Genome-wide association study of flowering time and grain yield traits in a worldwide collection of rice germplasm

生物 种质资源 全基因组关联研究 水稻 单倍型 遗传学 稻属 亚种 数量性状位点 候选基因 插补(统计学) 等位基因 关联映射 基因组 遗传关联 基因 单核苷酸多态性 基因型 农学 机器学习 古生物学 计算机科学 缺少数据
作者
Xuehui Huang,Yan Zhao,Xinghua Wei,Canyang Li,Ahong Wang,Qiang Zhao,Wenjun Li,Yunli Guo,Liuwei Deng,Chuanrang Zhu,Danlin Fan,Yiqi Lu,Qijun Weng,Kunyan Liu,Taoying Zhou,Yufeng Jing,Lizhen Si,Guojun Dong,Tao Huang,Tingting Lu
出处
期刊:Nature Genetics [Nature Portfolio]
卷期号:44 (1): 32-39 被引量:1034
标识
DOI:10.1038/ng.1018
摘要

A high-density haplotype map recently enabled a genome-wide association study (GWAS) in a population of indica subspecies of Chinese rice landraces. Here we extend this methodology to a larger and more diverse sample of 950 worldwide rice varieties, including the Oryza sativa indica and Oryza sativa japonica subspecies, to perform an additional GWAS. We identified a total of 32 new loci associated with flowering time and with ten grain-related traits, indicating that the larger sample increased the power to detect trait-associated variants using GWAS. To characterize various alleles and complex genetic variation, we developed an analytical framework for haplotype-based de novo assembly of the low-coverage sequencing data in rice. We identified candidate genes for 18 associated loci through detailed annotation. This study shows that the integrated approach of sequence-based GWAS and functional genome annotation has the potential to match complex traits to their causal polymorphisms in rice.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小雨快跑完成签到,获得积分10
1秒前
饱满语风发布了新的文献求助30
1秒前
周小鱼完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
2秒前
斯文败类的应助被苗条的烨华采纳,获得10
3秒前
科研小白给科研小白的求助进行了留言
3秒前
六个核桃完成签到,获得积分10
3秒前
Qwe完成签到,获得积分10
3秒前
研友_己白完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
上官若男的应助被123采纳,获得10
3秒前
笖乛笙完成签到 ,获得积分10
4秒前
星声发布了新的文献求助10
4秒前
鱼鱼鱼发布了新的文献求助10
4秒前
Mornye完成签到 ,获得积分10
4秒前
4秒前
4秒前
4秒前
ron发布了新的文献求助10
5秒前
星辰大海的应助被木木采纳,获得10
6秒前
Max发布了新的文献求助10
6秒前
TsuWel的应助被她是姑娘采纳,获得10
6秒前
ln177发布了新的文献求助10
6秒前
yan完成签到,获得积分10
6秒前
合成肉完成签到,获得积分10
6秒前
阔达千萍完成签到,获得积分10
6秒前
耍酷的白玉完成签到,获得积分10
6秒前
li发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
核壳结构完成签到,获得积分10
7秒前
v0id的应助被优美平凡采纳,获得10
7秒前
lll完成签到,获得积分10
7秒前
hhh完成签到,获得积分10
7秒前
chlorine完成签到,获得积分10
7秒前
Glileo完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
大个的应助被开朗梦曼采纳,获得10
8秒前
Trentthe66完成签到,获得积分10
8秒前
chen完成签到,获得积分10
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Challenging Attachment Theory 600
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8136921
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9537941
关于积分的说明 21626827
捐赠科研通 7720678
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3420109
关于科研通互助平台的介绍 2545494
邀请新用户注册赠送积分活动 2461921