转自：北京日报客户端

利用自主建立的数学模型，北京雁栖湖应用数学研究院教授邬荣领团队联合多位合作者，提出个性化全基因组互作组网络模型，可利用数学方法直接“算”出植物基因所对应的性状变化。这项数学与林学的跨界合作，为植物精准育种提供了全新理论工具。近日，相关研究成果在《园艺研究》发表。

梅树的快长树（左）与慢长树（右）示意图

要育成一种全新的树木品种，传统方法需要历经漫长的人工杂交和选育过程。由于树木生长缓慢，往往需要几代科研人员的努力，才能得到一个优秀的树种。探究植物复杂性状的遗传调控机制，是现代生物学的核心难题。“就像是建一栋大楼，需要考虑每块砖头的布局以及整体的结构设计。只有依托巧妙的统计学和数学理论，我们才能解析遗传物质这座‘大楼’中，基因之间的相互作用，从而实现植物性状的精准调控。”邬荣领解释。

邬荣领利用他20年前发明的功能作图方法，以及来到雁栖湖数学院后带领团队建立的统计物理学网络模型idopNetworks（爱豆网），实现了作物自身控制产量、抗病性、抗逆性等复杂性状的关键基因和基因间相互作用网络的准确定位、控制。“这套模型能解决复杂系统中的涌现现象，‘三个臭皮匠顶个诸葛亮’，看似普通的几个基因共同作用，能实现‘一加一大于二’的效果。”邬荣领说，这项成果用数学方法将基因对作物性状的影响“算”出来，推动数学理论走向实际应用。这将为作物构建起精准的“基因导航图”，帮助育种专家依据个体基因型，设计定制化的改良方案。

梅树成为这套精准育种模型的第一个“用户”。结合全基因组数据与株高地径表型数据，科研团队重点对比了快长树与慢长树的生长机制差异。快长树的基因网络中，正向促进作用占比达85%，形成了利于生长的调控体系；慢长树的生长关键基因受到其他基因网络的强烈抑制，从而表现不佳。模型预测，通过基因编辑技术敲除负调控因子后，被压制的优良基因就能被唤醒，让慢长树品种的生长水平实现反超。

该成果是个体水平基因动态互作图谱绘制的重大突破，不仅能够助力林业领域精准育种工作，还能推广至动物育种乃至人类精准医疗。“作为北京市支持建设的新型研发机构，雁栖湖数学院的目标是做原创性的研究。我可以很自信地说，这项原创成果只有我们做得出来。”邬荣领语气坚定，“它将重塑数量遗传学的理论体系，未来有望发展出一套属于中国的遗传研究方法。”

来源：北京日报客户端