近日，中國農業大學小麥研究中心在aBIOTECH發表了題為“Innovative computational tools provide new insights into the polyploid wheat genome”的綜述文章。該綜述系統介紹了小麥複雜基因組解析的原創性算法和工具的設計及應用場景，并展望了未來作物基因組學方法創新的研究方向。
該綜述首先介紹了在多倍體小麥基因組解析方面存在的特殊挑戰（圖1）。普通小麥經曆了兩次多倍化事件，其基因組龐大（~16 Gb），需要極高的資料計算成本。多倍體特性、演化過程中頻繁發生的結構變異、海量組學資源利用困難等因素進一步限制了對小麥重要農藝性狀調控機制的了解。是以，小麥基因組學研究亟需從底層算法和資料整合利用方面進行創新。近年來，中國農業大學小麥研究中心圍繞小麥基因組演化、遺傳變異解析和基因調控解析等方面取得了一系列研究進展，開發了多個創新方法、計算工具和基因組學資料庫，極大提升了對多倍體小麥複雜基因組的解析效率。
圖1 小麥複雜基因組解析面臨的挑戰
特别地，文章針對“種質資源遺傳基礎解析”與“功能基因發掘和調控關系解析”兩類主要的應用場景，圍繞如何利用這些現有的計算工具和基因組學資料庫進行分析研究進行了逐漸示例說明。相關詳細使用方法可見線上網頁：http://wheat.cau.edu.cn/resources/tutorial.html
最後，面對持續積累和不斷豐富的多元基因組學資料，文章圍繞複雜作物小麥在基因組變異、基因演化、基因調控、多倍體可塑性、設計育種等方面，展望了今後基因組學創新算法、工具和資料庫開發的研究方向（圖2）。未來，作物基因組學大資料的內建并結合生物資訊學方法的創新，有望為小麥等重要作物的功能基因發掘和基因組設計育種帶來新的機遇。
圖2 小麥基因組學分析工具創新設計的展望
中國農業大學農學院小麥研究中心郭偉龍副教授為該論文的通訊作者，博士後陳永明和博士生王文熙為第一作者，孫其信教授、倪中福教授、彭惠茹教授對該工作進行了指導和幫助，博士生楊正钊參與了部分工作。該工作得到了國家自然科學基金、中國博士後科學基金、分子設計育種前沿科學中心、拼多多-中國農業大學研究基金、中國農業大學“2115人才培育計劃”的資助。
引用本文：
Chen, YM., Wang, WX., Yang, ZZ. et al. Innovative computational tools provide new insights into the polyploid wheat genome. aBIOTECH (2024). https://doi.org/10.1007/s42994-023-00131-7
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