玉米籽粒氮含量与品质紧密相关,其遗传机制的解析对玉米品质育种具有重要意义。本研究以252份玉米自交系为关联群体,利用贝叶斯信息与连锁不平衡迭代嵌套式模型(BLINK,bayesian-informationandlinkage-disequilibrium iteratively neste...玉米籽粒氮含量与品质紧密相关,其遗传机制的解析对玉米品质育种具有重要意义。本研究以252份玉米自交系为关联群体,利用贝叶斯信息与连锁不平衡迭代嵌套式模型(BLINK,bayesian-informationandlinkage-disequilibrium iteratively nested keyway)、固定随机循环概率模型(FarmCPU,fixed and random model circulating probability unification)、一般线性模型(GLM,general linear model)、混合线性模型(MLM,mixed linear model)、多位点混合线性模型(MLMM,multiple loci mixed model)和逐步排它性混合线性模型(SUPER,settlement of MLM under progressively exclusive relationship)等方法分别对其籽粒氮含量进行全基因组关联分析。共鉴定到13个与籽粒氮含量显著关联的SNP(P<3.64E-07)。BLINK、FarmCPU、GLM、MLM、MLMM和SUPER方法分别检测到6个、3个、7个、4个、2个和4个SNP位点。其中,S3_8879213在5种方法中均能检测到,S9_146173702在4种方法中均能检测到,S5_114774030和S7_182217338在3种方法中均能检测到,S1_10906326和S1_177528813在2种方法中均能检测到。共挖掘25个相关候选基因,其中Zm00001eb275080和Zm00001eb330700可能是影响玉米籽粒氮含量的重要候选基因。展开更多
文摘玉米籽粒氮含量与品质紧密相关,其遗传机制的解析对玉米品质育种具有重要意义。本研究以252份玉米自交系为关联群体,利用贝叶斯信息与连锁不平衡迭代嵌套式模型(BLINK,bayesian-informationandlinkage-disequilibrium iteratively nested keyway)、固定随机循环概率模型(FarmCPU,fixed and random model circulating probability unification)、一般线性模型(GLM,general linear model)、混合线性模型(MLM,mixed linear model)、多位点混合线性模型(MLMM,multiple loci mixed model)和逐步排它性混合线性模型(SUPER,settlement of MLM under progressively exclusive relationship)等方法分别对其籽粒氮含量进行全基因组关联分析。共鉴定到13个与籽粒氮含量显著关联的SNP(P<3.64E-07)。BLINK、FarmCPU、GLM、MLM、MLMM和SUPER方法分别检测到6个、3个、7个、4个、2个和4个SNP位点。其中,S3_8879213在5种方法中均能检测到,S9_146173702在4种方法中均能检测到,S5_114774030和S7_182217338在3种方法中均能检测到,S1_10906326和S1_177528813在2种方法中均能检测到。共挖掘25个相关候选基因,其中Zm00001eb275080和Zm00001eb330700可能是影响玉米籽粒氮含量的重要候选基因。
