的基因。
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  SNP 8:75571285：位于非编码区，主要受等温性（BIO3）驱动。其LD窗口内发现了编码锌指同源域转录因子11和丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶3的基因。
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  SNP 10:96654157：位于基因Zm00001eb418760内，主要受等温性（BIO3）和最湿月降水量（BIO13）驱动。其LD窗口内包含了编码小亚基核糖体蛋白、核碱基-抗坏血酸转运蛋白12和UNC93样蛋白1相关蛋白的基因。

3.3 利用梯度森林方法模拟遗传多样性与气候关系

GF分析确定，地理起源（通过MEMs反映）是预测等位基因转换的最重要预测因子。在气候因子中，降水季节性（BIO15）是最佳的气候预测因子。GF模型预测了意大利景观上气候适应性位点的等位基因组成。重要的是，SNP 2:5669249在pRDA中显著，同时也是GF模型中预测效果最佳的SNP之一，这双重验证了该位点及其连锁基因在适应中的重要性。

4 讨论

本研究结果可归为两大方面：群体关系解析和适应性机制探究。遗传分析揭示了地方品种间复杂的亲缘关系和混合模式，例如Ottofile Mantovano最为独特，而“Marano”类型的地方品种表现出共同的遗传背景。历史上的人口迁移和基于少数形态性状的选育，可能是造成遗传相似材料具有不同形态特征的原因。

适应性分析强调了气候（尤其是温度和水分相关变量）在驱动地方品种遗传分化中的主导作用。鉴定出的三个显著SNP，其连锁基因均被注释为与植物发育和胁迫响应密切相关。例如，与SNP 2:5669249连锁的AP2/ERF转录因子家族基因，已知在玉米的干旱、盐渍、渍水和冷胁迫响应中起关键调控作用，并参与花序和籽粒发育的调节。与SNP 8:75571285连锁的锌指同源域转录因子（ZHD）同样在干旱、高盐和高温胁迫途径中扮演重要角色。这些发现表明，对产量相关性状和胁迫耐受性具有调控作用的基因，可能在地方品种适应其原生环境的长期过程中被自然和人工选择所保留。GF分析进一步印证了气候驱动的地域适应性模式，并强化了pRDA的发现。

5 结论

本研究通过对28个意大利中北部玉米地方品种的景观基因组学分析，成功揭示了其遗传多样性、群体结构以及适应性遗传基础。研究证实，气候因素是驱动这些地方品种遗传变异的主要力量。更重要的是，研究鉴定出了与关键生物气候变量显著相关的基因组区域，特别是发现了一个与AP2/EREBP转录因子基因连锁的SNP。该基因在植物发育和多种非生物胁迫响应通路中发挥核心调节作用，对产量潜力有重要影响。这些结果为未来的育种计划奠定了坚实基础，强调了利用地方品种遗传资源、挖掘其蕴含的适应性等位基因，对于培育能够应对气候变化、具有稳定产量的玉米新品种具有重要战略意义。