Cell | 黄学辉/黄三文/韩斌/李家洋受邀发表作物驯化育种的遗传学研究综述
The integrated genomics of crop domestication and breeding
该论文系统梳理了近十年作物遗传学领域的重要研究进展，包括对作物遗传信息的读取（作物参考基因组和群体基因组的构建）、解读（驯化和育种过程中重要基因的发掘鉴定）和改造（从头驯化、基因组设计及合成生物学），并对该领域的未来发展进行了展望。
点评：四位大佬的总结。
Mol Plant | 中国农科院夏兰琴/马有志：高效代理引导基因编辑器并在水稻中率先实现多基因精准编辑
Multiplex precision gene editing by a surrogate prime editor in rice
在引导编辑系统（PE）编辑效率低、靶点依赖性强，且仅限于单个基因的引导编辑的基础上，进一步优化PE3引导编辑系统，分别建立了基于HygromycinY46的代理引导基因编辑器（PE3-HS）、基于OsALSS627I的代理引导基因编辑器（PE3-AS）、基于HygromycinY46和OsALSS627I的双代理引导基因编辑器（PE3-DS）。与对照（PE3）相比，PE3-HS 和PE3-AS编辑器将基因精准编辑效率提高了约2-14倍，双代理PE3-DS编辑器将精准编辑效率最高可提高约50倍。
点评：近几年国内基因编辑做了不少改造性的创新工作，原始创新需要土壤。
PBJ | 英国厄尔汉姆研究所：全基因组测序揭示了六倍体小麦渐渗系的基因组结构变异和转录组图谱
Whole genome sequencing uncovers the structural and transcriptomic landscape of hexaploid wheat/Ambylopyrum muticum introgression lines
通过对7个六倍体小麦渐渗系和亲本测序，精确定位到渐渗片段的边界，其中大部分发生在基因内部。除了基因渐渗位点，还发现了大量的缺失和重复，渐渗育种过程引起同源配对和大的染色体畸变。对鉴定渐渗基因进行差异表达。基于比对基因组和功能注释方法，找到了唯一渗入基因作为抗性候选基因。
点评：方法新颖，也许以后能参考。
Nature Plants | 英国约翰英纳斯中心：利用基因编辑培育富含维生素D的超级西红柿
Biofortified tomatoes provide a new route to vitamin D sufficiency
此前研究发现，包括番茄在内的茄科植物中，存在一条重复的途径，其中，7-DHC还原酶（Sl7-DR2）的一个特定的异构体将7-DHC合成为胆固醇，用于在叶片和果实中合成α-番茄碱（7-DHC通常不会在果实中积累）。因此，Sl7-DR2成为了关键“角色”。
使用CRISPR-Cas9基因编辑技术敲除了编码Sl7-DR2的基因，发现，Sl7-DR2失去活性后并没有影响植物甾醇和油菜素内酯的生物合成，对番茄品系的生长、发育或产量也都没有影响。相反，Sl7-DR2的失活导致番茄叶片和未成熟的绿色果实中7-DHC的水平大幅增加。
为了将7-DHC转化为对人体有益的维生素D3，研究人员随后将番茄进行了UVB照射。他们发现，一个番茄中的7-DHC转化为维生素D3后，其含量相当于两个中等大小的鸡蛋或28克金枪鱼中的维生素D3含量。
点评：找到目标基因才是最难的。
Sci China Life Sci | 中科院遗传发育所田志喜：研发大豆40K液相芯片
GenoBaits Soy40K: a highly flexible and low-cost SNP array for soybean studies
利用靶向测序基因型检测技术（GBTS）开发了一套大豆40K液相芯片。这套芯片以2,898份材料的变异位点和等位基因频率为参考，考虑了变异位点在基因组分布的均匀度及对于基因区的侧重覆盖，选取了40,334个代表性的变异位点。此外，这套芯片数据专门设计覆盖了49个已知功能基因的85个探针位点，可有效地检测功能基因的关键变异类型。经过分析测试，该芯片包含的变异位点可以很好地应用于大豆系统进化、群体遗传结构、全基因组关联分析（GWAS）、功能基因/QTL定位、分子设计育种相关表型预测等研究。
更重要的是，这套40K芯片采取了液相芯片策略，具有自主知识产权，成本低，且能够灵活地增删、筛选检测位点，是一套适合大规模应用，以及更多研究人员共同参与使用、改进的大豆芯片产品。这套芯片除了40K检测位点以外，同时提供20K、10K、5K以及前景功能位点的检测，可以满足不同科研需求。
点评：应用性强，杂志也不错，这几年飞升一区了。解读（标题链接）很系统地介绍了田老师在大豆育种上的研究成果，很好。
Nature Methods | 空间转录组与单细胞转录组整合分析工具性能测试
Benchmarking spatial and single-cell transcriptomics integration methods for transcript distribution prediction and cell type deconvolution
空间转录组学和单细胞转录组（scRNA-seq）数据的整合方法，包括gimVI、SpaGE、Tangram、Seurat、novoSpaRc、SpaOTsc等。目前还没有一项独立研究全面比较这些整合方法在预测转录物的空间分布或组织切片中斑点的细胞类型去卷积方面的性能。因此，此项研究使用多种指标系统地对16种整合方法的性能进行基准测试。
在多个数据集上使用皮尔逊相关系数（PCC）、结构相似性（SSIM）、均方根误差（RMSE）、JS散度对相关工具进行性能评估，同时聚合上述四个指标来定义准确度评分（AS），以简化对每种整合工具准确度的评估（AS值越高表示性能越好）。
Tangram、gimVI和SpaGE在预测转录本的空间分布方面优于其他整合方法，而Cell2location、SpatialDWLS和RCTD在对组织学切片中的斑点进行细胞类型去卷积方面优于其他整合方法。
Github：https://github.com/QuKunLab/SpatialBenchmarking
点评：benchmarking是任何一个新技术要解决的事，然而农业育种上却几乎没有。
The Innovation | 海南大学夏志强：Hyper-seq助力大数据育种变革
Hyper-seq: A novel, effective and flexible marker-assisted selection and genotyping approach
研究开发了一种低成本、高效、灵活、高通量的DNA测序文库制备和基因分型方法Hyper-seq，大大降低了建库测序的时间和价格成本。该方法可通过使用不同的Hyper-seq引物，灵活地调节标记密度，以低成本满足不同需求，适用于各种物种（包括复杂大基因组）的重测序或简化测序。对于1G基因组样本，Hyper-seq建库测序成本可降低至每个样本10美元以下。Hyper-seq技术于2021年获得国际专利授权（专利号：No.2020/06979），目前已有超过15家研究机构和高校采用该技术，大大提高了作物育种效率。
为了检测该方法的有效性，已对6个物种的2094份样品进行了建库测序及数据分析。与常用的高通量简化测序方法如RAD、GBS、2b-RAD和AFSM等相比，Hyper-seq方法具有更高的效率和更低的成本。由于特殊的引物设计，包括了“粘性模块”和“样本识别模块”，在Hyper-seq测序文库的建库过程中，不需要高质量DNA，甚至可直接使用新鲜叶片仅通过一步PCR扩增，即可同时完成简化基因组、添加接头序列及扩增基因组序列。在分子标记数量和均匀性方面，利用Hyper-seq技术检测出的分子标记数量大大超过育种芯片。
点评：很有意义的工作，看看能走多远。成本和通量是农业测序育种必须要考虑的两个因素，二者矛盾，很难兼顾。