作物的抗旱性是一个由多基因控制的数量性状。因为抗旱表型鉴定的困难性，作物抗旱性遗传机制的解析一直是非生物逆境研究的一个难点。新兴的高通量表型组学技术能有效解决精准表型鉴定的难题。通过高通量和多维度表型组学数据，结合高通量的重测序技术更有利于全面解析作物抗旱的遗传特性、准确挖掘干旱候选基因。

近日，国际知名植物学期刊Plant Biotechnology Journal在线发表了华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室棉花团队与表型团队合作的题为“Phenomics-based GWAS Analysis Reveals the Genetic Architecture for Drought Resistance in Cotton”的研究性论文。

该研究在2015年和2017年分别对200份棉花核心种质资源在苗期进行轻度和重度干旱胁迫处理，并设置干旱后复水处理。利用华中农业大学自动化的高通量表型组平台对棉花苗期进行了动态的、多维度表型鉴定，共采集、提取到119个数字化形态和纹理特征（i-traits）。

图1 棉花高通量表型平台

研究发现，表型组平台可以精准地采集株高等传统人工采集指标，同时可多维度的采集相关农艺性状指标并数字化；另外，除了可作为干旱响应的株高等传统指标外，作者从形态特征和纹理中鉴定到能准确反映棉花在苗期响应干旱胁迫的多个非人工获得性i-traits指标（PD、RF及ET_G等）。结合伪彩图显示，敏旱材料相对于抗旱材料在干旱条件下表现出更高的高维度PD值，同时，敏旱材料和抗旱材料在干旱胁迫下呈现出不同的分布规律。因此，部分i-traits（如PD、RF及ET_G等）经验证可以作为新型的抗旱指标。

图2 图像特征-植株密度（PD）

基于这119个i-traits的抗旱系数（DRC），作者结合重测序数据，通过全基因组关联分析的方法鉴定到了390个与干旱相关的QTL。在这些QTL中，不仅鉴定到了前人已发表的如GhRD2, GhNAC4等基因，还有一些未报道的基因。作者进一步结合抗感材料的表达谱数据，在ChrA04号染色体上被多个性状共同关联到的一个QTL内鉴定到了受干旱诱导显著上调表达的两个unannotated基因Gh_A040377、Gh_A040378 （GhDNRs），并通过VIGS实验结合相关i-traits在干旱敏感性不同材料中验证其负调控棉花的抗旱性。