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結(jié)合高通量表型分析和統(tǒng)計(jì)基因組學(xué)方法對(duì)作物縱向性狀進(jìn)行遺傳改良

2022/9/1
遙感技術(shù)在農(nóng)藝研究中的迅速發(fā)展,使縱向性狀的動(dòng)態(tài)特性得到了充分的描述,從而促進(jìn)作物效率的遺傳改良。對(duì)于諸如光攔截,生物量積累和對(duì)應(yīng)激源的響應(yīng)等特征,由各種高通量表型方法生成的數(shù)據(jù)需要適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)技術(shù)來(lái)評(píng)估整個(gè)時(shí)間的表型記錄。因此,可以利用有關(guān)植物功能和基因激活的信息,以及植物發(fā)育不同階段和對(duì)環(huán)境刺激的反應(yīng)中基因網(wǎng)絡(luò)的相互作用。本篇綜述中,作者概述了目前應(yīng)用于作物縱向性狀的定量遺傳學(xué)分析方法,描述了每種方法的優(yōu)缺點(diǎn),并指出了未來(lái)的研究方向和機(jī)會(huì)。

縱向數(shù)據(jù)分析的工作流程示意圖。最常用于高通量表型監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)和發(fā)育的不同遙感工具?;蚪M分析的潛在模型的比較,以及輸出和計(jì)算需求的示例。

來(lái)源:Front. Plant Sci.Integrating High-Throughput Phenotyping and Statistical Genomic Methods to Genetically Improve Longitudinal Traits in Crops.Fabiana F. Moreira, Hinayah R. Oliveira, Jeffrey J. Volenec, Katy M. Rainey and Luiz F. Brito.https://doi.org/10.3389/fpls.2020.00681
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