【正文】 傳 圖譜 的關(guān)系 。 發(fā)表 SCI 論文 50～ 60 篇（累計影響因子 150 以上）；申請 專利 9~10 項。 （ 3） 將骨干親本的內(nèi)涵由經(jīng)驗升華為科學規(guī)律和理論， 建立圍繞農(nóng)作物骨干親本的親本選配理論與技術(shù)體系 項目特色 （ 1） 農(nóng)作物骨干親本的概念是由我國科學家率先提出的，并得到了國際同行的普遍認同，而且近年來成為作物育種基礎(chǔ)理論研究的主攻方向之一。 （ 3）對 不同時期、不同生態(tài)區(qū)的 水稻、小麥、玉米共 40~50 個 骨干親本中重要基因組區(qū)段 /基因簇 /基因 /等位基因的演變趨勢進行分析，并篩選、創(chuàng)制對未來 5～ 10 年 水稻、小麥、玉米 等糧食作物育種具有重要促進作用的候選骨干親本，使得本項目的研究結(jié)果在很大程度上具有指導未來的特色。 （ 2）技術(shù)保障： 本項目集中了我國水稻、小麥和玉米三大糧食作物遺傳育種、分子遺傳學、基因組學、轉(zhuǎn)錄組學、生物信息學研究的優(yōu)勢單位，具有雄厚的學科基礎(chǔ)，在本領(lǐng)域已取得同行認可的學術(shù)貢獻，從技術(shù)上能保障本課題的實施。本項目的參加單位擁有 1 個國家重大科學工程， 7國家重點實驗室， 1 個國家小麥改良中心和 7 個省部級重點實驗室，整合了骨 干30 30 親本相關(guān)研究領(lǐng)域的優(yōu)勢單位和力量，擁有國內(nèi)一流的儀器設(shè)備和技術(shù)儲備，完全能夠滿足本項目研究的技術(shù)和設(shè)備需求。 候選骨干親本的分子設(shè)計 采用 計算機模擬 技術(shù) ，系統(tǒng)分析骨干親本重要基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因及其等位基因不同組合方式，在不同遺傳背景下對株型、產(chǎn)量三要素等目標性狀 的 遺傳效應(yīng)與協(xié)調(diào)表達， 研究利用骨干親本基因型數(shù)據(jù)和表型數(shù)據(jù)開展 水稻、小麥、玉米 候選 骨干親本 選育以及 最佳親本組配的 算法和發(fā)展 綜合評估候選骨干親本和改良現(xiàn)有骨干親本的技術(shù)方法。 獲得水稻和玉米一般配合力研究中所需的基因型數(shù)據(jù)和 1 年多點的表型數(shù)據(jù) 。 發(fā)表 SCI 論文 5～ 7 篇；申請專利 1 項。 候選骨干親本的分子設(shè)計 采用 計算機模擬 技術(shù) ，系統(tǒng)分析骨干親本重要基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因及其等位基因不同組合方式，在不同遺傳背景下對株型、產(chǎn)量三要 素等目標性狀 的 遺傳效應(yīng)與協(xié)調(diào)表達， 研究利用骨干親本基因型數(shù)據(jù)和表型數(shù)據(jù)開展 水稻、小麥、玉米 候選 骨干親本 選育以及 最佳親本組配的 算法和發(fā)展 綜合評估候選骨干親本和改良現(xiàn)有骨干親本的技術(shù)方法。 獲得水稻和玉米一般配合力研究中所需的基因型數(shù)據(jù)和 1 年多點的表型數(shù)據(jù) 。 發(fā)表 SCI 論文 6～ 8 篇；申請專利 1 項。 候選骨干親本的分子設(shè)計 在解析骨干親本的基礎(chǔ) 遺傳 圖譜和一般配合力遺傳的基礎(chǔ)上，輔助以計算機模擬，系統(tǒng)分析骨干親本重要基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因及其等位基因不同組合方式，在不同遺傳背景下對株型、產(chǎn)量三要素等目標性狀 的 遺傳效應(yīng)與協(xié)調(diào)表達， 研究候選 骨干親本 選育以及 最佳親本組配的分子設(shè)計模型， 發(fā)展 綜合評估候選骨干親本和改良現(xiàn)有骨干親本的技術(shù)方法。 獲得水稻和玉米一般配合力研究中所需的基因 型數(shù)據(jù)和 1 年多點的表型數(shù)據(jù) 。 發(fā)表 SCI 論文 8～ 10 篇；申請專利 2 項。 候選骨干親本的分子設(shè)計 在解析骨干親本的基礎(chǔ) 遺傳 圖譜和一般配合力遺傳的基礎(chǔ)上，輔助以計算機模擬，系統(tǒng)分析骨干親本重要基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因及其等位基因不同組合方式，在不同遺傳背景下對株型、產(chǎn)量三要素等目標性狀 的 遺傳效應(yīng)與協(xié)調(diào)表達， 研究候選 骨干親本 選育以及 最佳親本組配的分子設(shè)計模型， 發(fā)展 綜合評估候選骨干親本和改良現(xiàn)有骨干親本的技術(shù)方法。 獲得水稻和玉 米一般配合力研究中所需的基因型數(shù)據(jù)和 1 年多點的表型數(shù)據(jù) ；初步 闡明水稻、玉米 的穗粒數(shù)、粒重等產(chǎn)量性狀一般配合力的遺傳學基礎(chǔ)。 發(fā)表 SCI 論文 13～ 15 篇；申請專利 2 項。 候選骨干親本的分子設(shè)計 在解析骨干親本的基礎(chǔ) 遺傳 圖譜和一般配合力遺傳的基礎(chǔ)上，輔助以計算機模擬，系統(tǒng)分析骨干親本重要基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因及其等位基因不同組合方式，在不同遺傳背景下對株型、產(chǎn)量三要素等目標性狀 的 遺傳效應(yīng)與協(xié)調(diào)表達，建立38 38 候選 骨干親本 選育以及 最佳親本組配的分子設(shè)計模型， 完善 綜合評估候選骨干親本和改良現(xiàn)有骨干親本的技術(shù)方法。 闡明水稻、玉米 的穗粒數(shù)、粒重等產(chǎn)量性狀一般配合力的遺傳學基礎(chǔ)，并揭示一般配合力對骨干親本形成的作用以及 骨干親本能夠衍生出大量主栽品種的生物學基礎(chǔ) ；闡明控制一般配合力基因組區(qū)段與 骨干親本的基礎(chǔ) 遺傳 圖譜 的關(guān)系 。 發(fā)表 SCI 論文 18～ 20 篇；申請 專利 3~4 項。 篩選、創(chuàng)制對未來 5～ 10 年 水稻、小麥、玉米 等糧食作物育種具有重要促進作用的候選骨干親本 1~2 個，并通過育種實踐 驗證 ，為創(chuàng)立骨干親本育種理論奠定基礎(chǔ)。 預期目標： 闡明不同時期、不同生態(tài)區(qū)的 水稻 、小麥、玉米共 40~50 個 骨干親本中重要基因組區(qū)段 /基因簇 /基因 /等位基因的演變趨勢， 精細 構(gòu)建 水稻、小麥、玉米骨干親本 的 基礎(chǔ) 遺傳 圖譜各 1 個 ， 為基于全基因組分子設(shè)計育種提供依據(jù) 。 骨干親本重要基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因及其組合方式的遺傳效應(yīng)分析 在解 析骨干親本形成中發(fā)揮關(guān)鍵作用的基因組區(qū)段的基礎(chǔ)上，以典型骨干親本為基礎(chǔ)構(gòu)建不同類型遺傳分析群體為材料，對骨干親本中與產(chǎn)量性狀密切相關(guān)的基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因 和基因序列變異 /等位基因及其組合方式進行系統(tǒng)的功能分析，闡明其選擇與遺傳效應(yīng) ，重點闡明 骨干親本的基礎(chǔ) 遺傳 圖譜 內(nèi)的 基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因 和基因序列變異 /等位基因 的育種效應(yīng) ；發(fā)掘?qū)崿F(xiàn)未來育種目標具有重要價值的 關(guān)鍵 基因組區(qū)段 /基因簇 /基因 /等位基因。 篩選、創(chuàng)制對未來 5～ 10 年 水稻、小麥、玉米 等糧食作物育種具有重要促進作用的候選骨干親本 1~2 個，并通過育種實踐 驗證 ，為創(chuàng)立骨干親本育種理論奠定基礎(chǔ)。 預期目標： 初步 闡明不同時期、不同生態(tài)區(qū)的 水稻、小麥、玉米共 40~50 個 骨干親本中重要基因組區(qū)段 /基因簇 /基因 /等位基因的演變趨勢，構(gòu)建 水稻、小麥、玉米骨干親本 的 基礎(chǔ) 遺傳 圖譜各 1 個。 骨干親本重要基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因及其組合方式的遺傳效應(yīng)分析 在解析骨干親本形成中發(fā)揮關(guān)鍵作用的基因組區(qū)段的基礎(chǔ)上，以典型骨干親本為基礎(chǔ)構(gòu)建不同類型遺傳分析群體為材料，對骨干親本中與產(chǎn)量性狀密切相關(guān)的基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因 和基因序列變異 /等位基因及其組合方式進行功能分析，初步 闡明其選擇與遺傳效應(yīng) ，重點闡明 骨干親本的基礎(chǔ) 遺傳 圖譜 內(nèi)的 基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因 和基因序列變異 /等位基因 的育種效應(yīng)， 發(fā)掘?qū)崿F(xiàn)未來育種目標36 36 具有重要價值的 關(guān)鍵 基因組區(qū)段 /基因簇 /基因 /等位基因。 篩選、創(chuàng)制對未來 5～ 10 年 水稻、小麥、玉米 等糧食作物育種具有重要促進作用的候選骨干親本 1 個，并通過育種實踐 驗證 。 預期目標： 獲得 不同時期、不同生態(tài)區(qū)的 水稻、小麥、玉米共 40~50 個 骨干親本 及其衍生品種的基因型鑒定數(shù)據(jù)和 1 年多點表型鑒定數(shù)據(jù)。 骨干親本重要基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因及其組合方式的遺傳效應(yīng)分析 以典型骨干親本為基礎(chǔ)構(gòu)建不同類型遺傳分析群體為材料 ， 開展多個生態(tài)環(huán)境下的表型鑒定和基因型鑒定，以 對骨干親本中與產(chǎn)量性狀密切相關(guān)的基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因 和基因序列變異 /等位基因及其組合方式進行系統(tǒng)的功能分析，闡明其選擇與遺傳效應(yīng) ，重點闡明 骨干親本的基礎(chǔ) 遺傳 圖譜 內(nèi)的 基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因 和基因序列變異 /等位基因 的育種效應(yīng) 。 篩選、創(chuàng)制對未來 5～ 10 年 水稻、小麥、玉米 等糧食作物育種具有重要促進作用的候選骨干親本 1 個，并 通過育種實踐 驗證 。 預期目標： 獲得 不同時期、不同 生態(tài)區(qū)的 水稻、小麥、玉米共 40~50 個 骨干親本 及其衍生品種的基因型鑒定數(shù)據(jù)和 1 年多點表型鑒定數(shù)據(jù)。 骨干親本重要基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因及其組合方式的遺傳效應(yīng)分析 以典型骨干親本為基礎(chǔ)構(gòu)建不同類型遺傳分析群體為材料 ， 開展多個生態(tài)環(huán)境下的表型鑒定和基因型鑒定，以 對骨干親本中與產(chǎn)量性狀密切相關(guān)的基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因 和基因序列變異 /等位基因及其組合方式進行系統(tǒng)的功能分 析，闡明其選擇與遺傳效應(yīng) ，重點闡明 骨干親本的基礎(chǔ) 遺傳 圖譜 內(nèi)的 基因組區(qū)段、關(guān)鍵33 33 基因 和基因序列變異 /等位基因 的育種效應(yīng) 。 篩選、創(chuàng)制對未來 5～ 10 年 水稻、小麥、玉米 等糧食作物育種具有重要促進作用的候選骨干親本 1 個，并通過育種實踐 驗證 。 預期目標： 獲得 不同時期、不同生態(tài)區(qū)的 水稻、小麥、玉米共 40~50 個 骨干親本 及其衍生品種的基因型鑒定數(shù)據(jù)和 1 年多點表型鑒定數(shù)據(jù)。 骨干親本重要基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因及其組合方式的遺傳效應(yīng)分析 以典型骨干親本為基礎(chǔ)構(gòu)建不同類型遺傳分析群體為材料 ， 開展多個生態(tài)環(huán)境下的表型鑒定和基因型鑒定，以 對骨干親本中與產(chǎn)量性狀密切相關(guān)的基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因 和基因序列變異 /等位基因及其組合方式進行系統(tǒng)的功能分析，闡明其選擇與遺傳效應(yīng) ，重點闡明 骨干親本的基礎(chǔ) 遺傳 圖譜 內(nèi)的 基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因 和基因序列變異 /等位基因 的育種效應(yīng) 。 （ 4）人才保障： 本項目涉及到多個學科，在項目組織上強調(diào)學科的交叉融合，項目組匯集了國內(nèi)重要科研機構(gòu)的優(yōu)秀研究人才，不僅包括 中國工程院院士朱英國、榮廷昭、程順和、劉旭等育種家和種質(zhì)資源學家，而且擁有一批近年來活躍于農(nóng)作物育種學、基因組學、分子生物學、生物信息學等不同學科和研究領(lǐng)域的中青年專門人才， 特別是通過上一期 973 項目的實施，培養(yǎng)了一批從事本研究的青年杰出人才， 這支由老、中、青組成的科研隊伍是本項目取得重大突破的人才保障。 （ 1）工作基礎(chǔ)保障： 通過執(zhí)行 國家 973 計劃項目《主要農(nóng)作物骨干親本遺傳構(gòu)成和利用效應(yīng)的基礎(chǔ)研究》（ 2020CB101700），我們不僅建立了骨干親本研究的完整學術(shù)思路，而且基本明確了骨干親本的第一個關(guān)鍵科學問題 “遺傳構(gòu)成 ”，并在技術(shù)方法、 研究材料（如遺傳分析群體、品種群體、近等基因系或?qū)胂等后w等）以及人才等方面， 為本項目的實施奠定了堅實的基礎(chǔ)。 （ 2） 本項目的研究對象是骨干親本，其上游是利用育種材料 篩選、 創(chuàng)制骨干親本的過程，下游是利用骨干親本培育主栽品種的過程，我國的育種學家已在上述兩個方面積累了大量的材料和豐富的經(jīng)驗。 （二）技術(shù)途徑 遺傳效應(yīng) 利用 精細 QTL 分析 QTL、 eQTL 分析等 測序、表達分析等 精細定位、圖位克隆 測序、生物信息學等 QTL 定位、關(guān)聯(lián)分析等 近等基因?qū)胂? 重組近交系等 骨干親本 衍生品種 ＋ 重要基因組區(qū)段 因組區(qū)域 優(yōu)異基因簇 關(guān)鍵基因 優(yōu)異等位基因 一般配合力 候選骨干親本篩選與創(chuàng)制 候選骨干親本的分子設(shè)計理論 28 28 （三）創(chuàng)新點和特色 項目創(chuàng)新點 （ 1）從 表型組學、基因組學、作物育種學、生物信息學等多學科、多層次對水稻、小麥和玉米三種主要糧食作物骨干親本形成與利用的遺傳基礎(chǔ)進行系統(tǒng)研究，在國內(nèi)外尚屬首次；有關(guān)問題的解決，有利于進一步強化我國在農(nóng)作物基礎(chǔ)理論和應(yīng)用研究方面的原始創(chuàng) 新 。 篩選、創(chuàng)制對未來 5～ 10 年 水稻、小麥、玉米 等糧食作 物育種具有重要促進作用的候選骨干親本 6~8 個，并通過育種實踐 驗證 ，為創(chuàng)立骨干親本育種理論奠定基礎(chǔ)。 （二）五年預期目標 26 26 闡明不同時期、不同生態(tài)區(qū)的 水稻、小麥、玉米共 40~50 個 骨干親本中重要基因組區(qū)段 /基因簇 /基因 /等位基因的演變趨勢，構(gòu)建 水稻、小麥、玉米 骨干親本 的 基礎(chǔ) 遺傳 圖譜各 1 個 ， 為基于全基因組分子設(shè)計育種提供依據(jù) 。在此基 礎(chǔ)上，通過建立微藻能源生產(chǎn)過程各單元 的 優(yōu)化放大工藝，然后構(gòu)建微藻能源規(guī)模化系統(tǒng)，建立其系統(tǒng)集成與優(yōu)化方法，以實現(xiàn)各個單元之間高效率的耦合，并系統(tǒng)考察耦合系統(tǒng)的經(jīng)濟性?；讷@得的光照方向的混合特性及光分布特性方面的敏感參數(shù)，利用 CFD 對合適類型的22 22 光生物反應(yīng)器的結(jié)構(gòu)進行系統(tǒng)優(yōu)化，結(jié)合 CFD 模擬計算結(jié)果與逐級放大試驗，挖掘 基于光照方向混合及光衰減特性的光 生物反應(yīng)器設(shè)計與放大原理 ，為規(guī)?；馍锓磻?yīng)器的設(shè)計提供依據(jù)。 3. 采用 CFD 多尺度模擬技術(shù)和多尺度離散化超級并行計算機群系統(tǒng)，對 不同類型光生物反應(yīng)器（如敞開式跑道池及圓池、封閉式平板光生物反應(yīng)器及管道式光生物反應(yīng)器等）內(nèi)部氣 液 固三相體系的混合特性等進行模擬計算，獲得不同混合條件下的流體混合特性參數(shù)。 2. 開展基 因組、轉(zhuǎn)錄 組、 代謝 組等組學研究， 并結(jié)合 13C 標記法解析不同條件下小球藻等可工業(yè)規(guī)模培養(yǎng)的能源微藻的碳代謝途徑，闡明代謝流遷移變化規(guī)律。通過連續(xù)分離純化獲得遺傳純系，研究其繁殖方式及其環(huán)境影響機制，建立能源微藻遺傳改良原理和方法體系。 5. 在 SCI 和 EI 期刊上發(fā)表論文1518 篇 ； 申請專利 46 項 。 4. 全面