Adv Sci | 通过精确图像表型分析索引EMS突变体库实现高通量基因鉴定的正向遗传学策略

本文针对普通小麦基因组复杂、基因定位困难的问题，提出了一种结合EMS突变体库和深度学习图像表型分析的正向遗传学策略。研究背景指出传统遗传定位方法在小麦中效果有限，而EMS诱变虽能规避这些限制，但高通量基因挖掘进展缓慢。研究目的是通过精确图像表型分析索引EMS突变体库，实现高效基因鉴定。研究团队对近2000个突变株系进行系统分析，提取83个性状指标，并开发GH-GLA方法提升基因检出能力。结论显示，该方法鉴定出5905个候选基因，通过CRISPR/Cas9验证了三个基因功能，并发现相关单倍型与高产性状关联，证实了GH-GLA的可靠性，为小麦育种提供了新资源。