2021年5月10日，华中农业大学玉米团队联合国内外多家团队在国际学术期刊The genetic mechanism of heterosis utilization in maize improvement的研究论文。该研究基于一个人工合成群体设计创建了迄今为止植物中规模最大的杂交遗传设计群体，共42820个玉米F1材料。结合基因组大数据，机器学习和全基因组关联分析方法，系统解析了玉米杂种优势和特殊配合力形成的遗传学基础，鉴定了在营养-生殖转换中响应的候选基因位点，为完善杂种优势假说、基因组设计育种提供了新的视角。

  为什么要研究玉米杂种优势？杂种优势是一种生物界都会存在的遗传现象，是指杂合体在一种或多种性状上优于两个亲本的现象。玉米是全球最大的粮食和饲料作物之一，全球年产量超过10亿吨。玉米作为世界上最早利用杂种优势，也是利用最彻底的作物之一，杂种优势的利用为世界粮食安全做出了巨大贡献。杂交种的选育慢慢的变成了玉米种业激烈竞争的核心。由于不同种质材料的杂交组合的杂种优势存在很大差异，常规育种模式下，通过大规模杂交实验来筛选强优势组合是唯一的育种途径。在人力成本、经费投入和土地面积等因素限制下，一个优良玉米杂交品种的选育往往需耗时数年，甚至10年以上。挖掘控制杂种优势的基因，对继续开发利用玉米杂种优势，保障世界粮食安全具有举足轻重的意义。近百年来，大量研究人员在拟南芥、水稻、玉米和油菜等物种中，对杂种优势的成因在不同层面进行了详细论证，极大地丰富了我们对农作物杂种优势形成的认识。但这些研究往往基于单一遗传群体，对杂种优势的理解存在一定局限性：一、无法评估等位基因在不同背景下的效应，从而难以解释杂种优势的特殊配合力；二、两互作位点必须在群体中分离，从而可能低估非等位基因互作对杂种优势的贡献。创建了迄今规模最大植物杂交遗传设计群体该研究团队前期以我国育种中常用的 24 个玉米骨干材料，穷十年之功，构建了一个玉米人工合成群体 (CUBIC 群体)，鉴定了超过1400万个单核苷酸多态性 (SNP)，挖掘出约800个QTL影响23个玉米农艺性状 (Liu et al., Genome Biology, 2020)。在此基础上，为系统解析玉米杂种优势，该团队创建了一个大规模F1群体，包含42,820个F1杂交种。其母本群为玉米 CUBIC 群体的1428 个自交系，涉及我国旅大红骨、四平头和自330优势群，其父本群为 30个具有国外血缘的优良自交系，涉及Lancaster、Reid和Tropical等多个优势群 (图1)。

  图 1 玉米大规模杂交遗传设计群体模式图。直接对所有42820个F1组合进行大规模田间表型试验，这对任何一个实验室几乎是不可能完成的任务。该研究的解决方案是，用尽心思挑选~9000个 (20%) 有代表性的F1样本，在全国五个省市进行两年的表型试验，人工调查获得23个农艺性状的约250万个表型数据。利用450万全基因组变异和机器学习算法，搭建了一个基因型-表型的预测模型 (genome-to-phenotype, G2P)，高效、低成本地预测出其它约34000个 (80%) F1 的表型值 (图1)。该人工群体是一种解析杂种优势的绝妙设计该研究的42820个F1杂交种本质上是30组半同胞 (half-sibling) F1群体，在每个半同胞 F1群体中，共享同一套母本群体基因组序列，因此同一位点在不同半同胞F1群体中分离模式一致。不同父本基因组引入，会导致不同QTL/基因效应被激活，由此产生性状不同程度的杂种优势 (图2)。该团队发现了一种全新的“基因互作”贡献杂种优势。如：ubi3基因是一个在母本群体中被Br2隐性抑制的位点，仅在母本群体中进行GWAS分析并不显著；通过杂交，父本在Br2位点补入一个显性变异，进而解除了抑制作用，从而在F1群体激活了ubi3基因的表达，从而形成株高的杂种优势 (图2)。

  图2 半同胞 F1群体杂种优势基因解析。综上所述，该研究通过半同胞 全基因组关系分析的策略，发现了一个“显性-互作”共调控模型对杂种优势形成具备极其重大贡献。通过基因组杂交，显性互补作用大范围地解除了基因组抑制性互作，激活了亲本中被抑制的主效位点的表达，从而在玉米F1上表现为杂种优势；不同骨干亲本具有特异性的解除能力，体现出杂交育种中特定组合选择的意义。研究还发现不同基因常常在发育的不同阶段起作用，其中从营养生长到生殖生长转换期间有大量基因表达并对杂种优势起作用，进一步解析鉴定到的这些基因的功能，将为从分子层面理解杂种优势提供契机。这套F1群体具有广泛的多样性，遗传背景清晰，能为玉米遗传育种提供优良的中间材料。基于这些基因组设计的杂交组合，多个预测的组合已确定进入区试和释放阶段。分子设计育种理论创新与大数据驱动的育种决策模型随着单倍体诱导育种、快速育种等技术的逐步成熟与普及，未来几年内育种家每年获得的自交系数量将呈指数型增长。依靠表型筛查的传统育种方式是没办法完成如此数量级的杂交组合的田间测试。因此，怎么来实现基因组设计选系是现代育种流程中亟待解决的问题。以基因组选系为基础的分子设计育种是需要以育种大数据为支点，通过对育种数据的解析、优良基因及变异位点的挖掘，利用全基因组选择、机器学习等算法建立一系列育种决策模型，通过基因型预测杂交后代的产量、性状、抗性、品质、环境适应性等表型，辅助育种者制定每一育种周期内的杂交方案。

  图3 分子设计育种加速性状改良每个行业的革命性变革，都是由理论层面的突破所推动的。大数据的本质是由少到多、由多到精的一个“去伪存精”的过程，当大数据精炼到某些特定的程度的小数据时，才是发现事物的内在规律、推动理论创新的原动力。尤其针对玉米这种以杂种优势为理论基础的作物，如果杂种优势、性状改良的分子机制在玉米育种中的利用规律被破解，将为玉米育种带来历史性的变革。通过数学模型决策杂种优势基因、性状改良基因的最优组合模式，同时利用基因编辑技术创制优异变异，就可以实现育种材料的千里选一、万里选一，将极大降低育种成本、加速育种进程。背景：CUBIC杂种优势挑战项目的前世今生2017年5月，在安徽丰大种业公司的支持下，华中农业大学严建兵教授和清华大学鲁志教授团队联合发起我国首例玉米杂种优势预测挑战赛 (e-Maize Challenge) ，希望创造一种新的科研模式，通过科研众筹和网络技术来推动科学进步 (图4)！让科学研究变得更有趣，更触手可及，同时学科更加交叉融合！挑战赛共吸引来自世界各地高等院校、公司等不同学科和领域的30多个代表队参加，经过半年的角逐，中国农业大学王向峰教授团队获得挑战赛冠军。该研究成果即是挑战赛后续的进一步科研合作产出。在此基础上，合作团队各方进一步深度合作，希望实现基础、应用和开发的有机融合，最终实现玉米基因组设计育种的开花结果。