通过RAD群体测序进行沙米沙区环境的遗传适应性分析,对所得数据进行SNP calling和质量控制后,最终得到6124个SNP,结合WorldClim database version 1.4 (1950–2000, 下载的生态因子数据,利用Samβada软件进行SNP多样性与环境因子的关联分析,通过G-scores>0.0001来确定相关性,得到沙米环境适应性相关SNP。
采集时间 | 2020/01/01 - 2020/12/31 |
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采集地点 | 北方半干旱区 |
数据量 | 145.9 KiB |
数据格式 | excel |
坐标系 |
通过RAD群体测序进行沙米沙区环境的遗传适应性分析,对所得数据进行SNP calling和质量控制后,最终得到6124个SNP,结合WorldClim database version 1.4 (1950–2000, 下载的生态因子数据,利用Samβada软件进行SNP多样性与环境因子的关联分析,通过G-scores>0.0001来确定相关性,得到沙米环境适应性相关SNP。
通过RAD群体测序进行沙米沙区环境的遗传适应性分析,对所得数据进行SNP calling和质量控制后,最终得到6124个SNP,结合WorldClim database version 1.4 (1950–2000, 下载的生态因子数据,利用Samβada软件进行SNP多样性与环境因子的关联分析,通过G-scores>0.0001来确定相关性,得到沙米环境适应性相关SNP。
数据质量良好
# | 编号 | 名称 | 类型 |
1 | 2016YFC0500900 | 中国北方半干旱荒漠区沙漠化防治关键技术与示范 | 国家重点研发计划 |
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | 沙米环境适应性相关SNP(2020年).xlsx | 145.9 KiB |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
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