数据集概述
本数据集为小麦叶锈病抗性的单倍型全基因组关联分析（FH-GWAS）研究数据，包含133个亲本及1574个杂交后代的基因型与表型信息。通过对比SNP-GWAS与FH-GWAS方法，检测到25个和69个候选关联区域，FH-GWAS可提升抗性预测准确性至22.86%，数据集含3个文件，支持小麦叶锈病抗性育种的标记辅助选择研究。
文件详解
- README.docx
- 文件格式：DOCX
- 字段映射介绍：文档型文件，预计包含数据集的背景说明、数据采集方法、文件内容说明及使用指南等信息
- allchr_imputed_genotype.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：包含Marker（标记）、CHROM（染色体）、POS（位置）、REF（参考等位基因）、ALT（替代等位基因）等基因型基础信息，以及F001至F036等样本的基因型数据
- Phdata_LeafRust.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：小麦叶锈病抗性的表型数据文件，预计包含样本编号、叶锈病抗性相关的表型测量值或评分等信息
数据来源
论文“Haplotype-based genome-wide association increases the predictability of leaf rust (Puccinia triticina) resistance in wheat”
适用场景
- 小麦叶锈病抗性基因定位: 利用FH-GWAS关联区域分析，挖掘Lr1、Lr10等已知及新的抗性基因位点
- 分子标记辅助育种: 基于FH-GWAS检测的关联标记，提升小麦叶锈病抗性育种的选择准确性
- 基因组关联分析方法比较: 对比SNP-GWAS与FH-GWAS在复杂性状关联检测中的效率差异
- 作物抗病性遗传机制研究: 分析小麦叶锈病抗性的遗传变异及 epistasis（上位性）效应
