数据集概述
本数据集围绕多年生黑麦草（Lolium perenne L.）的气候适应性展开，整合基因型、表型与气候关联分析结果。通过GEA-GWAS和新的典范相关分析（CANCOR）方法，识别出与气候梯度相关的适应性基因位点及表型响应，同时包含优化后的基因注释信息，为植物应对气候变化的育种研究提供支持，共包含3个文件。
文件详解
- DataS1.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含多年生黑麦草基因组中多个scaffold位点的基因数据，具体字段为以"scaffold_xxx"命名的基因位点列，记录各基因位点的相关信息。
- TablesS1-S8.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含8个表格的汇总数据，推测涵盖GEA-GWAS结果、CANCOR分析的异常位点信息、基因注释详情、表型与气候关联统计等研究相关的结构化数据。
- adegenet_reduced.RData
- 文件格式：RData
- 字段映射介绍：适用于R语言adegenet包的简化数据对象，包含用于基因分析的预处理数据，支持后续的群体遗传与适应性分析。
数据来源
论文“Canonical correlations reveal adaptive loci and phenotypic responses to climate in perennial ryegrass”
适用场景
- 植物气候适应性基因定位: 分析多年生黑麦草中与气候梯度相关的适应性基因位点，探究其表型响应机制。
- 植物育种应用: 为多年生黑麦草应对气候变化的定向育种提供基因位点选择依据。
- 基因关联分析方法验证: 基于CANCOR方法的结果，验证典范相关分析在多源数据整合中的有效性。
- 植物表型与气候互作研究: 结合表型数据与气候变量，研究植物表型对环境选择压力的响应模式。
