来自华中农业大学、加州大学河滨分校的研究人员，在新研究中基于代谢组学预测了杂交稻的产量。他们的研究结果发表在《The Plant Journal》杂志上。

我国著名的植物遗传和分子生物学家，华中农业大学作物遗传改良重点实验室主任张启发院士，以及加州大学河滨分校的Shizhong Xu教授是这篇论文的共同通讯作者。张启发院士课题组长期致力于水稻基因组研究，旨在通过植物基因组分析、重要基因的分离克隆、杂种优势的遗传和分子基础、作物品种资源的分子评估及应用分子生物学技术进行水稻改良。

在这篇文章中，张启发院士和合著作者指出，水稻为世界上50%以上的人口提供了主要食物来源。提高水稻产量对于保障全球的粮食安全具有重要的意义。由于相比于纯种水稻品种，杂交水稻的产量往往大幅度增加，杂交育种有可能帮助实现这一目标。以往，他们曾开发出了一种标记物指导的杂交种产量预测方法，证实通过基因组杂交育种大大提高了产量。

现在，研究人员利用转录组和代谢组学数据来作为预测产量的潜在资源。利用6种预测方法，包括最小绝对收缩与选择算子（LASSO）、最佳线性无偏预测（BLUP）、随机搜索变量选择法（SSVS）、偏最小二乘法（PLS）和支持向量机（SVM-RBF和SVM-POLY），他们发现利用这些组学数据可进一步提高杂交种产量的可预测性。LASSO和BLUP是最有效的产量预测方法。而对于一些具有高度遗传可能性的性状，基因组数据仍然是最有效的预测因素。他们证实相比于基因组预测，当使用代谢组学数据时杂交种产量的可预测性几乎提高了两倍。在源自210个重组自交系的21945个潜在杂交种中，根据代谢物预测选择出的前10个杂交种将使得产量增长约30%。

研究人员认为，每种代谢物代表了一种生物学上的内置产量遗传网络；因此利用代谢产物进行预测就等同于利用来自这些隐藏遗传网络的集成信息来预测产量。

核心学术观点：该研究首次系统比较了多种组学数据（基因组、转录组、代谢组）在杂交稻产量预测中的效能，发现代谢组数据可将预测准确性提升近两倍，为杂交育种提供了新的高效策略。

作者简介：

张启发教授，1953年12月出生，湖北公安人。博士，教授、博士生导师。现任华中农业大学生命科学技术学院教授。中国科学院院士，美国科学院外籍院士、第三世界科学院院士。美国洛克菲勒基金会水稻生物技术国际合作计划科学顾问委员会委员。1973-1976年就读于华中农学院农学专业获学士学位；1982-1985年在美国加利福尼亚大学戴维斯分校攻读遗传学获博士学位；1985-1986年在美国加利福尼亚大学戴维斯分校从事博士后研究。1993年获瑞典国王Baudouin奖，1994年获国家有突出贡献的中青年专家称号，1998年获中国青年科学家奖，1999年被聘为教育部“长江学者奖励计划”首批特聘教授，2003年获何梁何利科学与技术进步奖，2005年获加利福尼亚大学戴维斯分校杰出校友奖，2008年获湖北省突出贡献奖，2012年获国际作物科学学会杰出科学家奖。