aBIOTECH | 中国农业大学小麦研究中心-原创算法驱动多倍体小麦复杂基因组解析

近日，中国农业大学小麦研究中心在aBIOTECH发表了题为“Innovative computational tools provide new insights into the polyploid wheat genome”的综述文章。该综述系统介绍了小麦复杂基因组解析的原创性算法和工具的设计及应用场景，并展望了未来作物基因组学方法创新的研究方向。

该综述首先介绍了在多倍体小麦基因组解析方面存在的特殊挑战（图1）。普通小麦经历了两次多倍化事件，其基因组庞大（~16 Gb），需要极高的数据计算成本。多倍体特性、演化过程中频繁发生的结构变异、海量组学资源利用困难等因素进一步限制了对小麦重要农艺性状调控机制的理解。因此，小麦基因组学研究亟需从底层算法和数据整合利用方面进行创新。近年来，中国农业大学小麦研究中心围绕小麦基因组演化、遗传变异解析和基因调控解析等方面取得了一系列研究进展，开发了多个创新方法、计算工具和基因组学数据库，极大提升了对多倍体小麦复杂基因组的解析效率。

图1 小麦复杂基因组解析面临的挑战

特别地，文章针对“种质资源遗传基础解析”与“功能基因发掘和调控关系解析”两类主要的应用场景，围绕如何利用这些现有的计算工具和基因组学数据库进行分析研究进行了逐步示例说明。相关详细使用方法可见在线网页：http://wheat.cau.edu.cn/resources/tutorial.html

最后，面对持续积累和不断丰富的多维基因组学数据，文章围绕复杂作物小麦在基因组变异、基因演化、基因调控、多倍体可塑性、设计育种等方面，展望了今后基因组学创新算法、工具和数据库开发的研究方向（图2）。未来，作物基因组学大数据的集成并结合生物信息学方法的创新，有望为小麦等重要作物的功能基因发掘和基因组设计育种带来新的机遇。

图2 小麦基因组学分析工具创新设计的展望

中国农业大学农学院小麦研究中心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王文熙为第一作者，孙其信教授、倪中福教授、彭惠茹教授对该工作进行了指导和帮助，博士生杨正钊参与了部分工作。该工作得到了国家自然科学基金、中国博士后科学基金、分子设计育种前沿科学中心、拼多多-中国农业大学研究基金、中国农业大学“2115人才培育计划”的资助。

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

作者简介

郭伟龙，中国农业大学农学院副教授，博士生导师；2014年获清华大学博士学位，2012-2013年在UCLA进行联合培养，2014-2016年在北京大学进行博士后研究，2016年入职中国农业大学。近年来，主要围绕小麦复杂基因组解析和种质资源演化问题进行研究，在多倍体小麦驯化的基因组演变规律、优异种质资源形成的基因组学基础、多组学数据整合挖掘功能基因等方向取得了一系列进展。已发表论文50余篇，以通讯作者或第一作者（含共同）在Nat Comm (2022/2020)、Mol Plant (2020/2023a,b)、Plant Physi (2022/2023)等期刊上发表论文14篇。开发了SnpHub、GeneTribe、ggComp等7个复杂基因组解析原创算法，创建了TGT、WheatUnion、wGRN等7个小麦特色基因组学数据库，建成独立自主、国际领先的小麦基因组学数据平台。

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