小麦纹枯病是由禾谷丝核菌引起的一种重要茎基部病害，在我国各小麦主产区普遍发生，常造成10%–40%的产量损失。目前，该病害防治以化学药剂为主，不仅增加生产成本，也带来环境压力。因此，培育与利用抗病品种是防控纹枯病最为经济、环保且可持续的策略。然而，抗性遗传机制不清、优异抗源缺乏等问题制约了抗病育种进程。系统解析我国小麦种质资源的纹枯病抗性遗传基础，挖掘关键抗性位点与优良种质，对加速抗病品种培育具有重要意义。
近日，江苏省农业科学院种质资源与生物技术研究所小麦种质资源创新团队吴纪中研究员团队在《Theoretical and Applied Genetics》上发表了题为“Characterization of the genetic architecture of adult plant resistance to sharp eyespot in Chinese wheat germplasm”的研究论文。该研究通过全基因组关联分析和基因组预测，系统解析了中国小麦种质中纹枯病成株期抗性的遗传结构，鉴定出4个关键抗病QTL，并验证了基因组选择模型在抗性育种中的应用潜力，为小麦纹枯病抗性改良提供了重要的基因资源与育种策略。
研究团队对来自我国五大麦区的427份小麦品种（系）进行了连续三年、两个环境下的纹枯病抗性表型鉴定，并利用660K SNP芯片进行基因分型。通过GWAS分析，共鉴定到35个与纹枯病抗性显著相关的SNP位点，进一步定位到4个稳定的抗病QTL：QSe.jaas-1B、QSe.jaas-5D、QSe.jaas-6B和QSe.jaas-6D。其中，QSe.jaas-1B和QSe.jaas-6D为首次报道的新位点。单倍型分析发现，这些位点中存在的优势单倍型可显著降低病害指数，如QSe.jaas-6B的优势单倍型虽然仅存在于3%的材料中，但能降低病害指数约12%。研究还发现，通过聚合多个抗病QTL，可显著提升抗性水平。同时携带4个优势单倍型的小麦材料，其病害指数比无QTL材料降低约22%，显示出基因聚合育种的巨大潜力。此外，团队从供试材料中筛选出35份（占8.2%）具有稳定中抗以上的小麦种质，可直接用于抗病育种实践。
在基因组预测方面，研究比较了GBLUP和Bayes B两种模型的表现。结果显示，仅使用35个显著SNP进行预测，即可达到全基因组标记集90%以上的预测准确率，其中Bayes B模型预测准确率较高。这表明在实际育种中，可通过对少数关键位点进行靶向检测，以较低成本实现高效的基因组选择。
该研究不仅深化了对小麦纹枯病抗性遗传基础的理解，也为抗病育种提供了稳定的抗源和高效的预测模型，为推动我国小麦纹枯病抗性研究和育种提供了理论基础和技术支撑。
本研究由刘彩云、翟文玲等人共同完成，吴纪中研究员为通讯作者。研究得到了国家重点研发计划、生物育种钟山实验室、国家自然科学基金、江苏省种业振兴揭榜挂帅项目及江苏省农科院国际合作基金等项目支持。