203个水稻核心品种产量相关性状与根系微生物组的关联分析

基本信息
批准号:31772400
项目类别:面上项目
资助金额:60.00
负责人:白洋
学科分类:
依托单位:中国科学院遗传与发育生物学研究所
批准年份:2017
结题年份:2021
起止时间:2018-01-01 - 2021-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:王鑫,刘永鑫,郭晓璇,张婧赢
关键词:
根际微生物多样性产量性状水稻微生物组关联分析根际微生物
结项摘要

Plant roots contain a great amount of diverse microbes (root microbiome). Root microbiome are involved host plant physiological processes, such as plant growth, nutrient uptake and disease resistance. However, little is known about the relation between crop productivity and specific root microbes. This work will analyze the correlation between plant productivity and root microbiome in 203 rice cultivars by microbiome association study. We will define potentially beneficial root microbes for rice productivity, and confirm their biological functions. Additionally, based on the genomes of these rice cultivars, we will screen key rice genes controlling root microbiome colonization by genome association methods. Our work will reveal the mechanism of rice-microbiome interaction, and provide beneficial microbes for rice productivity, which reduce chemical fertilizer and pesticides application, reduce environmental pollutions and improve crop productivity. This work also provides experiences for plant microbiome-wide association study in future.

植物根系表面和内部存在大量且种类多样的微生物(根系微生物组)。根系微生物组参与植物生长发育、营养吸收、抵抗疾病等重要生理过程。然而,根系微生物组中具体细菌类别与产量的关系仍不清楚。本项目拟采用微生物组关联分析技术,对203个水稻核心种质资源的根系微生物组与产量相关性状进行分析,鉴定一批与水稻产量性状高度相关的候选细菌种类,并对关键微生物的功能进行验证。此外,基于水稻各品种的基因组,进一步解析微生物组与水稻基因型之间的联系,寻找控制根系微生物组定殖水稻根系的关键基因。本研究将揭示水稻与根系微生物组互作的机理,并为提高水稻产量提供根系益生菌,从而减少化肥、农药使用,降低环境污染,提高农产品产量;同时为植物领域开展大规模的微生物组关联分析提供可借鉴思路和经验。

项目摘要

植物根系表面和内部存在大量且种类多样的微生物(根系微生物组),参与植物生长发育、营养吸收、抵抗疾病等重要生理过程。本项目通过分析水稻群体根系微生物组发现籼稻和粳稻根系微生物组存在显著差异,籼稻根系微生物组的多样性明显高于粳稻,籼稻根系比粳稻富集更多与氮循环相关的微生物种类。前人研究发现NRT1.1B介导籼粳不同亚种的氮效率,本项目发现NRT1.1B不同等位变异、nrt1.1b突变体及NRT1.1B近等基因系均显著影响根系微生物组,且影响的微生物有较大重叠,这些微生物大部分具有与氮循环相关的功能。通过功能实验发现籼稻特异富集的细菌群体比粳稻特异富集的细菌群体更能促进水稻在有机氮培养基中的生长。这些结果说明水稻通过NRT1.1B调控根系具有氮转化能力的微生物,从而改变根际微环境,影响籼粳稻田间氮肥利用效率,相关结果发表于Nature Biotechology。此外,研究水稻整个生育期根系微生物组,发现营养生长阶段根系微生物组变化较大,进入生殖生长阶段区域稳定,此后直至成熟阶段轻微波动。通过随机森林机器学习方法,鉴定了不同时期的细菌标志物,并建立模型可将水稻根系微生物组与发育时期联系起来,为根系益生菌的施用时间提供指导,相关工作发表于Science China Life Science。本项目创新性的通过人工添加合成DNA,将细菌16S、真菌ITS与植物基因组联系起来,开发了绝对定量根系微生物组的研究方法,使定量比较不同样品间微生物丰度成为可能,相关结果发表于Plant Communication。本项目通过优化建立植物根系细菌高通量培养鉴定体系,使在普通实验室也能够完成植物根系细菌的高通量培养鉴定,从而为植物根系微生物组的功能验证扫清了技术障碍,有利于本领域的学科发展,相关结果发表于Nature Protocols。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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