整合数量遗传信息的水稻虚拟育种研究

It is of great value to use virtual plant models in crop breeding and ideotype design with the purpose of yield optimization. Coupling quantitative genetics and crop models allows the prediction of the behavior of virtual plants of a breeding population under different environmental conditions, thus assisting in traditional breeding. Current growth model-based approaches have a common weak point in combining eco-physiological models with quantitative genetic effects. With the aim to solve this and provide improved tools for rice breeding, a Functional-Structural Plant Model (FSPM) of rice will be proposed in our study, integrating quantitative genetic information with an eco-physiological model of rice based on QTL effects, environment effects and their interactions. The model will be able to simulate plant morphogenesis, the main physiological processes (photosynthesis, functions of sink strength and growth dynamics, etc…), regulation of genotype and environment factors, as well as the genetic operations through virtual reproduction of individuals, i.e. crossing-over, recombination, mutation. In the rice FSPM, the growth functions are controlled by QTLs, and thus make the growth dynamics and the final morphology feedback to the specific genotype. Comparing the virtual population, which is coming from the child generation simulated from two selected parental lines, with the data from field experiments, the relationship among physiology, morphology, genotype effect and environmental conditions within the model can thereby be validated and further improved. We want to better integrate quantitative genetics with the growth model of rice, thus providing effective tools for explaining certain ecological phenomenon, revealing regulation mechanisms among morphology, physiology, quantitative genetics and environment, and predicting growth behavior and final yield. Therefore, with the potential improvement and applications, the virtual breeding of rice can be explored in this study.

植物虚拟生长模型，在以优化产量为目标的作物株型育种和理想株型设计上有非常重要的研究和应用价值。针对目前植物虚拟生长领域，有关生理生态模型难以结合数量基因效应的薄弱环节，本项目运用功能与结构模型的方法，从基因效应及环境因子对生理过程的调控入手，提出整合数量遗传信息与植物生理生态模型的方法，构建水稻功能与结构模型：首先，对形态形成规则、主要生理进程（包括光合作用、库强度及生长函数等）、遗传调控方式、个体繁殖及遗传操作等进行模拟研究；其次，通过对特定环境条件下不同基因型株系及定位群体的模拟，并与真实数据进行对比，对模型中"生理-形态-基因"相互关系进行验证。从而能够实现虚拟植物表现型对基因型与环境效应的动态反馈，为解释作物生态现象，阐明作物形态、生理、基因及环境相互作用机理，并揭示植株遗传信息的传递及调控规律，预测特定环境下作物产量表现提供有效的应用工具，为虚拟育种研究的开展奠定基础。

结合植物功能、形态和遗传信息的虚拟生长模型，对作物的株型设计、产量优化以及辅助作物育种进程上有非常重要的指导意义。而如何将数量遗传信息与植物生理进程相结合，并模拟生理-形态-基因三者之间的相互调控与反馈是建立高质量植物虚拟育种模型的一个关键。针对目前植物虚拟生长领域中，有关生理进程难以结合数量遗传因子的薄弱环节和技术难题，本项目主要研究了以下几个内容：运用功能与结构模型构建技术，分别提出了作物主要生理进程模拟算法和形态发育模拟算法，并将两者整合在一起，得到功能-结构互反馈模拟算法，实现了包含主要生理进程、形态形成和发育规则的水稻功能与结构模型；通过构建遗传模型，引入虚拟基因型，将特定的生理进程与数量遗传信息相关联，使株高、分蘖等性状受到植株个体基因型的数量效应影响和调控，从而对这两个性状在整个生长过程中的动态实现遗传调控；接着，通过虚拟染色体引入，来承载遗传信息——虚拟染色体上的分子标记序列，以及相互之间的位置关系，实现对水稻繁殖过程中的遗传操作的模拟，包括重组、交叉和变异等过程，从而实现遗传物质的传递模拟算法，使得每个子代个体都包含特定的基因型信息，最终实现虚拟育种算法的构建；最后，根据项目新增的需求，提出基于遗传算法（GA）的水稻株型优化设计方法，以水稻功能与结构模型生产获得植株产量作为评价依据，使优化过程中水稻株型的种群逐步进化，最终得到最优或者次最优的株型组合，用于指导水稻株型的改良，使水稻虚拟育种模型中个体的选择可以由人为设定标准的基础上，进行响应式的自动选择。以水稻为实例对象，本项目运用GroIMP建模系统的扩平台优势以及XL语言对Java语言的向上兼容特性，结合以图形迭代为主的建模语法思想，构建了水稻虚拟育种模拟模型，实现了对水稻动态生长过程、自动选择过程、虚拟育种过程等的可视化描述、交互性操作。项目研究成果已经得到了有效的验证，具有重要的理论意义和广阔的应用前景。