目录
一、题目
二、文章结构
三、关键词，摘要解读

一、题目

Genome-wide association study and Mendelian randomization analysis provide insights for improving rice yield potential
全基因组关联研究和孟德尔随机分析为提高水稻潜力产量提供了基础

此片文献与另一篇稍有相关：泛1：//www.greatytc.com/p/09ace16aeafe

二、文章结构

Keywords（关键词）
Abstract（摘要）
Background（背景）
Methods（方法）
Results（结果）
Discussion（讨论）
Conclusion（结论）
Declarations（声明）
Abbreviations（缩写词）
Reference（参考文献）
Figures（图表）
Supplementary Files（补充文件）

三、关键词，摘要解读

关键词
Rice yield（水稻产量）, Component traits（成份性状）, Meta-GWAS, Mendelian randomization（孟德尔随机化）

• 全基因组关联研究（Genome-Wide Association Studies，GWAS）
• Meta-analysis（荟萃分析），定义为一种对不同研究结果进行收集、合并及统计分析的方法。

摘要
摘要分三部分：Background（背景），Main text（正文），Conclusions（结论）
Background（背景）：

1、Rice yield has a complex genetic architecture, which mainly determined by its three component traits: the number of grains per panicle (GPP), kilo-grain weight (KGW) and tillers per plant (TP).
水稻产量具有复杂的遗传结构，主要由其三个组成特征决定：每穗粒数（GPP），千粒重（KGW）和每株分蘖（TP）。

• 分蘖(niè)：禾本科等植物在地面以下或接近地面处所发生的分枝。

2、Exploring ideotype breeding based on selection for genetically less complex component traits is an alternative route for further improving rice production.
基于对遗传上较不复杂的成份性状进行选择而探索的表型育种是进一步提高水稻产量的另一种途径。

3、Thus, it is important that studying the genetic basis of relationship between rice yield and component traits and selecting the component traits to improve the rice production.
因此，重要的是研究水稻产量与成份性状之间关系的遗传基础，并选择成份性状提高水稻产量。

Main text（正文）：

1、In this study, we carried out meta-analyses of genome-wide association study (Meta-GWAS) with two populations (575 + 1495 F1) in different environments for yield and its three component traits in rice.
在这项研究中，我们进行了全基因组关联研究（Meta-GWAS）的荟萃分析，研究了两个不同环境下的两个种群（575 + 1495 F1）的产量及其水稻的三个组成特征。

2、3589 signicant loci for three components traits were detected, while only 3 signicant loci for yield were detected.
检测到3589个显著位点的三个成份性状，而仅检测到3个显著的产量位点。

3、It indicated that rice yield is mainly controlled by minor-effect loci and hardly to be identied.
结果表明，水稻产量主要受次生基因座的控制，难以识别。

4、Selecting quantitative trait locus (QTL)/gene affected component traits to further enhance yield is recommended.
建议选择定量性状基因座（QTL）/基因来影响成份性状的表达，以进一步提高产量。

5、Mendelian randomization (MR) design was adopted to investigate the genetic effects of loci on yield through component traits and estimate the genetic relationship between rice yield and its component traits by these loci.
采用孟德尔随机（MR）设计方法，通过基因座性状研究基因座对产量的遗传效应，并通过这些基因座估算水稻产量与其组成性状之间的遗传关系。

6、The loci for GPP or TP mainly had a positive genetic effect on yield, but the loci for KGW with different direction of effects (positive effect or negative effect).
GPP或TP的基因座主要对产量产生积极的遗传效应，而KGW的基因座则具有不同的作用方向（正效应或负效应）。

7、Additionally, TP (Beta=1.865) has a greater effect on yield than KGW (Beta=1.016) and GPP(Beta=0.086).
另外，与KGW（Beta = 1.016）和GPP（Beta = 0.086）相比，TP（Beta = 1.865）对产量的影响更大。

8、Five signicant loci for component traits with indirect effect on yield were identied.
鉴定出五个显著的成份性状位点，间接影响产量。

9、Pyramiding superior alleles of the five loci revealed improved yield.
五个基因座的聚合优势等位基因显示出更高的产量。

10、A combination of direct and indirect effects may better contribute to the yield potential of rice.
直接和间接效应的结合可能会更好地促进稻米的增产潜力。

Conclusions（结论）：
1、Our findings provided a rationale for using component traits as indirect indices to enhanced rice yield, which will be helpful for further understanding the genetic basis of yield, and provide valuable information for improving rice yield potential.
我们的研究结果为利用成份性状作为间接指标提高水稻产量提供了理论依据，这将有助于进一步了解产量的遗传基础，并为提高水稻产量潜力提供有价值的信息。