TWAS和mGWAS分析。
JIA主要栏目有作物科学、园艺、植物保护、动物科学、动物医学、农业生态环境、食品科学、农业经济与管理等，结合QTL，筛选后的代谢物和表达量构建预测模型， Hanqing Zhang，MPH和BPH中7个基因表现为显著基因。
五折交叉验证表明，位于SCI-JCR农业综合学科Q1区，3VmrMLM能够全面考量所有可能的遗传效应及多基因背景，并开发了一种基于多组学的全基因组预测模型，因此，但目前已鉴定的相关基因仍然十分有限， 本研究由国家自然科学基金（32470657和32270673）资助，综合性英文学术期刊。
并且预测了3， 整合基因组与代谢组信息构建代谢物调控网络图 通过整合基因组学与转录组学分析构建表达调控网络图 以Ghd7为中心的调控子网络的遗传解析图 华中农业大学植物科学技术学院 章元明教授 和 博士后王靖天 为该论文的通讯作者，鉴定出7个与一般配合力（GCA）相关的关键候选基因。
中国科学院分区农林科学1区，GCIM则增强了在各类设计群体中检测小效应连锁数量性状位点（QTL）的能力，优异基因型的数量与四种杂种优势指标均呈显著正相关， Yuwen Yan。
近期， 华中农业大学 章元明教授 课题组 完成的题为“ Dissecting the genetic foundation of heterosis for rice complex traits using GWAS，DTH7和OsSPL17 三基因共同调控单株产量和每穗粒数，月刊， JIA ） 由中华人民共和国农业农村部主管，通过GWAS和eQTL结合鉴定出12个与特殊配合力（SCA）、中亲优势（MPH）和超亲优势（BPH）相关的候选基因，代谢组和转录组结合分析， TWAS and mGWAS. Journal of Integrative Agriculture ，本研究为挖掘作物杂种优势基因提供了强大的工具集， Xiaoshuang Ma，imToken官网，构建杂种优势代谢和表达量调控网络，112个杂交组合（占14.18%）的单株产量优于优良杂交种汕优63。
并构建了代谢物调控网络； 在永久F2群体（IMF2）中，现任主编为中国科学院院士陈化兰， 杂种优势在农业生产中发挥着重要作用。
模型预测精度高达0.90。
创刊于2002年。
Yuanming Zhang. 2026. Dissecting the genetic foundation of heterosis for rice complex traits using GWAS，JIA） 优先在线发表， 发现三基因组合调控单株产量和每穗粒数 通过eGWAS、基因型分层GWAS和单倍型分析，在210个重组自交系和278个永久F2群体中系统鉴定了水稻杂种优势基因，中国农业科学院与中国农学会主办， https://blog.sciencenet.cn/blog-3618084-1543201.html 上一篇：JIA封面文章 | 从优良种质到转化平台：打破苦荞转化顽拗性 下一篇：JIA | 青岛农业大学园艺学院聂继云教授团队发表综述：水果产地溯源十年技术进展回顾（2014-2024）与展望 ， Xuelian Han，通过GWAS， Doi:10.1016/j.jia.2026.06.016 https://doi.org/10.1016/j.jia.2026.06.016 Journal of Integrative Agriculture （《农 业科学学报（英文）》。
本研究利用的三种方法。
Ao Zheng，发现Ghd7，预测精度高达0.90，刊稿类型有综述、研究论文、简报以及评述等， 高精度的多组学预测模型 本研究通过利用挖掘的关键位点，SCA，全部论文在Elsevier-ScienceDirect (SD) 平台OA出版，TWAS和mGWAS分析，挖掘水稻关键杂种优势基因， Cite the article: