近日，中国科学院北京基因组研究所韩斌项目组利用新一代测序技术和自行开发的用于基因分型的算法，结合对水稻重要农艺性状的群体遗传学分析，开发了一套新的基因组关联分析的技术和方法，实现了对控制水稻重要农艺性状的候选基因的更加精确地筛选和鉴定。该项研究开创了新的基因组关联分析的研究技术和方法，对复杂形状相关基因的高效鉴定实现了新的突破。该研究论文已经被《自然*遗传学》杂志接受发表。

水稻是世界上最重要的粮食作物之一，为世界上近一半的人口提供粮食。水稻在中国乃至全世界都有广泛种植，在长期的水稻种植生产中，各地都保留了大量的水稻种质资源，具备很多优异的农艺性状，是水稻育种改良的宝贵资源。如何高效鉴定全球栽培稻种质资源的遗传多样性以及快速、准确地挖掘水稻优良性状相关基因，以更好地为水稻遗传改良服务，是非常重要和具有挑战性的研究课题。

韩斌项目组在上一年开展的中国水稻地方品种重测序和全基因组关联分析的研究基础上（论文发表在2010年Nature Genetics），又收集了来自世界各国的水稻种质资源，挑选了950份较有代表性的水稻品种，利用新一代基因组测序技术和自行开发的用于基因分型和缺失数据修复的算法，构建了一张精确的水稻高密度基因型图谱，结合对水稻材料的群体遗传学分析，该项目组准确鉴定了一些可能影响水稻群体分化的基因组区段和候选基因。通过对这950份水稻品种的农艺性状进行了考察，包括抽穗期和十种籽粒性状（包括产量、品质和颜色等三类性状），我们在粳稻群体、籼稻群体和整个水稻群体中分别进行了全基因组关联分析，鉴定到多个新的关联位点。我们同时开发了一种基于单体型分析的局部基因组组装方法，对基因区的不同等位基因分别进行组装，鉴定序列变异。在定位到的关联区域中，通过整合水稻基因注释、芯片表达谱信息和序列变异信息，实现了更精确地对候选基因进行筛选和鉴定。

 图1：水稻材料的群体结构图　 

图2：通过GWAS定位的控制水稻种壳颜色的候选基因及其表达模式和变异分析　　　　 

Paper link: http://www.nature.com/ng/journal/vaop/ncurrent/full/ng.1018.html

Contact: Professor Bin Han  Email: bhan@ncgr.ac.cn