11月7日，華中農業大學油菜團隊聯合生物信息團隊在Genome Biology發表了題為“Comprehensive transcriptional variability analysis reveals gene networks regulating seed oil content of Brassica napus”的研究論文。該研究全面描述了油菜種子發育過程中轉錄組變異調控圖譜，并結合機器學習與深度學習算法挖掘了油菜種子含油量調控新基因，研究結果為多倍體植物的不對稱調控提供了借鑒。   　　基因表達調控在植物表型和適應性中起著至關重要的作用。遺傳變異可以通過影響基因表達進而調控植物的表型，表達數量性狀位點（eQTL）研究將基因組變異和基因表達性狀聯系起來，在解析植物性狀的關鍵基因和調控網絡方面發揮了重要作用。群體轉錄組數據為解析遺傳變異到表型架起了橋梁。熱點eQTL的解析可以幫助挖掘關鍵調控因子，最終構建基因調控網絡。對于多倍體植物，eQTL也可以幫助解析亞基因組間調控特征。甘藍型油菜是世界上重要的油料作物，提高種子含油量是油菜重要的育種目標之一。油菜是異源四倍體，基因組十分復雜，含油量基因的克隆和調控網絡解析在現階段依然充滿挑戰。   　　該研究對開花后20天（20 DAF）和40天（40 DAF）兩個發育階段的油菜種子的轉錄變異進行了全面分析并且構建了調控圖譜。在20 DAF和40 DAF分別檢測到79,605和76,713個表達的基因以及53,759和53,550個獨立的eQTL。首次在油菜中將eQTL和染色質可及性相結合，發現當相鄰的基因對受到local eQTL的調控且具有相同的染色質開放狀態時，能表現出更強的基因表達捎帶模式。   　　多倍體植物的亞基因組之間普遍存在不平衡的調節。eQTL分析也為剖析多倍體植物亞基因組間遺傳調控和了解異源多倍體亞基因組間同源基因對（HGPs）表達特征提供了豐富的信息。本研究發現油菜An亞基因組相對于Cn亞基因組，具有更豐富的變異和更高的eQTL分布密度。亞基因組間比較分析表明，同源基因對存在反饋調控，以維持部分基因的表達劑量平衡。   　　此外，本研究鑒定了141個熱點eQTL，并且在A09染色體上確定了一個影響含油量的關鍵熱點，69.73%的含油量全轉錄組關聯分析顯著基因的eQTL與該熱點共定位。為了進一步預測該熱點中影響含油量的關鍵調控因子和調控網絡，該研究使用了856個RNA-seq和59個ATAC-seq數據集構建了XGBoost和basenji模型，預測并驗證了轉錄因子NAC13和SCL31是含油量的正向調控因子。   　　該研究全面表征了油菜發育中種子的基因調控特征，并構建了油菜eQTL數據庫。重點利用多組學分析方法對調控油菜含油量的熱點eQTL候選基因進行了預測，成功克隆了兩個調控含油量的轉錄因子，并構建了油菜種子含油量的調控網絡。研究結果為多倍體植物的亞基因組不對稱調控提供了基礎和豐富的遺傳資源，也為油菜含油量遺傳改良提供重要理論依據。   　　華中農業大學作物遺傳改良全國重點實驗室博士生譚增棟為該論文第一作者，趙虎博士、郭亮教授和謝為博教授為該論文通訊作者。德國吉森大學Rod Snowdon教授和Agnieszka Golicz博士、華中農業大學劉克德教授、姚璇副教授和魯少平副研究員等參與了該研究。該研究受到國家杰出青年科學基金、國家自然科學基金青年基金和湖北洪山實驗室重大項目資助。   　　【英文摘要】   　　Background   　　Regulation of gene expression plays an essential role in controlling the phenotypes of plants. Brassica napus （B. napus） is an important source for the vegetable oil in the world, and the seed oil content is an important trait of B. napus.   　　Results   　　We perform a comprehensive analysis of the transcriptional variability in the seeds of B. napus at two developmental stages, 20 and 40 days after flowering （DAF）。 We detect 53,759 and 53,550 independent expression quantitative trait loci （eQTLs） for 79,605 and 76,713 expressed genes at 20 and 40 DAF, respectively. Among them, the local eQTLs are mapped to the adjacent genes more frequently. The adjacent gene pairs are regulated by local eQTLs with the same open chromatin state and show a stronger mode of expression piggybacking. Inter-subgenomic analysis indicates that there is a feedback regulation for the homoeologous gene pairs to maintain partial expression dosage. We also identify 141 eQTL hotspots and find that hotspot87-88 co-localizes with a QTL for the seed oil content. To further resolve the regulatory network of this eQTL hotspot, we construct the XGBoost model using 856 RNA-seq datasets and the basenji model using 59 ATAC-seq datasets. Using these two models, we predict the mechanisms affecting the seed oil content regulated by hotspot87-88 and experimentally validate that the transcription factors, NAC13 and SCL31, positively regulate the seed oil content.   　　Conclusions   　　We comprehensively characterize the gene regulatory features in the seeds of B. napus and reveal the gene networks regulating the seed oil content of B. napus.   　　論文鏈接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-022-02801-z