一作解读 | LWRR ：小麦抗条锈病位点全景图，助力未来小麦抗病设计育种

小麦条锈病（由小麦条锈菌Puccinia striiformis f. sp. tritici引起的活体寄生真菌病害）对全球小麦安全生产构成重大威胁，治理条锈病需要从全局视角出发，由于条锈菌小种频繁变异，全球各地已相继出现新小种，能够克服大部分生产上使用的抗性基因，这使得小麦抗病育种再次陷入了“兴衰循环” (boom and burst) 的困境。因此，需要持续寻找新的抗性基因资源并高效应用，以增强小麦新品种的抗病能力，并通过科学合理的抗病基因布局，有效应对条锈菌的快速变异。

2025年4月14日，西北农林科技大学作物抗逆与高效生产全国重点实验室和崖州湾国家实验室研究团队合作在 Stress Biology 发表了“LWRR: Landscape of Wheat Rust Resistance towards practical breeding design”最新研究成果，通过整合2,191份全球主要小麦种植区和条锈病流行区的多样性种质资源（包括684份地方种和1,507份栽培种）、28个环境型的条锈病抗性表型、431个抗性位点QTL、9276个抗性候选基因以及超过8000万个多态性标记数据，构建了"小麦锈病抗性位点全景图"在线数据库平台(LWRR)，助力未来小麦抗病智能设计育种。

LWRR 数据库的主要功能包括：群体结构分析、材料信息查询、条锈病抗性表型数据查询、GWAS显著区间检索、抗病位点QTL信息检索、候选基因在线分析等，这些功能模块能够帮助研究人员全面了解小麦抗条锈病位点的群体选择特征和遗传规律，为抗病品种的精准设计和高效育种提供科学依据。

我们通过开发数字化平台和交互式分析模块，提升小麦抗病育种的效率，并推动小麦育种工作的数字化转型，为实现小麦智能设计育种提供重要支撑。

全球多样性小麦种质资源数据

本研究综合考虑地理来源、亲缘关系、遗传变异以及表型多样性等多种因素，选择了已公开发表的 2191 份小麦材料，这些材料来自全球主要小麦种植区（272 from Africa, 929 from Asia , 640 from Europe , 298 from America），品种育成时间跨越了从 1950 年到 2020 年不同阶段，具有丰富的遗传多样性和代表性。我们基于条锈病流行学特征、遗传结构和育种历程，将栽培品种划分为4个育种群：BG1（东亚）、BG2（非洲及拉美）、BG3（北美及澳洲）和BG4（欧洲），为后续的抗性研究和育种工作提供了清晰的基础框架。

使用中国春2.1版本参考基因组进行变异位点检测，获得了群体水平高密度变异图谱。进一步收集获得了其中954份材料在苗期不同生理小种（CYR17, CYR23, CYR29, CYR31, CYR32, CYR33, CYR34, V26）条件下的苗期抗病性表型，以及12个田间环境条件（多年多点）的成株期抗条锈病表型。

通过大规模的全基因组关联分析，挖掘了与小麦条锈病抗性相关的显著性变异位点，然后对显著性候选区间进行统一整理，并通过对全基因组的LD连锁不平衡程度进行计算，按照LD block进行位置区间切分，将抗病位点锁定到QTL水平。

本研究一共鉴定了431个小麦抗条锈病QTL位点，为了明确这些位点与已知位点的关系，我们收集整理了近30年发表的175篇研究论文中的1125个已知条锈病抗性位点，并基于LD block特征进行去冗余合并，获得217个独立抗性位点（iQTL）。对比发现，本研究鉴定的抗病位点覆盖了大约 83% 的已知抗性位点，包括 Yr18、Yr29和Yr46 等重要基因，表明结果稳健可靠。此外，本数据库公开了172个位点与已知位点物理位置不重叠，可能包含新的抗病基因，具有潜在的育种价值。

LWRR 数据库主要功能介绍

群体结构分析与查询

“Population” 群体模块提供材料来源和群体结构信息在线查询功能，以及不同育种群之间的信息比较。如上图所示，通过Structure分析群体遗传组成情况，用户可以选择不同K值查看具体结果信息，并且能够通过缩放横轴实现指定样本的结果查看，方便了解群体结构组成特征。

除了Structure分析以外，还提供了K=9时不同亚群和本研究不同育种群的PCA结果交互式查询，用户通过鼠标在PCA图中拖动或放大查看具体样本，鼠标悬停时将展示当前样本的编号信息。

为了方便研究不同亚群之间的变异位点核酸多样性等信息，本研究计算了全基因组水平21条染色体在不同育种群和地方种的核苷酸多样性，如上图所示，当用户选择任意区间时，页面将会展示该区间对应的核酸多样性信息，通过鼠标左右移动可以按照 0.1kb 的精细尺度对局部区域进行可视化，增强数据的细节展示。

样本属性信息检索

“Sample” 样本模块提供单个小麦样本的信息检索，如上图所示，例如当用户输入材料编号“S0073”（支持查询本数据库的2191份种质资源，可识别样本ID、英文名称、中文名称）并点击查询按钮后，页面展示该材料的信息和表型数据，结果显示该样本所属的育种群是“BG1”，来自于亚洲东部地区，于2005年育成，属于半冬性小麦品种，下方柱状图展示了该样本在不同环境的表型数据，以及不同生理小种苗期鉴定的表型数据。

为了进一步分析某样本含有的小麦抗条锈病位点信息，基于本数据库的431个QTL和群体水平代表性标记位点基因型数据，结合表型统计优异类型等位基因的分布情况，鼠标点击右侧“View”按钮可以快速跳转到指定QTL进行详细的查询。

除此之外，我们对不同染色体上QTL的分布情况进行可视化，方便育种研究人员快速对某个材料含有的抗病位点进行查看，红色表示缺失，蓝色表示存在，通过此功能可以在线查询每个样本可能含有的抗病位点信息。

提示：此功能基于2191份材料变异位点和表型数据计算而得，提供辅助判断作用，具体情况还需要其他分子生物学或遗传学实验证明。

小麦抗条锈病表型数据检索

“Trait” 表型模块可以对群体表型数据进行检索分析，使用了四种不同的可视化方式进行多样化展示，方便育种研究人员获取表型特征信息。页面上方提供按钮可供选择，例如当选中某个小麦条锈菌生理小种之后，结果将进行实时更新，并且支持交互式查询。

全基因组关联分析结果检索

“GWAS” 模块能够查询全基因组关联分析的结果，页面提供每个表型在MLM和FarmCPU模型下分析得到的曼哈顿图和显著性位点信息，为了进一步方便获取某个区间的具体结果，我们开发了更精细的在线检索功能，用户可以鼠标点击选择感兴趣的表型，页面将会自动更新该表型经过全基因组关联分析得到的曼哈顿图。

由于曼哈顿图无法精确判断显著性候选区间的具体位置，因此开发了指定区间显著性位点信息查询功能，若小麦育种研究人员需要查询某个染色体具体区间对应的显著位点，可以先选择染色体，然后输入待查询的起始和终止物理位置，然后点击提交即可获取结果。通过鼠标悬停可以查看某个显著SNP的物理精确位置、标记名称和效应值等具体信息。

小麦抗条锈病QTL位点信息检索

通过QTL或者基因的编号可以查询对应信息，例如当输入“ Yr30 ”进行搜索后，结果页面显示该抗病基因所在的染色体和物理位置，以及该基因所在的QTL区间。总得来说，通过该页面可以快捷的查询抗病基因或位点，截至目前已经包含了431个小麦抗条锈病QTL，未来可以进一步扩展。

本研究根据431个小麦抗条锈病QTL位点的代表性标记位点（Lead SNP）在群体水平的基因型和样本分组信息，并结合多个环境条件下的表型数据，计算了每个QTL的抗病优异类型等位基因（Resistance Allele）及其比例，然后在不同育种年代和育种群分别统计了优异类型等位基因频率的差异。

为了进一步分析抗病位点不同等位基因类型和表型之间的关系，我们开发了成株期和苗期小麦抗条锈病表型差异分析功能，实现QTL不同类型等位基因对应样本表型的差异分析，如上图所示，根据Lead SNP在不同材料的基因型对样本进行分组，然后联合不同的表型数据进行可视化，计算不同等位基因类型的表型值差异显著性。

候选基因检索与在线分析

在实际的研究中可能需要针对某个具体的候选基因进行分析，例如查看基因的注释信息和遗传变异位点等，因此本研究开发了小麦抗条锈病候选基因在线检索与分析功能。如上图所示，研究人员可以在“Gene”模块对感兴趣的候选基因进行检索，并且提供了注释信息和常用小麦数据库的快速链接，当点击绿色按钮后将根据当前基因自动跳转到对应的页面，其中TGT可以查询基因的共线性分析结果，wGRN可以查询基因的转录调控网络关系，WheatOmics可以查询基因基本资料，Ensemble数据库可以查询变异位点区间信息。

为了研究候选基因周围的核酸多样性和受选择情况，页面展示了该基因周围10Mb区间的 π 等结果，方便用户快速的判断抗病基因所在遗传进化特征。使用鼠标可以对结果进行交互式查看，进一步了解更多细节信息。

当研究人员检索某个候选基因时，左侧面板展示该基因的重测序变异位点信息，例如标记名称、位置、基因型等，右侧展示变异位点的连锁不平衡程度，颜色越深代表变异位点之间的连锁程度越高。

除了展示变异位点的连锁不平衡信息，数据库还提供候选基因在2191份小麦材料中基因型聚类热图，如上图所示，当研究人员检索候选基因时，数据库将根据输入的基因调取2191份材料基因型文件，并使用聚类热图的方式可视化，从热图中可以了解该候选基因在群体水平变异位点的基因型分布情况，辅助研究人员确定关键变异位点和基因单倍型等信息。

本数据库提供小麦抗条锈病候选基因的在线检索与分析，并展示基因型变异位点的连锁性和群体水平多样性，辅助育种研究人员挖掘抗病基因，促进小麦抗病改良与设计育种。

小麦候选基因在线分析云工具

育种研究人员也可以根据本地数据进行分析，而不是直接从数据库查询。为了方便用户自主上传数据快速分析，我们开发了在线云工具，可以上传候选基因数据并进行相关分析，使用方法简单，无需编写代码和安装客户端软件，只需要上传候选基因的VCF基因型文件和Excel表型文件（工具提供示例数据和文件格式以供参考），然后在LWRR服务器云端计算分析，一站式完成基因变异位点分析、候选基因关联分析、单个标记位点显著性统计检验、连锁不平衡分析、基因单倍型分析等。

分析结果可以在页面快速查阅，也可以通过下载功能进行本地保存，为了安全性和保密性，所有数据均通过SSL加密传输，每个访问用户具有唯一的临时编号，上传的文件和结果等数据均储存在临时缓存空间，用户退出使用后自动删除，保障用户数据安全并提高系统稳定性。

本研究以育种实践需求为导向，开发了一个综合的小麦抗条锈病全景图数据库，为小麦抗条锈病育种研究人员提供便捷实用的在线分析工具。目前LWRR网站已部署在云计算服务器，以供浏览器在线访问，辅助小麦抗病优质改良和设计育种。为了进一步促进学术交流、方便后续扩展，本研究开发的全景图数据库基础框架也进行了开源，以供研究人员定制开发更多实用性扩展功能，推动小麦育种实现数字化和智能化。

西北农林科技大学农学院吴建辉副教授、崖州湾国家实验室作物抗病团队青年科学家马省伟博士、西北农林科技大学植物保护学院王晓杰教授、西北农林科技大学植物保护学院曾庆东副研究员为论文共同通讯作者。 西北农林科技大学硕士生赵记稳为该论文的第一作者，博士生董海涛为论文共同第一作者；西北农林科技大学硕士生韩金妤、硕士生欧京瑞、博士生陈甜甜、硕士生王钰泽、博士后刘胜杰、博士后蔚睿等参与数据分析和网站搭建工作；西北农林科技大学郑炜君副教授、李春莲副教授、康振生教授、韩德俊教授为本研究提供了支持和悉心指导；中国农业大学郭伟龙教授和河南农业大学李广伟教授为本研究提供了宝贵建议；深圳东方天意科技有限公司（天意云）在数据库部署过程中提供了云服务器托管资源；西北农林科技大学高性能计算平台（HPC）为本研究数据分析提供了算力支持。

本研究得到国家重点研发计划项目（2021YFD1401000）；国家自然科学基金项目（32201745, 32272088, 32472103, 31961143019, 32421004）；陕西省自然科学基础研究计划项目（2019JCW-18, 2020JCW-16）和崖州湾国家实验室项目（2310JM01）的资助。

网站链接：

https://wheat.dftianyi.com

原文链接：

doi.org/10.1007/s44154-025-00232-x

引用方式：

Jiwen Zhao, Haitao Dong, Jinyu Han, Jingrui Ou, Tiantian Chen, Yuze Wang, Shengjie Liu, Rui Yu, Weijun Zheng, Chunlian Li, Zhensheng Kang, Dejun Han, Qingdong Zeng, Xiaojie Wang, Shengwei Ma & Jianhui Wu. LWRR: Landscape of Wheat Rust Resistance towards practical breeding design. Stress Biology 5, 25 (2025).

小麦族多组学网站：http://wheatomics.sdau.edu.cn

投稿、合作等邮箱：shengweima@icloud.com

（转自：小麦研究联盟）

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