今天研读的文章是nature plant上1月4号发表的一篇editorial社论Technologies to boost breeding（https://doi.org/10.1038/s41477-017-0091-8）
作物育种是一项艰巨且耗时的工作，Nature Plants报导了一通过LED辅助照明来延长光周期从而缩短育种周期的新方法[1]。育种本质上是一种人工定向选择。通过理想遗传变异的利用，常规育种方法已经取得重大进展。例如科学家将半矮化基因导入水稻和玉米中，培育出高产抗倒伏品种；还开发出β-胡萝卜素含量增高的玉米以及成熟期延长的番茄。虽然与之相关的等位基因稍后才被鉴定出来，但这些可喜的农艺性状使我们的粮食生产发生了革命性的变化。
由于大多数农艺性状具有复杂的遗传性质——看似简单的性状由多基因控制。更糟糕的是大多数基因显示出多效性，改善一个性状可能会对其他性状产生不利影响。因此育种工作者的首要任务是劳动密集型地寻求特定条件下基因的最佳组合。去年zeng等人报道了杂交三个亲本品系得到与品质和产量相关的等位基因[2],通过精心设计的标记辅助选择 (MAS) 培育优良作物品种，证明高通量基因分型让MAS变得简单。
除此之外，还可以利用杂种优势来促进育种。1974年，第一个杂交水稻品种在中国上市，增产20-30％。杂种优势在玉米育种中的应用甚至更为悠久，早在20世纪初，杂交玉米由于其优越的性能已经被商业化。正如黄学辉等在2016年所展示的，不同的水稻杂交育种系统使用不同的位点[3]。没有单个基因或基因子集可以解释所有系统中的杂种优势。
尽管传统和杂交育种取得了成功，而且科学家们声称发现了许多可以增加产量的基因，但主要粮食作物的产量增长却可能已到达平台期（举例http://
go.nature.com/2ASJeK或http://go.nature.com/2CzBttf)。导致这一现象的原因可能是：期望的等位基因缺失或现有的基因库被低估;通过功能研究发现的那些影响表型的等位基因，在商业化推广时效果不佳;多倍体作物中繁殖增益不明显；缺乏有效的筛选方法。展望未来，基因组编辑和基因组选择可能使情况得到改善。
传统的诱变方法会产生很多随机突变，但是这些突变的等位基因很少具有农学意义。 Etienne Bucher等最近提出了一种逆转录转座子应激控制的半靶向方法[4]。靶向诱变技术现在在植物中被广泛使用，尤其是CRISPR技术，能快捷方便地产生期望的突变。例如高彩霞和邱金龙表示，在六倍体小麦中成功实现了同时编辑3个抗白粉病的同源等位基因[5]。通过使用靶向病毒DNA的单一指导RNA（sgRNA），CRISPR还可以编辑植物对病毒的抗性[6,7]。
对于更复杂的性状，如果调控基因或序列已经被characterized，CRISPR可以结合遗传设计来产生一系列连续的表型筛选的等位基因。最近由Zachary Lippmann的研究团队证明，他们在快速繁殖的番茄中找到顺式调控等位基因，这为产量相关性状提供了连续的表型变异[8]。越来越丰富的基因组编辑工具将允许更多变异的产生，为产生理想的农艺性状提供更大的潜力。
基因组选择（Genomic selection，GS）在理论上与MAS类似，但它使用高密度全基因组标记。 GS采用从训练群体开发的预测性计算模型来对育种群体的表型进行全基因组预测，已发表的GS例子通常使用双亲或多父母种群。
GS的另一个典型应用是turbocharge未开发的基因库。余建明等在2016年的研究表明，可以开发高精度模型来预测基因库中高粱种质的性状，这是一种评估和利用poorly explored种质资源价值的策略[9]。同一年，小麦和大豆地方品种也做了基因组预测genomic predictions，虽然精度相对较低。这些高通量的表型分析平台提供了一个以较低成本开发准确预测模型的机会。
这是一个激动人心的时代，我们希望，不断涌现的新技术和创新在不远的未引发农业革命，加速作物育种。
小结：
参考文献：
1. Watson, A. et al. Nat. Plants https://doi.org/10.1038/s41477-017-
0083-8 (2018).
2. Zeng, D. et al. Nat. Plants 3, 17031 (2017).
3. Huang, X. et al. Nature 537, 629–633 (2016).
4. ieme, M. et al. Genome Biol. 18, 134 (2017).
5. Wang, Y. et al. Nat. Biotechnol. 32, 947–951 (2014).
6. Ji, X. et al. Nat. Plants 1, 15144 (2015).
7. Baltes, N. J. et al. Nat. Plants 1, 15145 (2015).
8. Rodríguez-Leal, D. et al. Cell 171, 470–480 (2017).
9. Yu, X. et al. Nat. Plants 2, 16150 (2016).
