伴随着绿色植物表型组学的发展趋势，愈来愈多的绿色植物表型已经被发掘和精确测量。

丰富多彩的绿色植物表型数据信息产生了全新升级的视角来思考基因组和表型组相互关系，文中根据运用基因组表型组关联分析(GPWAS)对凝视的遗传基因开展潜在性作用遗传基因的发掘和预测分析，绿色植物表型新闻资讯以下。

通过在群体水平进行基因和表型之间的关联分析可以帮助鉴定基因的潜在功能。通常我们只对一种或几种表型进行评价。而高通量表型系统和历史数据挖掘可以对同一个体测量几十或上百的表型。作者提出在表型组学的水平与基因组中的单个注视基因进行逐个关联，并建立基因组表型组关联分析(GPWAS)的方法。

GPWAS通过利用特定群体中所有收集的表型对基因组中每个拥有SNP的基因进行逐个扫描，来检测每个基因可能相关联的表型。通过对玉米自然群体中277个种质基因型和相关的260个采集于多个环境中的农艺性状进行GPWAS分析。对于单个基因，在普通关联分析中不具有显著效应的表型也可能在GPWAS中被显著的基因所选择。

通过对玉米基因组水平上所有基因进行GPWAS分析，发现GPWAS所鉴定的基因富集了更多的已知控制表型的基因。这些基因在分子，群体和进化上具有与经典的玉米突变体的基因更加相近的特征。

GPWAS所评定的遗传基因将会在决策绿色植物表型中具备多效性。

再用GPWAS对拟南芥中类似的数据信息开展剖析，一样发觉GPWAS所评定的遗传基因也具备相近的特点。

飞速发展的绿色植物表型组学行业已经催产愈来愈多的表型数据信息，而GPWAS也出示了一种全新升级的运用绿色植物表型组学数据信息对基因组学开展剖析的视角，助推绿色植物作用遗传基因的发掘。