该研究开辟了基于ATI的单参数水稻跨抽穗期预测模子，并验证了其正在杂交籼稻中的使用结果。正在锻炼用品种×新、新品种×锻炼用和新品种×新三种使用场景下，预测获得的抽穗期取现实抽穗期之间的平均皮尔逊相关系数别离为0。895、0。847和0。847，别离有83。4%、69。5%和66。1%的测试样本预测误差正在5天以内（图1c）。取目前表示最好的反映规范（Reaction Norm Index， RNI）模子比拟，ATI方式不只预测精确率更高，并且正在锻炼数据无限的环境下仍能连结不变的预测结果。这些成果表白，该方式正在长江中下逛杂交籼稻育种和出产中具有优良的使用潜力。
我校水稻团队谢为博传授、美国加州大学河边分校贾震宇传授和中国种子集团无限公司生命科学手艺核心王凯博士为该论文的配合通信做者。我校徐发兵博士、美国加州大学河边分校贾琼博士和已结业硕士李思嘉为该论文的配合第一做者。研究还获得了美国韦恩州立大学医学院的魏巨龙博士、爱荷华州立大学余建明传授和我校郭婷婷传授的帮帮。
综上，该研究通过优化积温指数ATI的计较方式，开辟了一种简单适用的水稻抽穗期预测模子。该模子只需要一个参数（ATI），预测过程简单曲不雅，且同时具备预测精确性高和使用门槛低的长处，将为水稻的育种和出产供给无力支撑。
进一步研究发觉，比拟抽穗期，保守定义的ATI正在分歧下表示出较小的变异，而通过优化ATI计较窗口的起点和起点，可能能够获得一个愈加稳健的ATI定义，从而提高基于ATI的抽穗期预测模子的精确性。为此，该研究通过列举所有1730个候选时间窗口，基于大量的多点田间试验数据系统评估了分歧ATI计较窗口的预测结果。通过1000次抽样阐发，最终确定播种后1天至开花前26天为最佳计较窗口。风趣的是，这一时间窗口刚好对应水稻的养分发展阶段，其起点（开花前26天）大致对应成花转换的环节期间。
焦点提醒：该研究基于178次杂交籼稻品比和区尝尝验的数据，立异性地从头定义了积温指数的计较体例，成立了基于积温指数的单参数水稻抽穗期预测模子，实现了水稻抽穗期的跨精准预测。……（世界食物网-）。
最初，为了便于ATI模子的推广利用，该研究筛选出28个功能性标识表记标帜建立了简化的ATI预测模子，并搭建了正在线预测平台 （）。用户通过输入28个标识表记标帜的基因型消息，能够预测分歧播种日期下的抽穗期。
该研究进一步了杂交籼稻中ATI的遗传根本。通过对422份材料进行全基因组联系关系阐发（GWAS），判定到10个取ATI变异显著联系关系的基因组位点。此中，一个位点位于DEP1附近，其附近可能有未知的影响积温的基因。出格风趣的是，研究发觉4个位点取水稻生态型分化亲近相关。操纵这4个位点的基因型消息，就能以93。8%的精确率将杂交籼稻分为中籼和晚籼两个生态型，这一发觉对杂交稻亲本的选配具有主要的指点意义。
近日，华中农业大合美国加州大学和中国种子集团正在Plant Biotechnology Journal正在线颁发了合做研究“Redefining the accumulated temperature index for accurate prediction of rice flowering time in diverse environments”。该研究基于178次杂交籼稻品比和区尝尝验的数据，立异性地从头定义了积温指数的计较体例，成立了基于积温指数的单参数水稻抽穗期预测模子，实现了水稻抽穗期的跨精准预测。抽穗期（开花期）是决定水稻种植季候和品种区域顺应性的环节农艺性状，不只受遗传要素调控，还受要素如光周期和温度的显著影响。精确预测分歧前提下的水稻抽穗期对栽培办理决策和培育适合特定的新品种至关主要，但目前仍然是一项极具挑和性的使命。保守上，积温指数（Accumulated Temperature Index， ATI）被定义为从播种到抽穗期间日平均温度跨越基准温度的累积和，被育种家和出产者认为是一个正在分歧中较不变的品种参数，可用来按照分歧种植前提下的温度估量品种的开花时间。这种ATI计较窗口的精确性和不变性尚未被系统评估。
基于这一发觉，ATI的现实使用很是曲不雅：对于已有记实的品种，只需起码一次田间试验即可计较其ATI值；对于仅晓得基因型的新品种，则能够操纵基因组预测方式，按照其基因型预测ATI值。获得ATI后，正在新中从播种后第1天起头累加日均温度，当积温达到ATI值时，预测26天后该品种将抽穗。研究人员还能够操纵汗青景象形象数据，预测品种正在分歧地域分歧播期的抽穗期，从而评估品种的适种范畴。使用ATI的整个过程不需要复杂的计较。
