2016年，黄学辉加入上海师范大学生命科学学院，从头开始组建植物数量遗传学团队。当时，黄学辉脑中已经有了一张“图纸”，他要解决一个基础的遗传学问题——水稻的不同性状受到哪些基因的调控。

“我们预想到了研究中可能会遇到的困难，也知道短期内无法取得想要的成果。但我们都认为，这是一件非常有意义的事情，所以就咬牙开始做了。”黄学辉告诉《中国科学报》。

此后8年间，黄学辉带领团队，从涵盖全球栽培稻主要遗传亚群的16份品系出发，构建了包含18421个稳定纯合的水稻“混血杂交”群体。这一独特的群体不仅具有完全清晰的遗传背景，而且打破了水稻自然群体中明显的遗传结构分群。

同时，团队对全部株系进行了精细的基因型分析和表型测量，定位到控制16个重要农艺性状的96个高置信候选基因。这项研究为水稻遗传研究提供了重要的材料和数据资源，并为水稻分子设计育种奠定了理论基础。日前，这一研究在Science上线。

Science截图

水稻是全球最重要的粮食作物，也是植物遗传学研究的模式物种。长久以来，全球范围内的育种专家们都试图采用不同方法，提高水稻的产量品质和抗病性。近年来，利用全基因组关联分析（GWAS）等方法，科学家们已经在水稻等作物中鉴定出许多与农艺性状密切相关的基因，而这也为后续的育种改良提供了更多切入点。

最早关注这个问题的人，可以追溯到200多年前的孟德尔。他开展的豌豆杂交实验为遗传学奠定了基础。但孟德尔关注的几个性状都比较特殊，只有两个选项：豆粒饱满或者褶皱，开紫花或者开白花……

然而绝大多数时候都没这么简单。比如，人们的身高、体重、对疾病的抵抗能力，都呈现出在一定范围内连续变化的特点，远不是非黑即白。这意味着，同一个生物学特征受多个基因共同调控，最终呈现出一个综合的效果。同样的，水稻基因和性状之间，也不是简单的一一对应关系。

早在中国科学院上海生命科学研究院读博和工作期间，黄学辉就开展了系列工作：2010年，他在植物中开发出了全基因组关联分析的方法体系；2012年，他利用446份野生稻和1083份栽培稻，鉴定出了55个驯化基因位点……

其间，黄学辉开发了一套快速构建遗传群体基因型图谱的方法，能够将作物的基因型和表型联系起来，进而捕捉控制性状的对应基因。“但是使用这套方法时，我们发现性状定位到的基因并不完整。结合文献中的分析判断，我们认为应该是植物的群体结构导致的。”

正如人类中有欧裔、非裔、亚裔等，人们很容易根据外貌特点来判断这个人是亚洲人还是欧洲人。但如果只是单独去看某一类群，则无法全面了解不同类群之间存在性状差异的原因，同时也难以检测基因之间的遗传互作效应。

类似地，水稻也有不同类群，其中差异还很大。为了捕捉水稻不同类群之间的差异，黄学辉团队精心设计并创制了各种各样的“混血”类群，把不同的水稻栽培种的群体结构充分打散。

这项研究涉及农学、生物学、信息学、统计学等多个学科，同时需要处理海量的材料和数据。

黄学辉先画了一张详细的“攻关路线图”，把这个大课题划分为遗传、分子生物学和数据分析3大块，再进一步细化每个时间节点的主要工作、每个环节可能遇到的问题，一步步攻克。

项目开始的最初半年间，实验室正在装修，连浸泡水稻种子的盘子都没有。他们就向其他实验室借用枪头盒用来浸种，又借来育秧盆种水稻。DNA建库测序费用高昂，团队就从制备测序所需的酶开始，摸索了一套高通量、低成本的技术方案。数据分析中遇到瓶颈，团队反复尝试不同方法，请教了国内外领域内的大量专家……

“我们类似于做了一本水稻性状的词典。”黄学辉解释，“比如我们想了解水稻抽穗期相关的基因，我们就可以翻到对应的页码进行查阅。如果这里的某个基因和另一个性状相关，那就再翻到对应的基因页码了解更多细节。”

为了让这本“词典”更好用，团队进一步开发了一个名为RiceG2G的工具，可以快速捕捉相关性状的候选基因，为挖掘水稻优良基因提供参考。

贯穿这项研究的一个关键词，就是“种地”。为了加快培育“混血杂交”水稻群体，同时考察不同生态区对这个群体生长的影响，团队每年在上海和海南两地种植水稻。

“上海这边，杨仲南院长帮我们在上海奉贤找了一块农田。海南这边，是我们挨家挨户敲门谈下来的。”论文第一作者、上海师范大学教授魏鑫说道，“当地的农户对于科研其实不陌生。很多科学家在南繁基地试验的成果，最后都变成了新的农作物品种，服务于国家发展。所以当了解到我们借用土地的目的后，他们愿意和我们沟通，从而建立了长期密切的合作关系。”

十几亩土地被划分成一个个20厘米乘20厘米的小格子。每个格子里种一份单独的材料，而每一代都要种植几万份材料。魏鑫带着学生，持续8年时间往返于上海和海南。每年10月，在奉贤收种子并马上整理，赶在11月初运往海南崖州播种；来年3月底，再赴崖州收种、运回上海，赶在5月中旬在奉贤进行新一轮播种。在极端高温时下田插秧、在台风暴雨天抢收种子，对他们而言，都是司空见惯的事。

水稻群体构建完成后，紧接着便是持续两年多的大规模性状调查、大数据分析和实验验证。

所谓性状调查，就是指对生物体的形态特征、生理特征和行为方式等进行系统性的观测和记录，以了解其遗传规律和表现型差异。在这个项目中，就是需要观察记录几万份材料的16个重要农艺性状。

“一方面，每份材料都需要调查几株材料取平均值；另一方面，还需要考虑环境中植株的性状特点。目前没有自动化的田间测量仪器。除了苦战，没有其他方法。”魏鑫表示，“因为在上海很难找到足够的人手，我们就请了很多本科生来帮忙，人手紧张的时候甚至还把外地的熟练工人也请来帮忙。”

人数最多的时候，有差不多100人同时在田间操作。整整3个月时间，无论是教授还是田间师傅、无论是研究生还是本科生，都是每天天不亮就下田、天黑才收工，风雨无阻，最终把这块硬骨头“啃”了下来。

此前，魏鑫的研究领域以生物信息学为主。大多数时候，他都是在办公室里敲代码、分析数据。通过多年的田间实践，魏鑫对水稻的田间性状已经非常熟悉了。

“我们很多老师和同学，以前都没有种过水稻。但是这个项目的特点决定了，我们只有亲自参与才能做好这件事。”魏鑫说道。

黄学辉是少有的、完全在国内的培养模式下成长起来的领域内顶尖科学家。2006年从复旦大学毕业后，黄学辉来到中国科学院生命科学研究院，师从中国科学院院士韩斌，攻读博士学位，毕业后继续留在研究院工作。加入上海师范大学时，他已经是数量遗传学领域颇有名望的一位学者。

“国内生物科学的起步较欧美要晚几十年。但现在很多领域一流科研工作者的数量和质量快速上升，只要能够得到很好的科研训练，出国与否就不是那么重要。”黄学辉表示。

在黄学辉看来，平台可以起到一定的加分作用，但科研最根本的决定因素是人本身。“我们团队的几位老师都得到过很好的科研训练。此外，每年招生季，整个课题组都会花上几周时间，一起去现场面试把关。我们也很幸运遇到了一些很出色的学生。”

植物数量遗传学团队，正是在“以人为本”的理念之下组建起来的。目前，团队教师平均年龄35岁，既有作物遗传育种和分子生物学方向的研究人员，也有精通生物信息学和统计学的研究人员。他们发挥各自优势的同时，彼此高效沟通，并且联合培养了各有所长的研究生队伍。

而以水稻“混血杂交”群体为起点，黄学辉和团队已经开始设计新的“图纸”。

“我们目前考察了16套常规的水稻性状，但水稻的重要性状远不止这些。未来这套体系还可以用来研究更多有趣并有用的性状。已经陆续有一些团队联系我们。我们尽可能提供种子，希望这套群体能够发挥更大作用。”此外，黄学辉和团队也在寻求合作机会，以期在全国范围内考察环境对水稻性状的影响。

“下一步的重点是怎么可以让这套材料体系更好地发挥其价值。”黄学辉期待更多科学家可以直接使用这套体系，进行农艺性状和分子特征的遗传学研究。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1126/science.adm8762

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