Yield and Yield Components in Soybean Using Genome-Wide Association Studies, GWAS: Current Status, Challenges, and Breeding Prospects

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/plants15203243
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Molecular-genetic analysis of soybean yield and yield components under drought is a crucial element for the development of effective breeding strategies and sustainable agricultural production. The aim of this review is to critically analyse current data from genome-wide association studies (GWAS) and identified genetic loci, SNP markers, and candidate genes associated with yield components in soybean in dry conditions with limited water supply and adequate watering (controls). In the results, 346 genetic associations, and 229 candidate genes with KEGG-based potential functions were sufficiently described in published papers and selected for the current study. Three statistically significant metabolic pathways were identified with isoflavonoid biosynthesis, glycosaminoglycan degradation and cysteine and methionine metabolism. The main limitation of the presented analysis was found in the low level of heritability for the studied traits, together with human factors such as carrying out and interpreting GWAS affecting the results presented in the current study. Additionally, complex multigenic controls were reported for the studied traits in soybean and a high level of genotype × environment interactions. Nevertheless, the presented data provide a basis for developing molecular strategies to improve soybean yield in conjunction with better potential drought tolerance.