茎秆倒伏严重影响玉米产量以及种植的机械化进程，培育抗倒伏品种是玉米育种工作者的重要目标之一。目前，利用数量性状基因（QTL）定位和全基因组关联分析（GWAS）方法已鉴定出许多与茎秆抗倒伏相关的遗传位点。但由于这些研究中所用的定位群体、群体大小和分子标记密度具有差异等原因，很难判断这些遗传位点之间是否具有相同或重叠的区域，因此也阻碍着对这些遗传位点的开发及利用。最近，生物与农业研究中心万向元教授团队通过对已发表的玉米茎秆抗倒伏性状相关QTLs和QTNs的整合，对热点区间和候选基因进行预测与分析，构建了玉米茎秆抗倒伏性状的分子调控网络。

该团队首先通过文献计量、数据整理和对QTL、QTN数据的Meta分析研究，获得了与抗倒伏相关的123个mQTL和140个QTN簇；随后对所有mQTL和QTN簇进行整合分析，共获得85个热点区间；通过GO富集和基因表达模式分析，获得参与调控玉米抗倒伏的候选基因；最后，为了全面揭示玉米茎秆抗倒伏性状的遗传机制，团队分析玉米抗倒伏相关的已知基因和调控途径，提出了一个与茎秆倒伏性状相关的分子调控网络。该研究鉴定的控制玉米抗倒伏性状的热点区间和候选基因，为开发抗倒伏玉米新品种提供了重要基因资源和遗传信息。

该研究工作于2022年12月21日以“Genetic structure and molecular mechanism underlying the stalk lodging traits in maize (Zea mays L.) ”为题，发表于国际知名期刊Computational and Structural Biotechnology Journal（2023, 21: 485-494）上。博士研究生王帅和青年教师李焕改博士为论文共同第一作者，万向元教授、龙艳研究员和魏珣副研究员为共同通讯作者。