由于多位点模型包含全试验水平误差控制的特点，RTM-GWAS方法采用常规显着性水平0.01和0.05来检测全基因组QTL。在这种情况下，需要采取适当的调整方法来纠正多次检验，例如在Bonferroni方法的基础上调整0.0510-8的显着性水平来控制全试验错误率[20]。

基于多亲本孤立世代群体的连锁作图方法在一定程度上丰富了遗传变异。例如，玉米的嵌套关联映射（NAM）组由25 个具有共同亲本的RIL 组组成。理论上，每个遗传位点最多有26个等位基因差异[4,5]。第一阶段，基于单基因座模型进行全基因组位点关联检验，采用常规显着性水平（如0.05）对标记位点进行初步筛选，剔除不相关的标记位点到目标特征。

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然而，在过去的NAM群体统计分析方法中，每个RIL群体被视为一个独立的亚群体，假设每个位点在不同的RIL群体中具有不同的等位基因效应[6]，例如由25个RIL群体组成。在NAM 群体中，每个基因座都有50 个恒定等位基因。

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MEUWISSEN等人提出的基因组选择（GS）方法。 [37]首先根据参考群体建立分子标记与表型之间的线性关系，然后使用同一组分子标记信息来预测候选群体中个体的育种值（基因组）。估计育种值（GEBVs）以达到后代选择的目的。

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例如，对于性状改良育种计划，育种者可以使用0.05或0.01作为显着性水平来检测QTL，而对于候选基因克隆，研究人员可以使用计算出的单个位点的概率来筛选最重要的基因位点。广东VU0056大型车辆揭西县河坡镇西郊管理区办事处。结果表明，3种方法分别检测到9、7和139个大豆花期QTL，表型变异解释率分别为74.0%、40.6%和81.7%。

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连锁作图一般基于亲本分离世代群体，如重组自交系（RIL）群体，利用分子标记遗传连锁图谱和区间作图方法进行QTL检测[2,3]。南京农业大学大豆研究所/国家大豆改良中心/农业部大豆生物学与遗传育种重点实验室/作物遗传与种质创新国家重点实验室/江苏省现代农作物生产协同创新中心，南京210095。

最小值、P25、P50、P75 和最大值分别代表组合后代预测值的最小值、25%、50%、75%和最大值。广东VU0454大型车辆揭西县河坡镇西郊管理区办事处。