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大豆抗豆象基因座的全基因组关联图谱
大豆是全球重要的工业、食品和经济作物。尽管大豆在现在和未来的经济中具有重要意义，但其生产却受到破坏性仓储害虫豆象 ( Callosobru- chus chinensis ) 的严重阻碍，造成了相当大的产量损失。因此，鉴定与大豆抗豆象相关的基因组区域和候选基因至关重要，因为它有助于育种者开发具有更高抗性和品质的大豆新品种。在本研究中，使用全基因组关联研究的 mrMLM 模型的 6 种多位点方法来剖析 100 种不同大豆基因型在 4 个性状上的豆象抗性的遗传结构：成年豆象羽化百分比 (PBE)、体重减轻百分比 (PWL)、中位发育期 (MDP) 和 Dobie 易感指数 (DSI)，使用 14,469 个单核苷酸多态性 (SNP) 标记进行基因分型。使用最佳线性无偏预测因子 (BLUP)，通过 mrMLM 模型鉴定了 13 个数量性状核苷酸 (QTN)，其中 rs16_14976250 与 1 个以上的抗豆象性状相关。因此，已鉴定的与抗性状相关的 QTN 可用于标记辅助育种，以准确快速地筛选抗豆象的大豆基因型。此外，对 Phytozome 大豆参考基因组进行的基因搜索鉴定了 27 个潜在候选基因，这些基因位于最可靠 QTN 上游和下游 478.45 kb 的窗口内。这些候选基因表现出与各种大豆抗性机制相关的分子和生物学功能，因此可以纳入农民偏爱的易受豆象侵害的大豆品种中。
社论：植物复杂性状遗传解析的统计方法进展
在实际数据分析中，最常用的全基因组关联研究（GWAS）方法往往会遗漏一些重要的位点和性状遗传力。针对这些挑战，Li等（2022a）基于压缩方差分量混合模型建立了一种创新方法3VmrMLM。在3VmrMLM中，数量性状核苷酸（QTN）、QTN与环境互作（QEI）和QTN与QTN互作（QQI）检测中的所有效应都被压缩到一个效应相关向量中，而所有多基因背景都被压缩到一个向量相关的多基因背景中。该方法特别适用于杂合基因型比例较高的物种，如人类、森林、菊花和草原。3VmrMLM能取代现有的方法吗？答案是否定的，尽管3VmrMLM表现出优于现有方法的优势。对于以加性效应为主导的位点的检测，现有方法仍然适用，如在水稻、小麦和大豆中观察到的。由于 GWAS 基于历史重组的连锁不平衡，因此方法之间存在互补性（Zhang et al., 2019 ）。然而，现有方法在检测显性效应和小等位基因替换效应方面面临挑战（Zhang et al., 2023 ）。在分析真实数据时，通货膨胀因子或分位数-分位数图是评估方法性能的常用指标。然而，这对于我们的 mrMLM 和 3VmrMLM 方法（Zhang et al., 2020 ; Li et al., 2022a ）并不重要，因为它们的全基因组扫描旨在选择潜在相关的标记，而不是识别