Mol Plant | 中国农大小麦研究中心在小麦调控网络领域取得新进展

小麦是世界上最重要的粮食作物之一。然而小麦基因组庞大且复杂，功能基因鉴定所需的实验成本高且周期长，制约了小麦功能基因挖掘的效率。小麦的生长发育和环境适应伴随着一系列基因的时空表达调控，其中基因调控网络在控制复杂性状中发挥关键作用。整合海量的组学数据并发掘其中蕴含的基因调控关系有望加速功能基因发掘，进而从系统水平上实现对小麦表型的精准预测。

2022年12月26日，中国农业大学农学院小麦研究中心在Molecular Plant杂志以长文（Research Article）形式在线发表了题为“A wheat integrative regulatory network from large-scale complementary functional datasets enables trait-associated gene discovery for crop improvement”的研究论文。该研究构建了小麦整合基因调控网络（wheat integrative gene regulatory network, wGRN），搭建了用于功能基因发掘的交互式分析平台（http://wheat.cau.edu.cn/wGRN/），并证明了wGRN在解析小麦穗部等复杂性状以及发掘新的功能基因方面的应用前景。

该研究整合了包含物理调控、功能调控和进化保守的调控在内的七种互补性调控数据集，构建了包含约720万个互作关系的小麦整合基因调控网络wGRN（图1）。转录因子突变体和超表达系的转录组、逆境处理及组织特异性表达谱以及LUC和EMSA实验等证据均证明了wGRN具有良好的预测性能。

wGRN共绘制了约四千个生物学通路和预测了约六千个转录因子的生物学功能。wGRN还可利用丰富的基因调控信息辅助GWAS等定位研究对候选基因进行优先排序。此外，wGRN帮助解析了新获得的小麦品种农大3338的穗发育时序转录组数据集，并建立了小麦穗发育的精细时序调控网络。进一步利用机器学习模型证明了wGRN可以发掘控制穗发育的关键功能基因。小麦穗发育基因的网络化解析将有助于鉴定新的穗发育基因以及辅助全基因组选择育种。

为方便研究人员利用wGRN挖掘功能基因和调控网络，该研究搭建了一个在线分析平台（http://wheat.cau.edu.cn/wGRN/）。该平台提供了“一站式”基因调控查询、功能基因预测和QTG挖掘等十余个功能模块。

综上所述，该研究建立了小麦整合基因调控网络，实现了可持续整合大规模调控数据集的网络化研究框架，为小麦和其它作物利用整合调控网络解析复杂性状提供了新思路。

中国农业大学农学院小麦研究中心的彭惠茹教授和郭伟龙副教授为该论文的通讯作者。博士后陈永明和博士生郭译文为共同第一作者。孙其信教授、倪中福教授、姚颖垠教授、辛明明教授和胡兆荣副教授对该工作进行了指导和帮助。小麦研究中心已毕业的关攀锋、王小波和王梓豪博士，在读博士生汪永法和秦震，以及海南省崖州湾种子实验室马省伟博士参与了工作。

该工作得到了国家重点研发计划（2021YFD1200104和2020YFE0202300）和国家自然科学基金项目（31991210）的资助。