Taqman检测法，也被称为5‘核酸酶检测，是一种基于实时PCR的SNP基因分型检测方法。它包括两个不同标记的探针和一对未标记的引物，来扩增目标区域。当探针完好时，报告染料发出的荧光被猝灭染料抑制。当探针与目标序列特异性结合后，Taq聚合酶的外切核酸酶活性会裂解杂交的探针，从而导致报告基团与猝灭基团分离，产生荧光信号，表明特异性等位基因被扩增。Taqman检测已用于位于1A染色体上的成株期抗叶锈病基因Lr2K38的分型。
KASP检测是一种等位基因特异性检测，使用通用荧光共振能量转移（FRET）盒，能够对特定位点的SNPs和InDels进行双等位基因分型。利用关键SNPs设计的KASP标记被用作分子辅助选择育种（MAS）中许多与抗叶锈、茎锈和条锈相关的主要基因和QTL的诊断标记。由于其检测SNPs的速度快、操作简单和检测单一等位基因的特性，KASP检测正在迅速取代SSR和其他凝胶标记系统。然而，小麦将SNP转化为KASP标记时遇到的一个常见问题是杂合基因型的误调和缺乏位点特异性。这是由于多倍体基因组中的SNP在某些个体中表现出同源多态性，这使得难以区分纯合子和杂合子。因此，为了克服这一缺陷并确保SNP成功转化为KASP标记，Makhoul等坚持将SNP探针与参考基因组进行比对、sanger测序和视觉KASP引物放置作为考虑的关键因素。
STARP使用两个通用引物元件可调引物和一组三个位点特异性引物竞争扩增两个SNP等位基因。这组特异性引物包括两个不对称修饰的等位基因特异性引物及其共同的反向引物。得到的PCR产物可以通过凝胶或荧光的方法进行可视化。该方法克服了目前SNP基因分型技术的局限性，并结合了准确性、灵活性、简单性和成本效益等方面的主要优点。目前，STARP标记已被用于小麦抗锈病的MAS。Sharma等为小麦的茎锈病抗性基因Sr883-2B设计了两个基于SNP的显性STARP标记，并为来自Sr13基因的等位基因Sr883-6A设计了一个共显性STARP标记。
突变育种已成为分析与重要农艺性状（如锈病抗性）相关的基因的有价值的方法。靶向诱导基因组中局部病变（TILLING）已成为一种反向遗传学工具，用于识别携带关键性状相关基因突变的基因型。携带人工突变的TILLING群体为现有种质资源创造新标记，并对四倍体和六倍体小麦都进行了开发。特别是Kronos和Cadenza TILLING群体被广泛用于小麦重要农艺基因的功能特征分析。
此外，TILLING也可以应用于正向遗传学，以描述人工突变诱导的新SNP。随着成本的降低，高通量测序技术（NGS技术）为扫描TILLING群体突变系的基因组开辟了途径。例如，对Kronos TILLING群体进行外显子测序，发现了一个包含1874个EMS诱导SNPs的突变系T4-3822。对Cadenza TILLING群体中三个突变系的2Mb区域进行外显子捕获和测序，至少检测到464个SNPs，表明每Mb有35个SNPs。利用GBS对来自六倍体品种“Indian”的EMS突变体进行测序，检测到包括SNPs和indel 的14130个诱导突变。同样，研究人员对Sr35抗性突变基因G2919的易感锈病突变株进行测序，发现Sr35区域内的抗病基因CNL9存在G-A突变，导致提前出现终止密码子，产生了一个被截断的蛋白质。但目前将结合NGS技术的TILLING突变体资源用于小麦中鉴定的抗锈病基因的功能相关的研究仍然较少。其限制因素在于：TILLING群体的突变是随机的，需要广泛的筛选来识别“功能丧失或功能获得”的突变体，这是一个费力且耗时的过程。但这些限制可以通过使用基因编辑技术的定点突变来克服。
位于基因上游的启动子区域包含特定的基序，这些基序作为顺式调节元件，是与转录因子结合以启动转录过程所必需的。启动子中的SNPs可以改变这些转录因子的性质和结合速率，从而影响基因的表达。目前，在小麦产量相关基因的启动子中发现了几个新的SNPs，即TaGw2-6a、TaCWI-4和TaCYP785，这些基因负责不同的基因调控。Sr2基因已被物理定位在小麦品种Hope的3B染色体上。有趣的是，该位点并不属于NLR家族，而是包含编码与抗病相关的候选基因的细菌样蛋白（GLPs）。通过对含有Sr2基因的Hope品种和不含Sr2的中国春小麦品种进行单倍型分析，仅在启动子区域（而非编码区域）检测到多个SNPs和InDels（插入或缺失），推测了这些SNPs在抗病表达中的作用。
后基因组时代见证了加速小麦育种速度的黄金标准技术，这种速度是前所未有的。
表型是基因与环境相互作用的复杂表达，传统上，育种工作侧重于选择具有有利等位基因的性状。现在，这种方法正在扩展到选择与抗病相关的单倍型。例如，GWAS分析表明，选择含有编码丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶（STPK）基因的4个自然多态性的TraesCS2B01G513单倍型可以显著提高小麦品种对黄锈病的抗性。传统的GWAS将个体SNPs识别为与该性状相关的因果变异，采用单倍型块分析预测一组与抗锈性状相关的SNPs的特异性模式并用于作物育种。这需要集成复杂的机器学习算法和预测模型，以实现数据集的降维，并增强通过GWAS检测新的抗锈位点的能力。机器学习可以涉及基于参考的基因型推断（如BEAGLE、IMPUTE 5、TOPmed）或无参考的基因型推断（如随机森林和神经网络），可以提高基因型调用的有效性，从而增加关联分析的统计能力，以识别显著的标记-性状关联。
第三代测序技术，包括单分子实时（SMRT）测序和纳米孔测序，这些技术能够产生长的读取序列，使得基因组组装和重建变得更容易，特别适用于泛基因组分析。然而，较长的读取长度导致准确性降低，这需要进行错误校正和DNA抛光。最近，Hif测序已成为满足长读取长度和准确性双重需求的金标准。因此，泛基因组组装、单倍型相位分析和变异调用不再是一项艰巨的任务。此外，随着深度学习和机器学习模型的改进，通过染色体堆叠方法进行基因组选择以实现遗传增益最大化也正在获得动力，这种方法涉及选择携带有理想单倍型区块的染色体片段的优良亲本进行小麦杂交计划，进一步降低了短DNA读取的成本。例如Watkins小麦品种集合，从而检测与关键性状（如锈病抗性）相关的单倍型区块。
随着基于无人航空器图像采集的高通量表型组学和基于二元SNP编码的基因分型技术的发展，未来的方法是使用机器学习技术整合这些数据，训练模型集以从基因型预测表型。然而，植物在不同环境条件和病原体互作下的表型可塑性还存在挑战，需要在部署“基因型到表型”模型时加以解决。因此，未来要在解析复杂表型和加强表型组学平台进行锈病抗性筛选方面保持与基因组学中SNP发现和基因分型相同的速度，提高精确度和准确性将加速小麦的锈病抗性育种，以确保粮食安全，满足人类日益增长的需求。
