在农业的大舞台上，小麦可是一位举足轻重的 “明星”，它是全球第二重要的粮食作物。但随着气候变化，小麦的日子可不好过了。未来，许多小麦种植地区的气候可能会超出现有品种的适应范围，导致产量大幅下降。这可把科学家们急坏啦，他们得赶紧想办法帮助小麦应对这些挑战。
野生植物可是个 “宝藏库”，小麦的野生近缘种中蕴藏着丰富的适应性基因，这些基因就像是 “秘密武器”，能帮助小麦适应新环境。其中，Aegilops tauschii（节节麦）和 Triticum turgidum ssp. dicoccoides（野生二粒小麦）是小麦野生近缘种中分布最广泛的，它们和小麦有着千丝万缕的联系。可让人头疼的是，从这些野生近缘种的庞大种质资源库中挑选出有用的基因，简直比大海捞针还难。种质库中的材料太多了，可能包含数千份，而且适应环境的性状往往由多个基因控制，这就使得筛选工作变得极为复杂。以往的筛选方法都存在各种问题，比如表型预筛选只能针对简单性状，“核心收集品” 策略会遗漏局部适应性等位基因，基于环境参数选择的方法在物种层面恢复适应性遗传多样性的能力又有限。
为了解决这些难题，来自相关研究单位的科研人员在《Genome Biology》期刊上发表了一篇名为 “Genome-wide environmental scans in Aegilops tauschii identify climate - adaptive alleles for improving wheat performance under water - limiting conditions” 的论文。他们通过研究发现，将节节麦中适应气候的等位基因导入小麦，有望提高小麦在缺水条件下的性能；并且，通过全基因组环境扫描（GWES）发现的适应性变异，有潜力提高作物品种对气候变化的适应能力。这一发现为小麦育种开辟了新的道路，就像在黑暗中为科学家们点亮了一盏明灯。
科研人员为了开展这项研究，运用了多个关键技术方法。首先是基因分型和填补技术，对节节麦和小麦的杂交后代进行基因分型，并填补缺失的 SNP 数据；其次是群体结构分析，通过对 SNP 数据的分析，了解节节麦群体的遗传结构；然后是冗余分析，用来探究遗传变异与环境因素之间的关系；最后是表型分析，对杂交后代进行田间表型鉴定，评估其农艺性状和适应性 。
下面咱们来详细看看他们的研究结果：
- 基因组扫描找适应信号：科研人员从 137 份节节麦材料中挑选出 109,627 个 SNP 进行分析，发现地理距离和气候因素能解释 85.2% 的 SNP 变异，其中气候因素单独就能解释 57.8%。这就像是发现了气候是影响节节麦基因变异的 “幕后大 boss”。通过冗余分析，他们还找到了 11 个对 SNP 变异贡献最大的生态地理变量，包括温度年较差（bio7）、最干旱月份的降水量（bio14）等。而且，不同的节节麦亚种似乎对不同的生态地理条件有着独特的适应性。比如说，L1E 亚系适应温暖干燥的环境，L1W 亚系则适应相对湿润凉爽的环境。这就好比不同的人适应不同的生活环境一样，节节麦的这些亚种也有着各自的 “舒适区”。
- 定位适应性 SNP：科研人员把冗余分析和全基因组关联分析（GWAS）结合起来，找到了 18,096 个与生态地理变量显著相关的 SNP。这些 SNP 就像是隐藏在节节麦基因中的 “宝藏标记”。其中，温度年较差（bio7）相关的 SNP 最多。而且，这些 SNP 的地理分布和气候因素密切相关。比如，有些 SNP 只在里海附近降水多的地区的材料中出现，有些则在干旱地区的材料中出现。这表明节节麦拥有适应不同气候条件的基因，这些基因就像是它应对气候变化的 “秘密武器库”。
- 评估节节麦 CAA 在冬小麦中的适应性潜力：科研人员挑选了 21 份节节麦材料和适应北美大平原生长的小麦品种杂交，培育出了一批小麦渐渗系。在这些渐渗系中，有 31.4% 的气候适应性 SNP（CAAs）存在。通过比较 CAAs 在渐渗系表型分布尾部和全群体中的频率，科研人员发现很多 CAAs 和产量、产量构成性状、冠层温度（CT）等都有关系。比如说，产量高的渐渗系中，有些 CAAs 的频率明显高于全群体，这说明这些 CAAs 可能有助于提高小麦产量。而且，冠层温度和产量呈负相关，一些 CAAs 和低冠层温度有关，这意味着这些 CAAs 可能帮助小麦更好地适应干旱环境，就像给小麦穿上了一件 “抗旱防护服”。
- CAAs 与渐渗群体适应性性状的变异相关：科研人员对渐渗群体进行关联分析，发现很多 CAAs 和抽穗期、产量构成性状等都存在显著关联。特别是冠层温度，它受基因型和环境的影响很大，而且和产量关系密切。通过全基因组关联分析，科研人员找到了一些和冠层温度降低相关的基因组位点，这些位点的等位基因大多来自生长在高温少雨地区的节节麦 ssp. tauschii 材料。这进一步证明了，把这些地区的节节麦基因导入小麦，有可能提高小麦对缺水环境的适应能力。
在讨论部分，科研人员指出，节节麦的不同谱系分布在气候差异很大的地区，气候因素对其基因组变异影响巨大。而小麦起源过程中的多倍体化瓶颈，导致其 D 基因组丢失了很多适应性等位基因，这对小麦的适应潜力产生了负面影响。不过，将节节麦的基因导入小麦，能改善小麦的一些重要性状，提高其对干旱的适应能力。而且，研究中发现的和温度年较差相关的 SNP，也和冠层温度变异有关，这表明环境扫描可以帮助找到能提高小麦适应能力和产量的基因变异。
总的来说，这项研究意义非凡。它告诉我们，对野生近缘种进行全基因组测序，再结合环境扫描，是一种非常有效的筛选种质资源的方法。这种方法可以帮助我们快速找到那些携带适应目标环境基因的材料，然后把这些材料的基因导入小麦等作物中，再通过高通量表型分析，就能找到更有潜力的种质资源，提高作物的适应能力。未来，如果把这种方法应用到更多的小麦野生近缘种上，有望进一步拓宽小麦的适应性遗传多样性，为保障粮食生产提供有力支持。就像给小麦打造了一套 “超级装备”，让它能在各种气候变化的挑战中茁壮成长，为人类提供充足的粮食保障。
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