Genome-wide association studies of 14 agronomic traits in rice landraces

生物 插补(统计学) 遗传关联 单倍型 遗传学 基因组 水稻 全基因组关联研究 数量性状位点 关联映射 单核苷酸多态性 基因 基因型 机器学习 缺少数据 计算机科学
作者
Xuehui Huang,Xinghua Wei,Tao Su,Qiang Zhao,Qi Feng,Yan Zhao,Canyang Li,Chuanrang Zhu,Tingting Lu,Zhiwu Zhang,Meng Li,Danlin Fan,Yunli Guo,Ahong Wang,Lu Wang,Liuwei Deng,Wenjun Li,Yiqi Lu,Qijun Weng,Kunyan Liu,Tao Huang,Tong Zhou,Yufeng Jing,Wei Li,Zhang Lin,Edward S. Buckler,Qian Qian,Qifa Zhang,Jiayang Li,Bin Han
出处
期刊:Nature Genetics [Springer Nature]
卷期号:42 (11): 961-967 被引量:1746
标识
DOI:10.1038/ng.695
摘要

Uncovering the genetic basis of agronomic traits in crop landraces that have adapted to various agro-climatic conditions is important to world food security. Here we have identified ∼ 3.6 million SNPs by sequencing 517 rice landraces and constructed a high-density haplotype map of the rice genome using a novel data-imputation method. We performed genome-wide association studies (GWAS) for 14 agronomic traits in the population of Oryza sativa indica subspecies. The loci identified through GWAS explained ∼ 36% of the phenotypic variance, on average. The peak signals at six loci were tied closely to previously identified genes. This study provides a fundamental resource for rice genetics research and breeding, and demonstrates that an approach integrating second-generation genome sequencing and GWAS can be used as a powerful complementary strategy to classical biparental cross-mapping for dissecting complex traits in rice.
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