氮污染被认为是21世纪人类面临的最大环境挑战之一。
6月14日，一条“种植转基因水稻可缓解雾霾”的消息引发关注。消息称，中国科学家已找到方法，通过改变水稻基因结构，来降低含氮化肥的使用量，从而缓解中国长期得不到解决的雾霾问题。
14日中午，领导这一课题研究的中国科学院遗传与发育生物学研究所研究员储成才在邮件中告诉澎湃新闻(www.thepaper.cn)，他们的确发现了一个关键基因NRT1.1B，并在实验中证实，它可以有效提高粳稻对氮肥利用率，但这一研究跟解决雾霾没有关系，其新品种的培育也不需要通过转基因技术。
粳稻是亚洲栽培稻两个主要亚种之一，另一个亚种是籼稻。前者的食味品质好，深受人们喜爱，但其氮肥利用率低，要想取得与后者一样的高产，粳稻种植需要投入更多的化肥。
中国科学院遗传与发育生物学研究所官网信息显示，全世界每年施用氮肥超过1.2亿吨，氮肥的大量施用不仅增加生产成本，更导致包括气候变化、土壤酸化及水体富营养化等环境灾难。氮污染被认为是21世纪人类面临的最大环境挑战之一。
储成才表示，过剩的氮肥以一氧化氮的形式进入大气，是中国雾霾的成因之一。如果通过培育新的品种，降低施肥量，自然会对缓解雾霾会有所帮助，但解决雾霾问题是一个非常复杂的系统工程，这已不是其团队的研究范畴。
另一方面，不断增长的人口对粮食产量提出了更大需求。如何在减少氮肥施用的同时提高农作物产量?这始终是困扰科学工作者的一个难题，而培育高氮肥利用效率的作物新品种是解决这一系列问题的关键。
从十年前开始，储成才就一直在思考，“籼稻为什么能对氮高效利用”。随后，在他的带领下，研究人员实验发现，籼稻与粳稻对氮肥利用效率的差异，在很大程度上是由基因NRT1.1B上的一个自然点突变所致。
研究团队通过常规杂交选育方法将籼稻的这一基因导入粳稻培育出新材料。在北京、上海及长沙三个试验点进行的田间试验发现，在一半施肥条件下，新材料比常规的粳稻增产30-33%，氮肥利用效率提高30%，在正常施氮肥的条件下，增产8-10%，氮肥利用效率提高约10%。
这项研究工作6月8日在线发表在国际顶级学术期刊《自然-遗传学》(Nature Genetics)上，并被该期刊评委评价为“一个伟大的发现”(a great discovery)。
此外，储成才表示，由于籼稻和粳稻同属一种，在新研究结果的基础上，培育“对氮肥利用效率明显提高”的粳稻新品种，常规育种手段辅以分子选择技术即可，无需通过转基因技术。
对话储成才
澎湃新闻：NRT1.1B基因是如何发现的?
储成才：亚洲栽培稻(Oryza sativa L.)分为两个主要亚种——粳稻(Japonica)与籼稻(Indica)，它们在形态、发育与生理等方面都表现出不同的特征。粳稻由于其较强的低温耐受性在中国、日本及朝鲜半岛等东北亚地区广泛种植，由于粳稻比籼稻具有更好的食味品质，在中国的种植面积逐年扩大。然而，相比籼稻，粳稻的低氮肥利用效率成为限制其种植面积扩大的重要瓶颈。所以我们在十年前就一直思考如何找到籼稻氮肥高效利用的真正原因，所以通过籼粳稻的重组自交系和染色体单片段代换系，克隆了这个基因，发现籼稻与粳稻氮肥利用效率差异，在很大程度上是由NRT1.1B上的一个自然点突变所致。
澎湃新闻： 寻找NRT1.1B基因的目的是什么，是为了解决雾霾问题?
储成才：这项工作的目的就是看看能否让粳稻也有籼稻一样的氮肥利用效率，跟解决雾霾没有关系。
澎湃新闻：距离应用还有多远，还需要哪些程序，是转基因的育种方法吗?
储成才：由于籼稻与粳稻氮肥利用效率差异是由一个自然点突变所致，籼稻和粳稻同属一种, 育种家可通过常规育种手段辅以分子辅助选育就可以实现，而无需通过转基因技术，因此, 这一发现在粳稻育种上具有重大应用价值。我们和育种家合作正在开展相关育种工作。
澎湃新闻：NRT1.1B新品种能够帮助缓解中国的雾霾问题吗，会对环境保护产生哪些影响?
储成才：中国每年大量施用氮肥，过剩的氮肥以一氧化氮的形式进被排入大气中，这只是中国雾霾的成因之一。如果我们通过培育新的品种降低施肥量，自然对缓解雾霾会有所帮助，但解决雾霾问题是一个非常复杂的系统工程，终究化肥的超量使用只是其中的一个原因。这些已不是我们的研究范畴。
澎湃新闻：相对于常规育种手段、分子辅助选育的方法，转基因育种更快捷?因为转基因安全性是敏感话题，所以育种专家和科学家都主动规避转基因育种?
储成才：从水稻中获得的“优异等位变异”可以直接通过常规方法加分子辅助选育去培育新品种。转基因方法对来源于跨其他物种间的基因转移会更快捷。
此外，因为转基因品种的审定在世界上所有的国家都要经过相当长的时间的安全性评估才能进入商业化推广应用，因此，通过转水稻中的基因到水稻，没有任何优势或快捷而言。籼稻与粳稻氮肥利用效率差异是由一个自然点突变所致，所以，从应用角度根本就没必要通过转基因技术，不是去回避，而是根本上就不需要。
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