杂种优势在农业生产中发挥着重要作用，但目前已鉴定的相关基因仍然十分有限。作物杂种优势的潜在机制及相关基因在很大程度上仍属未知。

针对这一科学问题，本研究通过基因组，代谢组和转录组结合分析，在210个重组自交系和278个永久F2群体中系统鉴定了水稻杂种优势基因，构建杂种优势代谢和表达量调控网络，为杂种优势的遗传机制提供了新见解，也为杂交水稻育种提供了实用的基因组资源。

近期，华中农业大学章元明教授课题组完成的题为“Dissecting the genetic foundation of heterosis for rice complex traits using GWAS, TWAS and mGWAS”的研究在Journal of Integrative Agriculture（《农业科学学报（英文）》，JIA）优先在线发表。

该研究以张启发院士团队创制的210个RILs群体和278个IMF2群体为主要研究对象，利用章元明教授课题组开发的IIIVmrMLM（Li M et al. 2022a and 2022b），GCIM（Zhou et al. 2022）和dQTG.seq（Li P et al. 2022）软件对该群体进行重新分析。通过GWAS，TWAS和mGWAS分析，结合QTL，eQTL和BSA分析，挖掘水稻关键杂种优势基因，并开发了一种基于多组学的全基因组预测模型，预测精度高达0.90。

本研究利用的三种方法，3VmrMLM能够全面考量所有可能的遗传效应及多基因背景，显著提升了识别小效应、显性及稀有基因座的检测效能。GCIM则增强了在各类设计群体中检测小效应连锁数量性状位点（QTL）的能力。dQTG-seq进一步提高了在F2代群体中检测显性及极端超显性QTL的效能。因此，本研究为挖掘作物杂种优势基因提供了强大的工具集，分析流程的有效性也得到了充分验证，该方法成功复现了多个先前已确认的杂种优势基因。

主要发现如下：

系统鉴定杂种优势候选基因

在重组自交系（RILs）中，通过GWAS，TWAS和mGWAS分析，鉴定出7个与一般配合力（GCA）相关的关键候选基因，并构建了代谢物调控网络；

在永久F2群体（IMF2）中，通过GWAS和eQTL结合鉴定出12个与特殊配合力（SCA）、中亲优势（MPH）和超亲优势（BPH）相关的候选基因。通过独立的1439份水稻F1群体的验证过后，GCA中5个基因，SCA，MPH和BPH中7个基因表现为显著基因。

发现三基因组合调控单株产量和每穗粒数

通过eGWAS、基因型分层GWAS和单倍型分析，发现Ghd7，DTH7和OsSPL17 三基因共同调控单株产量和每穗粒数。

高精度的多组学预测模型

本研究通过利用挖掘的关键位点，筛选后的代谢物和表达量构建预测模型。五折交叉验证表明，模型预测精度高达0.90，并且预测了3,112个杂交组合（占14.18%）的单株产量优于优良杂交种汕优63，为杂交育种提供了高效的预测工具。

优异基因型数量与杂种优势呈正相关

在本研究中挖掘的杂种优势位点中，优异基因型的数量与四种杂种优势指标均呈显著正相关，支持杂种优势的多基因聚合模型。

整合基因组与代谢组信息构建代谢物调控网络图

通过整合基因组学与转录组学分析构建表达调控网络图

以Ghd7为中心的调控子网络的遗传解析图

华中农业大学植物科学技术学院章元明教授和博士后王靖天为该论文的通讯作者，博士研究生赵苗苗为第一作者。

本研究由国家自然科学基金（32470657和32270673）资助。感谢华中农业大学生命科学学院的张启发院士团队提供本研究使用的210个RILs和278个IMF2水稻数据集；同时感谢上海师范大学生命科学学院的黄学辉教授提供本研究使用的1439个水稻F1数据集。

Cite the article:

Miaomiao Zhao, Xuelian Han, Ao Zheng, Yuwen Yan, Hanqing Zhang, Xiaoshuang Ma, Jingtian Wang, Yuanming Zhang. 2026. Dissecting the genetic foundation of heterosis for rice complex traits using GWAS, TWAS and mGWAS. Journal of Integrative Agriculture, Doi:10.1016/j.jia.2026.06.016

https://doi.org/10.1016/j.jia.2026.06.016

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