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【育種創(chuàng)新加速器】安捷倫元素分析為育種研究提供關(guān)鍵技術(shù)支撐
在“2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要"聚焦生物育種的政策東風(fēng)下,育種技術(shù)正朝著高精度、高通量、多組學(xué)融合的方向加速升級(jí)。安捷倫整合代謝組學(xué)、元素分析、細(xì)胞成像、核酸分析等核心技術(shù),打造覆蓋生物育種核心流程的多組學(xué)解決方案。

圖 1. 安捷倫多組學(xué)綜合解決方案
元素分析/元素組學(xué)是生物育種的核心技術(shù)之一,用于解析礦質(zhì)元素累積規(guī)律、揭示逆境下元素轉(zhuǎn)運(yùn)機(jī)制、依托元素指紋保障品種真實(shí)性,為育種研究提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支撐。
核心儀器:ICP-OES、ICP-MS、ICP-MS/MS
核心技術(shù):元素高通量、高靈敏度分析;元素形態(tài)分析;元素空間分布和單細(xì)胞分析
核心優(yōu)勢(shì):全場(chǎng)景適配的元素分析方案矩陣;精準(zhǔn)匹配高通量及高靈敏度分析場(chǎng)景;技術(shù)延伸性強(qiáng)—色譜聯(lián)用/元素空間分布/單細(xì)胞分析
代謝組學(xué)關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景與案例

圖 2. 元素分析在生物育種中的應(yīng)用場(chǎng)景
一、輔助基因挖掘與遺傳改良
礦質(zhì)元素的累積的遺傳規(guī)律,是作物營(yíng)養(yǎng)強(qiáng)化、抗逆育種的關(guān)鍵。通過元素表型與 GWAS(全基因組關(guān)聯(lián)分析)結(jié)合,可快速定位調(diào)控元素累積的基因位點(diǎn),加速育種進(jìn)程。
在一項(xiàng)水稻秈粳亞種元素累積差異的遺傳解析的研究中[1],研究團(tuán)隊(duì)用 ICP-MS/MS 搭配 ICP-OES,精準(zhǔn)測(cè)定 575 份水稻籽粒中 11 種微量礦物質(zhì)(As、Cd、Cr、Cu、Fe 等)的含量,結(jié)合 GWAS 分析,鑒定出 96 個(gè)與元素累積相關(guān)的顯著關(guān)聯(lián)位點(diǎn),定位到 6 個(gè)已知功能候選基因(如調(diào)控 Zn 累積的 OsZIP 家族基因)。該研究揭示了水稻秈粳亞種元素差異的遺傳基礎(chǔ),為通過分子標(biāo)記輔助育種改良水稻礦質(zhì)營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)提供了精準(zhǔn)靶點(diǎn)。

圖 3. (左圖)不同亞種多種元素含量的箱線圖;(右圖)元素間 Pearson 相關(guān)系數(shù)矩陣[1]
在另一項(xiàng)挖掘小麥鋅、鐵等礦物質(zhì)的遺傳基礎(chǔ)研究中[2],通過 ICP-MS/MS 測(cè)定 330 份小麥材料(籽粒和穗軸)中 Zn、Fe、Cu、Mn、P 5 種礦物質(zhì)的含量,發(fā)現(xiàn)不同小麥材料的元素含量存在顯著遺傳變異。結(jié)合 GWAS 檢測(cè)到大量顯著標(biāo)記-性狀關(guān)聯(lián)位點(diǎn),鑒定出生物強(qiáng)化育種的核心標(biāo)記,為培育高鋅、高鐵小麥品種提供了遺傳依據(jù)和篩選工具。

圖 4. 成熟小麥籽粒中 5 種營(yíng)養(yǎng)素含量及千粒重的頻率分布圖 [2]
二、培育營(yíng)養(yǎng)強(qiáng)化作物品種
通過元素分析精準(zhǔn)調(diào)控作物的礦質(zhì)營(yíng)養(yǎng)含量,培育富硒、富鋅等營(yíng)養(yǎng)強(qiáng)化品種,是解決膳食營(yíng)養(yǎng)缺乏的重要途徑。
硒、碘缺乏是全球公共衛(wèi)生問題,培育雙強(qiáng)化作物是有效解決方案。在一項(xiàng)分析硒碘雙強(qiáng)化蘿卜幼苗元素形態(tài)與生物可及性的研究中[3],通過營(yíng)養(yǎng)液添加硒、碘,培育硒碘雙強(qiáng)化蘿卜幼苗,用 ICP-MS/MS 測(cè)定總含量,結(jié)合 HPLC-ICP-MS 分析形態(tài)(有機(jī)/無機(jī)),發(fā)現(xiàn)蘿卜幼苗能將無機(jī)硒、碘轉(zhuǎn)化為有機(jī)形態(tài)(如硒代半胱氨酸、碘代酪氨酸),且經(jīng)模擬消化后生物可及性高。該研究證實(shí)蘿卜幼苗可作為硒碘缺乏地區(qū)的膳食補(bǔ)充來源,為雙營(yíng)養(yǎng)強(qiáng)化蔬菜育種供了成功范例。

圖 5. 蛋白酶水解后蘿卜幼苗的 HPLC-ICP-MS 色譜圖 [3]
三、抗逆性鑒定與適應(yīng)性篩選
逆境(如重金屬污染、鹽脅迫)下,作物的元素吸收與轉(zhuǎn)運(yùn)能力直接影響抗逆性。安捷倫元素分析方案能精準(zhǔn)解析作物抗逆機(jī)制,助力篩選抗逆品種。
鎘污染土壤種植的水稻易積累鎘,危害人體健康。在一項(xiàng)水稻抗鎘育種的研究中[4],通過將耐鎘水稻品種 Pokkali 的 OsNramp5 基因(錳/鎘轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白基因)導(dǎo)入優(yōu)良品種 Koshihikari,利用 ICP-MS/MS 測(cè)定水稻根、莖、籽粒及木質(zhì)部汁液中 Cd、Mn 含量,發(fā)現(xiàn)改良后水稻籽粒 Cd 含量顯著降低(降幅達(dá)70%),且不影響 Mn 吸收和產(chǎn)量、食味品質(zhì);利用 LA-ICP-MS 可視化 Cd 在根系的分布,證實(shí) OsNramp5 基因重復(fù)能增強(qiáng)根系對(duì) Cd 的截留能力。該研究為水稻抗鎘育種提供了關(guān)鍵基因和驗(yàn)證方法,助力污染區(qū)安全水稻生產(chǎn)。

圖 6. 水稻根中 Cd/Mn 分布的 LA-ICP-MS 成像 [4]
四、產(chǎn)品產(chǎn)地溯源和真實(shí)性鑒定
不同產(chǎn)地的土壤、氣候條件導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品的礦質(zhì)元素“指紋圖譜"存在差異。安捷倫元素分析方案能精準(zhǔn)捕捉這種差異,為農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源、真?zhèn)舞b別提供客觀依據(jù)。
在一項(xiàng)針對(duì)黑龍江水稻產(chǎn)地的多年份元素指紋驗(yàn)證的研究中[5],團(tuán)隊(duì)基于多年份、大樣本量,用 ICP-MS/MS 測(cè)定黑龍江建三江、五常、查哈陽(yáng)三大產(chǎn)區(qū)水稻中 33 種礦物元素的含量,發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)區(qū)水稻的礦物元素指紋存在顯著差異。基于多年數(shù)據(jù)建立的產(chǎn)地判別模型準(zhǔn)確率高于單一年份模型(達(dá) 94%),為水稻產(chǎn)地溯源的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)?;瘧?yīng)用提供了數(shù)據(jù)支持和方法參考。

圖 7. 2020 vs 2018-2020 年水稻樣本判別函數(shù)得分圖 [5]
五、單細(xì)胞 SC-ICP-MS 方案
在生物育種的前沿研究中,單細(xì)胞水平的元素分析能揭示細(xì)胞間的元素含量差異,為精準(zhǔn)育種提供更精細(xì)的數(shù)據(jù)。有望用于篩選元素累積能力均一的作物細(xì)胞系,或解析逆境下單個(gè)細(xì)胞的元素響應(yīng)差異,為細(xì)胞工程育種提供單細(xì)胞層面的量化依據(jù)。安捷倫將高靈敏度、低背景和較短的駐留時(shí)間(0.1 ms)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了快速時(shí)間分辨(TRA)模式,可有效應(yīng)用在 SC-ICP-MS 多元素分析。
在安捷倫與客戶合作的一項(xiàng)應(yīng)用案例中[6],利用 SC-ICP-MS 開發(fā)了一種準(zhǔn)確的定量方法,成功測(cè)定酵母、綠藻、血紅細(xì)胞中 Mg、P、Fe、Zn 等元素含量,結(jié)果與傳統(tǒng)方法一致,且能額外獲取細(xì)胞個(gè)體間的元素差異信息。

圖 8. 酵母、綠藻和紅細(xì)胞的單細(xì)胞和整體細(xì)胞中元素含量以及使用 SC-ICP-MS 測(cè)得的紅細(xì)胞中 Fe 的質(zhì)量(紅框中)[6]
在生物育種向精準(zhǔn)化、高通量、多維度升級(jí)的進(jìn)程中,安捷倫元素分析方案以全場(chǎng)景適配能力,成為解鎖育種核心需求的關(guān)鍵支撐。從 ICP-OES 的高通量篩查、ICP-MS/MS 的高靈敏精準(zhǔn)定量,到 LA-ICP-MS 的空間分布可視化與 SC-ICP-MS 的單細(xì)胞解析,技術(shù)矩陣全面覆蓋基因挖掘、營(yíng)養(yǎng)強(qiáng)化、抗逆篩選、產(chǎn)地溯源等核心場(chǎng)景。未來,安捷倫將持續(xù)深化元素分析與多組學(xué)技術(shù)的融合創(chuàng)新,以更優(yōu)良的儀器平臺(tái)、更完善的解決方案,助力科研人員攻克育種關(guān)鍵難題。
參考文獻(xiàn)
[1] https://doi.org/10.1007/s00122-019-03485-z
[2] https://doi.org/10.1016/j.plantsci.2019.110338
[3] https://doi.org/10.1016/j.foodres.2018.10.049
[4] https://doi.org/10.1038/s43016-022-00569-w
[5] https://doi.org/10.1016/j.jfca.2022.104803
[6] 5994-4460ZHCN



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