开封市农林科学研究院在花生高油酸含量与高产性状协同改良方面取得新突破

近日，开封市农林科学研究院花生团队在国际学术期刊《BMC Plant Biology》在线发表了题为“A breeding strategy for high-oleic acid content and high-yield peanut using Tag SNPs and genomic selection”的研究论文。该研究成功开发了3个控制花生油酸含量的Tag SNP位点，构建了产量性状的基因组选择预测模型，并将标记辅助育种与基因组选择技术相结合，形成了一套高效的分子育种体系，为高产优质花生新品种的选育提供了重要的理论依据和技术支撑。

花生是全球重要的油料作物，籽粒干重中约50%为油脂，其中油酸和亚油酸占总脂肪酸的80%左右。高油酸花生品种（油酸含量 ≥ 75%）具有优异的氧化稳定性，可显著延长花生制品的货架期。此外，大量研究表明，膳食摄入油酸对心血管代谢健康具有积极作用，进一步推动了市场对高油酸花生的需求。然而，传统育种方法在同步提升油酸含量和产量方面仍面临较大挑战。

研究团队利用包含169份花生材料的自然群体，开展了全基因组关联分析和基因组选择，成功鉴定了与油酸含量相关的Tag SNP，并建立稳定的产量预测模型。表型分析显示，油酸含量的广义遗传力高达0.9634，单株产量的广义遗传力为0.4535，两性状之间仅存在微弱相关性，表明二者可独立进行遗传改良。通过对169份花生核心种质进行约10×重测序，共获得608,809个高质量SNP。GWAS分析鉴定出32个与油酸含量显著关联的位点，主要分布于第9和第19号染色体，可解释17.65%~26.23%的表型变异。这些位点被划分为3个单倍型块，并验证出3个核心Tag SNP（图1和图2）。

图1花生油酸含量全基因组关联分析

图2 三个Tag SNPs位点不同基因型间油酸含量表型变异

在产量性状方面，研究团队基于参考群体构建了基因组选择模型，获得了各材料的基因组估计育种值（GEBV）。五折交叉验证结果表明，模型的预测能力为0.34，预测准确度为0.59。候选群体验证显示，当基于GEBV的选择强度为30%时，育种效率达到最优。在上述研究基础上，团队建立了“Tag SNP标记辅助选择 + 基因组选择预测”的分子育种体系，旨在同步提升花生的油酸含量与产量（图3）。

图3高油酸高产花生品种育种流程示意图

开封市农林科学研究院的任丽研究员和邓丽研究员为该论文的通讯作者，郭敏杰副研究员和苗建利副研究员为共同第一作者。本研究得到了海南省科技创新“揭榜挂帅”项目（HKKJ2025JBGS05）、河南省科技攻关项目（191110110900）、国家花生产业技术体系（CARS-13）以及河南省农业良种攻关项目（20220100001）的资助。（来源：育种数据分析之放飞自我）

论文链接：https://doi.org/10.1186/s12870-026-08473-2