揭示复杂性状中的表型-基因型间关联是植物学和遗传学研究的核心之一。随着表型组学技术的不断进步，尤其是功能生理表型（FPP）技术的发展，研究人员能够快速且大规模地获取植物的生理表型和环境数据。然而，生理表型数据具有高度的动态性，受到环境和发育阶段的显著影响，导致对这些数据的解析能力远滞后于对其获取的能力。
2024年12月，Horticulture Research发表了中国计量大学徐沛课题组题为 Converging functional phenotyping with systems mapping to illuminate the genotype–phenotype associations 的前瞻论文。
该论文提出了一种集成环境-表型-基因型的功能研究方法，以应对解构生理性状中的主要挑战。通过高通量功能生理表型组平台高效获取功能生理表型（FPP）和环境数据，利用功能作图（FM）和扩展的系统作图（SM）来解析动态复杂性状，从而推动表型大数据在遗传增益中的应用。具体包括以下内容：
FPP-FM作为处理正向遗传学中性状动态性的有效工具。FPP是一种基于生理的、高通量且非破坏性的表型评估方法，但在实际应用中，往往难以将其拓展到揭示背后的遗传网络和分子通路。因此，将表型与基因型关联起来变得尤为重要。FM与FPP相结合为此类研究提供了一个系统性框架，能够将基于时间序列的生理性状数据拟合成具有生物学意义的曲线，并利用统计模型映射控制复杂动态性状的基因。与传统方法相比，这一方法显著提高了对数量性状位点（QTLs）时空效应的解析能力，尤其在多阶生理数据的分析中展现出明显的优势。
FPP和SM可有效解决复杂性状解析难题。在环境变化过程中中，植物的多种生理过程表现出显著的动态性，还相互交织形成一个复杂的系统。尽管FPP-FM方法体现了从静态性状映射到动态性状映射的重大进展，但在处理复杂多因素性状时仍显不足。SM将复杂性状视为由常微分方程（ODEs）连接的交互组件组成的动态系统，成功分析了生物量增长等复杂植物性状，并揭示了不同组件之间的动态交互。FPP与SM相结合，能够同时分解诸多与发育和环境相关的组分，解析其相互作用。
环境-表型-基因型功能方法分析示例。作者使用基于蒸渗原理的功能表型平台收集了32个不同基因型豇豆品种在土壤渐进式干旱胁迫下的蒸腾速率（TR）和土壤水分含量（VWC）的数据，通过构建一个基于常微分方程的系统模拟TR和VWC随时间的变化，揭示了两个性状之间的动态相互作用。同时本研究对蒸腾速率的拟合观察到了前人研究中易被忽略的现象：在干旱胁迫的最初阶段，蒸腾速率不降反增，直到土壤含水量下降到一定程度，蒸腾速率才逆转为下降并持续下去。研究最后通过扫描全基因组SNPs标记，鉴定了影响VWC和TR之间相互作用的24个显著SNPs，进一步证明了耦合FPP和SM在解析复杂性状和揭示植物适应性策略中的潜力。
综上所述，作者提出了一种集成环境-表型-基因型的分析方法，将功能生理表型与功能作图及其衍生的更全面的系统作图结合起来，有力破译植物复杂生理性状背后的遗传机制。
https://doi.org/10.1093/hr/uhae186
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https://doi.org/10.1093/hr/uhae318
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