为了更好地推动豆丹产业发展,开展基于大数据的豆丹科研与产业发展现状分析。基于中国知网(CNKI)、Web of Science核心合集、国家知识产权局官网、全国标准信息公共服务平台、地方标准信息服务平台、天眼查和抖音等,运用计量学研究方法和Graphpad Prism可视化分析软件,从中外文献、专利、标准、企业注册和抖音账号视频5个方面进行了系统统计分析。建立了涵盖文献(中文173篇,SCI论文36篇)、专利(194项,其中授权101项)、标准(3个)、企业(365家,其中经营范围涉及豆丹养殖的有310家,涉及豆丹销售的有202家,涉及豆丹加工的有75家)和抖音账号(粉丝数1 000以上的131个)的豆丹全产业数据库。豆丹相关文献数量随年代的演进整体呈现上升趋势,在21世纪以来出现爆发式增长。豆丹相关专利数量逐年增加,发明专利占比较大,主要集中于豆天蛾防治和豆丹养殖领域。豆丹的食用价值被不断挖掘,2010年前后,研究方向逐渐从“豆天蛾防治”转向“豆丹养殖”。豆丹相关的3个现行地方标准均为养殖或种养结合领域。豆丹产业主要集中于我国华东地区,有以江苏省为中心逐渐向四周扩散的趋势,且有一定的产学研协同促进,抖音等新媒体也助力其发展。豆丹产业已经形成了养殖、加工和销售的产业链条和相应的科研技术。该研究结果对豆丹产业的发展以及其他相关产业的发展有促进和借鉴作用,以期改善人类未来的饮食结构。
全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS)的理论及应用是近十几年来国内外数量性状研究的热点,但是以往GWAS方法注重于个别主要QTL/基因的检测与发掘。为了相对全面地解析全基因组QTL及其等位基因构成,本研究提出了限制性两阶段多位点GWAS方法(RTM-GWAS,https://github.com/njau-sri/rtm-gwas)。RTM-GWAS首先将多个相邻且紧密连锁的SNP分组,成为具有多个单倍型(复等位变异)的连锁不平衡区段(SNPLDB)标记,然后采用两阶段分析策略,基于多位点复等位变异遗传模型,在节省计算空间的条件下保障全基因组QTL及其复等位变异检出的精确度。和以往GWAS方法相比,RTM-GWAS以性状遗传率为上限,能够较充分地检测出QTL及其相应的复等位变异并能有效地控制假阳性的膨胀。由其结果建立的QTL-allele矩阵代表了群体中所研究性状的全部遗传组成。依据这种QTL-allele矩阵的信息,可以设计最优基因型的遗传组成,预测群体中最优化的杂交组合,并用以进行群体遗传和特有与新生等位变异的研究。本研究首先对RTM-GWAS方法的特点和计算程序功能进行说明,然后通过大豆试验数据说明RTM-GWAS计算程序的使用方法。
