水稻抗旱QTL定位及互作研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 中国农业出版社

ISBN：9787109231795

商品编码：28331317551

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	水稻抗旱QTL定位及互作研究
作者：	兴旺著
定价：	32.0
出版社：	中国农业出版社
出版日期：	2018-03-01
ISBN：	9787109231795
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《作物遗传改良中的环境互作分析》 一、 引言 作物遗传改良的终极目标是培育出适应不断变化环境、产量稳定且品质优良的新品种，以满足日益增长的全球粮食需求。然而，作物的生长发育、产量形成以及对环境胁迫的响应，并非由单一基因或环境因素孤立决定，而是由基因与基因、基因与环境之间复杂而精密的互作共同调控。尤其在全球气候变化日益加剧、极端天气事件频发的背景下，理解和利用作物遗传背景与环境因素之间的互作关系，已成为现代育种策略的核心挑战与关键机遇。 本书《作物遗传改良中的环境互作分析》旨在深入探讨作物遗传背景与各种环境因子（如干旱、高温、低温、盐碱、养分缺乏等）之间的互作机制，并在此基础上，系统阐述如何将这种互作信息应用于更高效、更精准的作物遗传改良。本书将聚焦于分子标记辅助选择（MAS）、全基因组关联分析（GWAS）以及近年来备受关注的基因组选择（GS）等现代育种技术，重点解析如何通过整合多环境试验（MET）数据与高密度遗传图谱信息，识别并利用环境互作的遗传位点（G×E QTLs），最终实现对作物产量、抗逆性以及品质性状的协同改良。 本书的目标读者包括作物遗传育种领域的科研人员、研究生、生物技术公司从业者，以及对现代分子育种技术感兴趣的农业科学工作者。通过阅读本书，读者将能够： 深刻理解作物遗传背景与环境互作的生物学原理及其在作物适应性进化中的重要性。 掌握分析作物遗传背景与环境互作的常用方法与技术，包括统计模型、分子标记技术以及生物信息学工具。 了解不同环境因子（如水、肥、温度等）与作物关键性状（如产量、抗病虫害、品质等）之间互作的分子基础和遗传规律。 学会如何设计和实施多环境试验，并利用其数据进行有效的环境互作分析。 掌握识别环境互作的遗传位点（G×E QTLs）的方法，以及如何在育种实践中利用这些信息进行目标性状的改良。 认识基因组选择（GS）在环境互作分析与育种中的应用前景和挑战。 启发新的研究思路和育种策略，以应对未来农业生产所面临的环境挑战。 二、 作物遗传改良的挑战与环境互作的重要性 长期以来，作物遗传改良主要依赖于对目标性状进行单点选择或少区域选择，其主要假定是基因效应是相对稳定的。然而，研究表明，大多数产量相关性状以及抗逆性状的遗传增益在不同环境下存在显著差异。同一基因型在不同环境下的表现差异，正是“基因型-环境互作”（Genotype-by-Environment Interaction, G×EI）的直观体现。 1. 环境的异质性与动态变化： 农业生产环境是高度异质且动态变化的。地理位置、气候条件、土壤类型、耕作措施、病虫草害压力等都会对作物生长产生显著影响。全球气候变化更是加剧了这种不确定性，例如干旱、洪涝、高温、低温等极端天气事件的频率和强度都在增加，这对作物的适应性提出了严峻考验。 2. 基因型-环境互作（G×EI）的普遍性： 几乎所有性状，尤其是产量和抗逆性状，都表现出显著的G×EI。这意味着，在某个环境下表现优良的品种，在另一个环境下可能表现平平甚至劣质。因此，单纯在单一环境下进行选择，难以培育出在多环境下稳定高产的品种。 3. 理解G×EI的必要性： 提高育种效率： 识别能够稳定适应多种环境或在特定关键环境下表现突出的遗传组合，可以减少育种资源的浪费，缩短育种周期。 培育适应性新品种： 针对特定区域或特定环境胁迫（如干旱、盐碱）进行定向改良，培育出“量身定制”的品种，能显著提升区域粮食安全和农业可持续性。 揭示生物学机制： G×EI的研究有助于深入理解作物感知和响应环境信号的分子机制，为精准设计育种策略提供理论依据。 三、 基因型-环境互作分析的方法学 对G×EI进行有效分析，是实现目标性状遗传改良的前提。本书将详细介绍分析G×EI的常用方法： 1. 多环境试验（Multi-environment Trial, MET）： 试验设计： 科学的MET设计是分析G×EI的基础。包括选择具有代表性的试验地点、年份，以及合理安排的试验区组设计，以捕捉不同环境因素对基因型表现的影响。 数据收集： 精准、可靠的环境数据（气候、土壤、耕作管理等）和产量、品质等性状数据的收集至关重要。 统计模型： 方差分析（ANOVA）： 传统的ANOVA方法是识别G×EI是否存在的重要手段，可分解总变异为基因型效应、环境效应和G×EI效应。 AMMI模型（Additive Main effects and Multiplicative Interaction）： 该模型将加性效应（基因型和环境的主效应）和乘性效应（G×EI）结合起来，通过主成分分析（PCA）提取G×EI的主要模式，可视化G×EI，并用于预测特定基因型在特定环境下的表现。 GGE双标图（Genotype Main Effect plus Genotype-by-Environment Interaction Biplot）： GGE双标图是AMMI模型的另一种可视化形式，它专注于基因型（G）和基因型-环境互作（GEI），能够同时评估基因型的相对优良性和稳定性，以及环境的区分度和代表性，是评估和选择优良基因型的强大工具。 线性混合模型（Linear Mixed Models, LMMs）： LMMs在处理复杂试验设计和具有相关性的数据（如重复试验、空间效应）方面具有优势，能够更精确地估计基因型效应、环境效应和G×EI效应，尤其在GWAS和GS中应用广泛。 2. 分子标记与G×EI定位： 数量性状基因座（QTL）定位： 单点QTL定位： 仅考虑某一特定环境下的数据，识别对该环境下性状有显著影响的QTL。 多点/多环境QTL定位： 在MET数据基础上，识别在多个环境或所有环境均有显著效应的“稳定性QTL”，以及在特定环境下才表现出显著效应的“环境特异性QTL”。 环境互作QTL（G×E QTLs）的识别： 这是一个关键环节。识别G×E QTLs意味着找到那些其效应大小或方向会随着环境变化而改变的遗传位点。这通常通过以下几种方法实现： 方差模型（Variance-based models）： 例如，在QTL定位模型中引入基因型与环境的交互项，直接检验该QTL的效应是否存在环境差异。 多环境QTL定位模型： 联合分析多环境数据，通过特定统计模型（如Meuwissen等提出的模型）来评估QTL在不同环境下的效应，并区分稳定QTL与G×E QTL。 后选择（Post-hoc selection）： 对在不同环境下定位到的QTL进行比较，找出在不同环境下表现差异显著的QTL。 全基因组关联分析（GWAS）与G×EI： GWAS方法： 利用高密度SNP标记，在大群体中搜索与目标性状相关的遗传变异。 GWAS中的G×EI分析： 分环境GWAS： 分别对不同环境下的数据进行GWAS，然后比较结果。 联合GWAS与交互项模型： 在GWAS模型中加入SNP与环境的交互项，直接检测是否存在G×E SNP。这种方法能更有效地发现G×E SNP。 使用LMMs进行GWAS： LMMs能够更好地控制群体结构和亲缘关系，并能同时考虑G×EI效应。 基因组选择（GS）与G×EI： GS原理： 利用全基因组标记预测个体的育种值（GEBV）。 GS中的G×EI： 单模型GS： 使用所有环境的数据训练模型，但模型本身可能无法完全捕捉G×EI。 多模型GS： 为每个环境单独建立GS模型，适用于环境差异显著且品种适应性不强的场景。 环境特异性GS模型： 建立能够考虑G×EI的GS模型，例如，将环境作为协变量或随机效应纳入模型。 考虑G×EI的GS模型： 利用专门的统计模型（如基于LMMs的模型）来估计基因型在不同环境下的效应，并进行预测。这种方法能提高在不同环境下预测的准确性。 四、 关键环境因子与作物性状的互作实例 本书将通过具体的作物案例，深入剖析不同环境因子与作物性状之间的互作： 1. 干旱胁迫与产量/水分利用效率： 互作机制： 干旱会影响植物的渗透调节、生长发育、光合作用、气孔导度等生理过程。基因型与干旱的互作体现在对这些生理过程的响应程度差异。 QTL/GWAS研究： 定位与干旱胁迫下产量、生物量、水分利用效率、根系构型、气孔导度、渗透调节物质积累等性状相关的QTL/GWAS位点。识别那些在干旱条件下表现出优势，或在正常条件下表现正常，但在干旱下受影响较小的基因。 育种应用： 利用这些QTL/GWAS信息，通过MAS或GS，选育耐旱品种。 2. 高温/低温胁迫与生育期/产量/品质： 互作机制： 温度直接影响酶活性、代谢速率、激素合成与传导，进而影响抽穗期、成熟期、光合产物分配、淀粉/蛋白质合成等。 QTL/GWAS研究： 定位与极端温度下生育期（如早熟、晚熟）、产量稳定性、籽粒充实度、蛋白质含量、脂肪酸含量等性状相关的QTL/GWAS位点。 育种应用： 培育能够适应区域季节性温度变化，或在极端高温/低温环境下仍能维持较高产量的品种。 3. 养分限制（氮/磷）与养分利用效率/产量： 互作机制： 养分限制影响光合作用、根系生长、养分吸收与转运、养分利用效率。基因型对不同水平养分的响应差异是G×EI的重要体现。 QTL/GWAS研究： 定位与氮/磷利用效率（NUE/PUE）、根系形态、产量、叶绿素含量等性状相关的QTL/GWAS位点。 育种应用： 选育在低养分条件下仍能获得较高产量，或对特定养分利用效率高的品种，减少化肥施用，实现可持续农业。 4. 土壤盐碱胁迫与抗盐碱性/产量： 互作机制： 盐碱胁迫导致渗透压升高、离子毒害、养分失衡，影响植物的生长和代谢。 QTL/GWAS研究： 定位与抗盐碱性（如叶片Na+/K+比值、脯氨酸积累）、产量、生育期等性状相关的QTL/GWAS位点。 育种应用： 培育能够在盐碱地种植的品种，扩大耕地面积，提高土地利用率。 五、 利用G×EI信息进行精准育种 理解并量化G×EI，为精准育种提供了强大的理论基础和技术支撑。 1. 基于G×E QTLs的MAS： 识别出的G×E QTLs，特别是那些对环境响应敏感且具有积极效应的QTL，可以作为分子标记，用于MAS。例如，如果在干旱环境下某个QTL对提高产量有显著贡献，则在耐旱育种中可以优先选择带有该QTL标记的个体。 2. 基于G×EI的GS： 预测准确性提升： 将G×EI纳入GS模型，可以更准确地预测个体在特定环境下的表现，从而在目标环境下进行更精准的选择。 策略性选择： GS可以预测不同基因型在不同环境下的表现，育种家可以据此选择最适合某个区域或在多种环境下表现稳定的育种材料。 3. 构建适应性品种库： 通过对大量品种进行G×EI分析，可以构建不同适应性特征的品种库，为不同区域和不同环境条件下的育种提供丰富的种质资源。 4. 圃地-田间关联分析： 将实验室或圃地的基因型信息与田间的G×EI数据相结合，可以更深入地理解基因型响应环境的分子机制，并指导田间选择。 六、 未来展望与挑战 尽管G×EI的研究在近年来取得了显著进展，但仍面临诸多挑战： 1. G×EI的复杂性： 许多性状的G×EI是多基因、多环境共同作用的结果，其遗传结构复杂，定位和解析难度大。 2. 数据集成与生物信息学： 如何有效地整合多源异构数据（如MET数据、高通量基因组数据、环境数据、表型数据），以及开发更强大的生物信息学工具，是未来研究的关键。 3. 表型精确测量： 精确、高通量的表型测量是G×EI分析的基础，需要发展新的表型技术（如遥感、成像技术）和数据分析方法。 4. 育种实践中的转化： 如何将G×EI的研究成果高效地转化为育种实践，缩短新品种的研发周期，仍然是一个重要的课题。 5. 气候变化适应性育种： 随着气候变化加速，需要开发能够预测未来环境下的G×EI，并据此进行育种的策略。 七、 结语 《作物遗传改良中的环境互作分析》并非仅仅是一本技术手册，它更是一次对作物适应性进化智慧的探索，一次对现代农业可持续发展的深度思考。理解基因型与环境的“对话”和“共舞”，是解开作物高产、稳产、优质之谜的金钥匙。本书希望通过系统性的梳理和深入的探讨，为读者提供一套全面而实用的分析框架和工具，助力科研人员和育种家们在日益严峻的环境挑战中，培育出更具韧性、更能满足未来需求的优秀作物新品种，为保障全球粮食安全和农业的可持续发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《水稻抗旱QTL定位及互作研究》这个书名时，我的第一反应是，这绝对是一本硬核的科学著作。首先，“水稻抗旱”这个主题本身就意义非凡，在全球水资源日益紧张和气候变化日益严峻的当下，提高水稻的抗旱性是保障粮食安全的关键。这并非仅仅是理论研究，而是关乎国计民生的实际需求。而“QTL定位”，这个词让我立刻联想到这是一项运用了现代生物技术，特别是基因组学和统计遗传学方法的研究。它暗示着本书会深入到水稻的遗传层面，去寻找那些控制抗旱性状的“基因所在区域”。这种精确的“定位”过程，无疑需要严谨的实验设计和复杂的数据分析。更让我觉得这本书的价值所在的是“互作研究”这部分。它表明研究者们并没有把这些抗旱基因孤立地看待，而是深入探究它们之间是如何相互影响、协同作用，甚至是与其他环境因素发生复杂的互动，最终共同塑造了水稻的抗旱能力。这种从个体基因到群体互作的系统性研究，让我对本书的内容充满了期待，希望它能提供关于水稻抗旱机制的深刻洞见，并为育种实践提供科学指导。

评分☆☆☆☆☆

当我注意到这本《水稻抗旱QTL定位及互作研究》时，我立刻被它所包含的研究深度和前沿性所吸引。作为一名对生命科学，特别是植物育种领域怀有极大热情的业余爱好者，我对任何能够揭示作物性状背后遗传机制的研究都报以极大的关注。水稻作为全球最主要的粮食作物之一，其抗旱性直接关系到数亿人口的温饱问题。因此，任何能够提升水稻抗旱能力的研究，都具有非凡的意义。书名中的“QTL定位”让我联想到这是一个利用先进的分子标记技术，精确地将控制特定性状（在这里是抗旱性）的基因区域“定位”出来的过程。这背后一定蕴含着大量的数据分析和实验验证。而“互作研究”则进一步拓宽了我的想象，它不仅仅是简单地找到“原因”，而是要深入探究这些控制抗旱性的基因之间是如何相互作用、相互影响的，是否存在协同效应，或者是否存在竞争关系，又或者是否存在环境因素对这些互作的调控。这种层层递进的探索，无疑会将研究的深度推向一个更高的层次。我非常期待这本书能够为我打开一扇了解现代分子育种技术的大门，让我有机会一窥科学家们是如何运用智慧和技术，破解自然界赋予水稻的生存密码。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《水稻抗旱QTL定位及互作研究》在我眼中，就如同一个科学探索的指南针，指向了解决当下农业生产面临的重大难题。我一直对那些能够直接影响人类生存的科学研究抱有浓厚的兴趣，而“抗旱”无疑是其中一个极其关键的方面。水稻作为世界上最重要的粮食作物之一，其在干旱条件下的生存能力直接关系到全球的粮食供应。书名中的“QTL定位”让我联想到这是一个高度专业化和精密化的科学过程，它意味着研究者们正运用先进的分子遗传学技术，去精准地“锁定”那些赋予水稻抗旱能力的特定基因或基因组区域。这听起来就充满了技术性和挑战性。而“互作研究”则更进一步，它表明作者并没有停留在简单的基因发现层面，而是要去深入挖掘这些基因之间以及它们与环境因子之间复杂的相互关系，是如何共同作用来决定水稻的抗旱表现的。这种对系统性、网络化的生物学机制的探究，总能让我感受到科学研究的深度和广度。我期待这本书能为我打开一扇了解水稻遗传学前沿研究的窗口，让我看到科学家们如何通过科学的方法，揭示水稻适应干旱的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，仅仅是它的书名《水稻抗旱QTL定位及互作研究》，便足以勾起我极大的阅读兴趣。我一直对农业科技如何解决人类面临的重大挑战充满好奇，而“抗旱”无疑是当前农业领域最严峻的挑战之一。水稻作为全球数亿人的主食，其抗旱性的提升直接关系到粮食安全。书名中的“QTL定位”让我联想到这是一个精密的科学过程，科学家们通过某种方法，在水稻的基因组中“定位”出那些与抗旱性相关的基因位点。这听起来就充满了探索性和技术性，仿佛是在破解一道道关于生命适应性的密码。而“互作研究”这个词，更是点睛之笔。它告诉我，这本书的研究并非止步于发现单个基因，而是更进一步地探讨这些基因之间是如何协同作用，共同影响水稻的抗旱表现的。这种对复杂系统内部相互作用的探究，往往能带来更深刻的理解和更有效的解决方案。我期待这本书能为我揭示水稻抗旱基因的奥秘，让我了解科学家们是如何运用现代生物技术，精确地找到这些“抗旱卫士”，并理解它们是如何一起工作，帮助水稻在严酷的环境下生存繁衍的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，初读之下，就让我感到一股科研的严谨和对生命奥秘的探索精神扑面而来。 “水稻抗旱QTL定位及互作研究”，这几个字眼本身就带着一种科学的专业性和对现实问题的紧迫感。我虽然不是农业领域的专家，但对于“抗旱”这个词的含义，我深知其对任何植物，尤其是像水稻这样赖以生存的作物，意味着什么。在日益变化的气候条件下，干旱造成的损失是巨大的，而水稻又是如此重要，所以，能够找到并利用水稻自身“抵抗干旱”的基因，这简直是造福人类的伟大事业。而“QTL定位”，这个术语虽然我不太熟悉，但它隐含着一种精准的技术手段，仿佛科学家们正在用一把“基因尺子”，测量着水稻体内哪些区域承载着抗旱的“秘密”。这其中的过程想必充满了挑战和智慧。更让我觉得引人入胜的是“互作研究”这部分，它不再是孤立地看待某个基因，而是将这些基因放在一个更广阔的视角下，研究它们是如何“合作”或者“博弈”的，这就像是在研究一个复杂生态系统中不同物种之间的关系，或者一个精密仪器里不同零件的配合，这种整体性的思维，总能让我感受到科学研究的深度和魅力。我希望这本书能以一种清晰易懂的方式，让我理解这项研究的重要性，以及它可能带来的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的书名深深吸引了，因为它触及了我一直以来非常关心的一个重要课题：粮食生产的韧性。在日益不确定的气候条件下，提高农作物的抗逆性，尤其是像水稻这样的主粮作物，已经变得刻不容缓。而“QTL定位”这个词，让我立刻联想到这是一个非常科学和精准的研究方法，意味着书中会深入探讨水稻遗传学中与抗旱相关的基因或基因组区域。我很好奇，科学家们是如何做到“定位”这些基因的？是通过基因测序，还是其他的分子标记技术？这背后一定涉及大量复杂而精密的实验和数据分析。更令我感到兴奋的是“互作研究”的引入。这表明作者并非满足于找到孤立的抗旱基因，而是要揭示这些基因之间以及它们与环境因素之间的复杂关系。这如同在探索一个庞大而精密的生物机器是如何运转的，理解其内部的协同与制约机制，才能更有效地进行改良。我非常期待这本书能够详细阐述这些科学原理和研究方法，并且希望它能告诉我，通过这样的研究，我们离培育出真正能在干旱条件下茁壮成长的水稻新品种，还有多远。

评分☆☆☆☆☆

我之前从未接触过“QTL定位”这类专业术语，所以当我看到这本书的书名时，最先想到的是“QTL”到底是什么？它听起来就很有学问，而且“定位”二字让我联想到侦探小说里的“寻踪觅迹”，是不是在寻找水稻基因里那些能够抵抗干旱的关键“线索”？作为一个普通读者，我对这种深奥的科学研究充满了好奇。这本书的封面设计虽然简约，但那抹绿意盎然的水稻叶片，在阳光下闪烁着生机，似乎在暗示着这本书所探究的主题——生命的力量。我想，这本书应该会像一位循循善诱的老师，把我从“门外汉”带进“科学殿堂”，一步步解释什么是QTL，它是如何被发现的，以及为什么它对水稻的抗旱能力如此重要。我期待书中能有一些形象的比喻或者图示，帮助我理解那些复杂的遗传学概念。同时，“互作研究”也让我产生了浓厚的兴趣，这是否意味着不仅仅是找到单一的抗旱基因，而是要弄清楚它们之间是如何协同工作的，就像一个精密运转的机器，每个零件都不可或缺，而且彼此之间有着紧密的联系。这种对事物内在联系的探究，总是让我觉得非常有意思。我希望这本书能够用一种易于理解的方式，把我带入到水稻抗旱基因的世界里，让我了解到科学家们是如何通过精密的实验和分析，揭示生命奥秘的。

评分☆☆☆☆☆

当我一眼瞥见《水稻抗旱QTL定位及互作研究》这个书名时，一股浓厚的学术气息扑面而来，但同时，它也触动了我对农业科技发展及其重要性的思考。在全球气候变化加剧、水资源日益短缺的背景下，提升水稻的抗旱能力，对于保障全球粮食安全具有至关重要的意义。而“QTL定位”这个词，虽然专业，但它准确地指向了一个前沿的分子生物学研究方向——通过精密的基因组学技术，去寻找控制水稻抗旱性的遗传“密码”。这让我联想到科学家们如同“基因侦探”，在浩瀚的水稻基因组中，一丝不苟地追踪那些能够赋予水稻顽强生命力的基因片段。而“互作研究”，则更是将这种探索推向了更深层次。它预示着这本书不仅仅是列举抗旱基因，而是要深入剖析这些基因之间是如何相互配合、协同作用，共同抵御干旱胁迫的。这种对复杂生命系统内部“合作机制”的探究，无疑是现代生物学研究的魅力所在。我期待本书能以严谨的科学态度，为我揭示水稻抗旱基因的奥秘，以及科学家们是如何通过对这些基因及其互作的深入理解，来推动水稻育种的进步，为应对未来的挑战提供科学支撑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《水稻抗旱QTL定位及互作研究》给我的第一印象是：这是一项非常有价值和前瞻性的科学研究。在当前全球气候变化的大背景下，粮食生产面临着前所未有的挑战，而“抗旱”无疑是其中最严峻的考验之一。水稻作为全球主要的粮食作物，其抗旱性的提高对于保障世界粮食安全至关重要。书名中的“QTL定位”让我知道，这本书将要探讨的是通过科学严谨的方法，来寻找控制水稻抗旱性的基因。“定位”这个词，给我一种精确和深入的感觉，意味着研究者们正在用科学的手段，一步步揭示水稻在基因层面的“秘密武器”。而“互作研究”，则更是让我看到了这项研究的深度和复杂性。它不仅仅是找到单个的抗旱基因，而是要去理解这些基因之间是如何相互作用、相互影响的，以及它们是如何与环境因素协同作用，最终决定水稻对干旱的抵抗能力的。这种对生命体内部复杂调控机制的探究，总能让我感到非常着迷。我期待这本书能以科学的视角，为我展现水稻如何在基因的驱动下，顽强地抵御干旱的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，色彩搭配既沉稳又不失活力，让人一看便知其主题与农业科学相关，尤其是那抽象而富有张力的水稻植株图形，仿佛在诉说着生命在逆境中顽强生长的故事。我本身对农业科技领域有着浓厚的兴趣，尤其关注那些能够切实解决实际问题的研究，而“水稻抗旱QTL定位及互作研究”这个书名，恰好精准地击中了我的关注点。 drought tolerance, as we all know, is one of the most critical challenges facing global food security. With the increasing frequency and severity of extreme weather events, understanding and enhancing the drought resistance of staple crops like rice is paramount. The term "QTL" (Quantitative Trait Locus) immediately signals a sophisticated, molecular-level approach to this problem, suggesting that the book delves into the genetic underpinnings of drought tolerance. The phrase "interaction study" further implies a complex and nuanced investigation, moving beyond single-gene effects to explore how multiple genes and environmental factors might collectively influence a plant's ability to withstand water scarcity. This promises a rich and detailed exploration, likely involving advanced statistical methods and cutting-edge genomic technologies. I anticipate the book will provide a comprehensive overview of current research in this area, highlighting key breakthroughs and potential future directions. My hope is that it will offer not just theoretical insights but also practical implications for breeding more resilient rice varieties, ultimately contributing to a more sustainable and secure agricultural future. The very act of picking up this book, even without reading a single word yet, evokes a sense of anticipation for knowledge that is both scientifically rigorous and societally relevant.