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遗传改进计划需要简单,快速和低成本的工具来筛选大量人群。近红外的反射光谱(NIR)已被证明是一种可靠的技术,可以预测D. alata山药物种中主要的块茎成分。9,10然而,由于光谱是由我们的样品而不是从原始样本产生的,因此该协议需要长时间的样本处理时间,并且仍然很难适用于大量基因型。标记辅助选择可能是促进育种工作的高通量方法。的确,随着新一代测序技术的发展,搜索与互动特征相关的基因组区域变得更加容易。已经对山药进行了一些研究,以阐明块茎质量相关特征的遗传决定论。通过在两个双阶层种群上使用定量性状基因座(QTL)映射方法,已经确定了与重要形态和农艺块茎质量性状相关的几个基因组区域。11在包括八种不同的二若氏种类(包括八种不同的二维体物种)上估算了DMC的遗传力。12在D. alata中进行了全基因组关联研究,可以鉴定与与DMC相关的一些单核苷酸多态性(SNP)标记。13
fi g u r e 4位于FOXC1和GMD下游的显着CpG的DNA甲基化水平。CPG显示了两种处理的孵化日期与CpG甲基化水平之间的关系,该关系显示出显着的孵化日期依赖性治疗效果。原始数据点,回归线和95%的置信区间被绘制为减少处理的样品