单细胞测序揭开“作物遗传分析和产量基因挖掘”新篇章

责编 | 奕梵

作物性状改良和产量提升的遗传基础依赖于关键调控基因的挖掘。然而重要调控基因的遗传分析常受制于基因的冗余性和多效性。为突破这一瓶颈，来自美国冷泉港实验室的 David Jackson 课题组及多个合作团队的研究者们利用玉米这一粮食农作物作为研究对象，聚焦花序器官早期发育这一决定性阶段，运用时下先进的单细胞转录组测序 (scRNA-seq) 技术， 构建单细胞水平基因共表达网络并准确预测基因冗余，进而整合特异性细胞群体染色质开放数据，鉴定关键转录因子调控位点，最终结合全基因组关联分析挖掘产量性状相关基因。该研究成果将单细胞测序在农作物研究上的应用推向了新的高度。该成果以 Single-cell RNA sequencing of developing maize ears facilitates functional analysis and trait candidate gene discovery 为题发表在 Developmental Cell 上。

单细胞转录组测序已在多个植物器官上得到应用 （ 研究热点，植物单细胞转录组测序！中德科学家绘制单子叶植物水稻首个根组织单细胞分辨率转录组图谱 ） 。然而在植物，尤其是作物，花序器官上的应用还未有报道。玉米花序器官的早期发育对产量提高和品质改良有至关重要的作用。然而玉米花序器官单细胞测序的主要瓶颈在于高质量单细胞的制备。因为相比于植物的根和叶片， 花序器官的组织被酶解后细胞更容易破碎， 产生碎片和细胞器等杂质， 严重影响最终数据的可靠性。David Jackson 课题组的 徐小飒 博士通过优化流式细胞术，得以制备高活性低杂质的玉米花序器官单细胞 （图 1） ，进而构建高精度基因表达谱 。

研究团队还首次运用单细胞 Meta-analysis 分析方法鉴定出 12个高可信度、重复性强的细胞群体 （Meta-cluster） ，涵盖玉米花序器官发育的分生组织、微管组织、表皮组织、原基组织等重要发育组成成分 （图 2A-B） 。为验证细胞类群的可靠性， 作者进行了大量的原位杂交验证 （图 2C） ，并进一步通过流式细胞术筛选原基组织特异性细胞群体 （图2D） ， 其验证结果与单细胞测序高度匹配。进而， 该研究团队构建了单细胞水平基因共表达网络并用于预测基因冗余。为验证其准确性， 作者选取了一组 VASCULAR PLANT ONE-ZINC-FINGER (ZmVOZ) 家族基因进行 CRISPR/Cas9 编辑，准确预测了其开花表型 （图 2E） 。

作者进一步通过流式细胞术筛选了原基组织特异性细胞群体 （图 2D） ，通过 ATAC-seq 识别全基因组开放染色质 （图 3A） 并与单细胞转录组测序 （scRNA-seq） 数据整合探索基因表达调控网络。同时作者还针对重要转录因子进行了 ChIP-seq 实验 （图 3B） ，并与单细胞水平基因共表达网络整合，准确预测转录因子调控位点 （图 3C-E） 。