Nature | 学者呼吁重新审视基因与农作物产量关系的研究

编译 | 曾全晨

审稿 | 王建民

今天为大家介绍的是来自Merritt Khaipho-Burch团队的一篇文章。随着气候的变化和人口的增长，世界越来越需要更高产和更具抗性的农作物。但要改善它们，需要了解在实际田间种植中究竟哪些方法有效。

在过去的二十年里，包括Nature在内的许多期刊已经发表了关于如何修改一个或几个基因可以显著提高农作物产量的论文。报道的增产幅度从10%到68%不等，涵盖的农作物包括水稻、玉米、烟草和大豆等。这些研究为分子生物学和基因发现领域提供了重要的见解。但其中许多是在温室或小规模田间试验中进行的测试结果，后者通常涉及在小块土地上种植的植物。很少有研究采用了在真实环境中评估农作物表现所需的实验设计。而且几乎没有任何研究结果能够转化为实际农场的产量增加。尤其在气候变化和不断增长的人口背景下，关于产量的误导性宣称的增长引起了作者的担忧。

为了鼓励更有影响力的科学研究，作者提议研究人员、审稿人和期刊编辑确保在提出单个基因或少数几个基因对作物产量影响的论断时至少满足五项标准。作者还希望各个领域的研究人员比目前更多地进行合作，并使用经过充分验证的产量测试方法。

我们需要不同的观点和角度看问题

图1 研究基因影响产量的论文飙升

引人注目的报告声称引入来自其他物种的基因或使用基因编辑技术CRISPR–Cas9修改一个或多个基因可能会对作物产量产生影响，这些报告吸引了相当多的媒体关注。然而，在过去几十年中使用的更加传统的植物育种方法展现了关于基因修改在未来几十年内可能实现的作物产量的完全不同的画面。育种家和数量遗传学家认为，在单个世代中，作物产量真正的突破意味着产量增加约1-5%。这些经过验证的增长来自于多年的实验，涉及到世界各地的多个地块和地点。尽管看似不起眼，但这些增长在总全球产量的背景下实际上是显著的。

以位于印第安纳波利斯的种子公司Corteva Agriscience进行的为期二十年的项目为例，其结果于2021年发表在《植物科学》杂志上。调查人员测试了来自47个物种的1,671个基因对玉米的产量、氮利用、水利用和其他性状的影响。在初试中，只有1%的这些基因（22个基因）增加了产量，足以值得进一步调查。在随后的测试中，只有一个基因，编码转录因子的zmm28基因，产生了公司一直希望实现的产量增长。为了研究zmm28基因在实际农田环境中的效果，研究人员对两个高产自交系进行了遗传改变，使得这一基因过度表达。研究人员利用这两个自交系创建了48种不同的玉米杂交植物，并在全球58个不同地点和年份的组合中进行了4年的田间试验。所有这些田间试验结果显示，zmm28基因的过度表达可以将玉米的产量提高约2%。

成千上万个基因会间接影响作物产量。仅以玉米为例，约有20-30个基因可以改变叶片的角度，使农民在过去的100年左右内将农田中的植物密度增加了3-4倍。观察到的产量增长中约有8.5-17%可以归因于种植密度的提高。但产量本身是一个高度复杂的多基因性状，这意味着它受到数千个不同基因变体的控制，每个变体的影响都很小。尽管单个基因可以影响产量，但这些基因始终需要与土壤和肥料管理制度、涉及作物驯化和适应性的其他数百个基因等因素共同作用。例如，绿色革命期间作物产量的急剧增加，源于在小麦中引入了Rht-B1和Rht-D1等基因变体，以及更多使用合成肥料。这些变体使植物变矮，减少了它们在强风中受损的风险。

作者认为，在没有环境压力和病害问题的情况下，够显著增加产量的基因少的可怜。作物产量相关属性已经被大量的筛选过了，以至于任何可以在今天大多数环境和品种下显著增加产量的基因变体都已经被纳入了育种线。考虑到所有这些情况，毫不奇怪，没有任何已发表的声称单个基因或少数几个基因影响产量的研究在类似农田条件下得到验证。但为什么会发表这种声明呢？作者认为主要原因是研究团队缺乏适当的专业知识，并且期刊编辑没有请教具备适当广度专业知识的同行评审员。

如果研究团队中没有植物育种者、数量遗传学家或农艺学家（专注于土壤和农业实践的研究人员），研究者可能无法确保使用适当的实验设计进行产量评估。同样，如果没有足够的审稿人和编辑熟悉大规模作物试验中使用的实验设计和统计学的复杂性，关于鼓吹产量增加的问题可能会在发表的论文中持续存在。在高影响力的非专业期刊，如《自然》或《科学》中，这个问题可能源于编辑与作物育种和数量遗传学专家的联系不够多。这些期刊中的论文往往只用几句话来描述温室实验或小规模田间试验的结果。审稿人更可能是分子生物学家或遗传学家，他们更多地关注论文的主要贡献，通常是由基因改良引起的分子生物学变化。

审稿五准则

为了评估基因变化（或多个变化）对作物产量的影响，调查人员应遵循几乎一个世纪以来一直有效的测试方法。至少，研究人员、审稿人和期刊编辑应确保满足以下五个标准。

研究应使用产量的标准定义。对于全球七大主要作物（玉米、小麦、水稻、大豆、木薯、马铃薯和高粱），农民和育种者将产量描述为每单位面积的干粮重量，或每单位面积的根和块茎的干物质含量。报告产量变化的研究人员应使用这些度量标准，而不是一些其他度量标准，如粮食长度或粮食宽度。

试验应在不同地块、地理位置和年份之间进行复制。在某些情况下，研究人员会记录来自小规模田间研究的多个地块的数据，但随后只报告最佳表现的地块或植株的产量。更常见的情况是，调查人员在未经复制的试验中测量产量，而不考虑不同的环境条件（包括气候模型预测的未来条件）。这可能部分是因为一些国家对转基因植物测试施加了严格的监管限制，以及在这些限制下进行测试所带来的高昂成本。然而，对于在不同基因型和环境条件下具有极大变异效应的基因来说，它们的影响可能不够稳定，无法在商业竞争中具备竞争力。因此，研究人员需要设计具有足够统计能力的实验来应对他们所面临的任何限制。

作物品种、种植密度和其他条件应与农场上的情况尽可能接近。研究人员应该在实验设计中尽量考虑最终可能生产该作物的农场的条件和实践。这意味着努力复制施肥、耕种、灌溉、播种、收获等真实世界的操作方式。有时产量是从单株植物而不是整个地块中测量的。然而，这些植物以农民通常使用的密度种植时，导致单株植物产量显著增加的基因型可能无法影响整个地块的产量。最后，尽可能使用具有商业竞争力的品种，而不是老品种，作为田间试验中的比较标准。

应使用适当的对照组。修改后的作物的产量测量应与正在研究的其他作物的当地或全国产量进行比较，而不是与一些不再使用的老品种进行比较。杂交品种的性能应与其他杂交品种进行比较，而不是近交系列，依此类推。

研究人员应优先考虑植物育种可能会忽略的基因。在投入大量时间和金钱进行研究特定感兴趣的基因之前，研究人员应检查商业作物品种中是否已经存在或固定了可比较的等位基因。如果植物育种者已经与某个基因打交道了几十年，那么它极不可能突然带来重大的产量增益。

未来之路

在商业植物育种计划中，研究人员使用明确的测试阶段可靠地将发现转化为产品。与药物开发中使用的一致标准以及临床试验和分子检测报告中使用的标准一样，植物科学家应制定标准，以定义每个阶段的最低产量测试标准。当评估基因修饰对产量的影响时，分子生物学家、植物育种者、农学家和数量遗传学家之间的更多合作肯定会有所帮助。作者对分子生物学家和其他研究人员不了解进行田间试验的公共资助机构数量感到惊讶，这些机构可以帮助他们进行测试。例如，美国公共资助的“从基因组到田野”计划每年在全国30个地点对玉米品种进行严格的产量试验。在国际上，大学的育种计划在农场规模上进行田间试验，国际农业研究咨询组织（CGIAR）等合作伙伴管理的作物创新中心在世界各地进行大规模的作物品种试验。在有足够支持的情况下，即使是盈利组织也会有动力测试研究人员的“感兴趣的基因”的影响。如今，玉米、稻谷、小麦和大豆共同提供了全球三分之二的农业卡路里。然而，这些作物的产量提高速度不足以满足由于气候变化和人口增长引起的预期需求。面对全球食品问题的巨大挑战，作者敦促研究人员采用经过验证的方法来准确测量基因变化对作物产量的影响。

参考资料

Merritt Khaipho-Burch, Mark Cooper, Jose Crossa, Natalia de Leon, James Holland, Ramsey Lewis, Susan McCouch, Seth C. Murray, Ismail Rabbi, Pamela Ronald, Jeffrey Ross-Ibarra, Detlef Weigel & Edward S. Buckler. Genetic modification can improve crop yields — but stop overselling it. Nature 621, 470-473 (2023). 

doi: https://doi.org/10.1038/d41586-023-02895-w