表型连通度是指性状之间的连锁程度，相关多效性即性状之间的相关性。若缺乏相关性则被解释为某些发育过程之间的部分独立性，以及性状驱动因素与影响其功能的选择力之间差异的结果。表型整合已经从进化、生态、发育以及育种的角度进行了量化研究，但是谷类作物的表型整合工作却鲜有研究。
2024年9月，journal of experimental botany在线预印了由南澳大利亚研究与发展研究所的Victor O. Sadras与其他单位合作完成的题为“Bread and hummus: trait connectance and correlation pleiades in grain crops”的研究论文。
该文主要探讨了谷物作物（小麦和鹰嘴豆）的表型整合、性状连通性（trait connectance）和相关性（correlation pleiades）。文章的核心在于理解植物表型性状之间的相互关系，以及这些关系如何影响作物的遗传特性和适应性。同时作者提出以下假设：1,表型整合随着性状和基因型而变化。2，遗传力高的性状比遗传力低的具有更低的表型连通。然后分别利用17个小麦、20个鹰嘴豆性状数据集对假设进行了验证。
首先，基于数据集进行表型连通分析。表型连通分别由以下两个公式（eq.1与eq.2）计算得出，r为相关系数。eq.1用以解释偏离正态分布的原因，eq.2为基于eq.1所计算的每个T的连通程度。
基于两个数据集的结果发现，小麦的连通度变化范围为0.09~4.2（图1A），鹰嘴豆的连通度变化范围为0.06~22.8（图1B）。关于不同基因型的连通度结果如图2所示，在小麦不同基因型中从Condor的0.28到Gladius的0.67不等，导致连通度的差别是因为Rht基因的导入，然后展示了1985-2007年的产量与粒重的连通性评价，发现只有产量在新旧基因型之间存在差异，而粒重并无发生变化。此外，鹰嘴豆不同基因型中连通度为0.29-0.77（图2B）。以上结果均显示，性状的连通性频率分布符合幂律分布，表明存在自组织现象。
图1 A-B分别展示13个小麦基因型的17个性状和20个鹰嘴豆基因型的20个性状的连通性频率分布。C-D：性状连通度的层次聚类。
图2. 小麦(A) 17个性状和鹰嘴豆(B) 20个性状连通度的基因型依赖性变异连通性的离散程度。
文章强调自组织在植物发育中的重要性，认为植物的发育过程不仅受遗传信息的影响，还受到特征之间相互关系的影响。这种观点挑战了传统的基因决定论，提出了更为复杂的发育模型。研究表型整合的基因型和特征依赖性变化对于理解和操控植物发育具有重要意义。小麦和鹰嘴豆粒重的低连通性以及遗传力与表型可塑性之间的负相关，构成了高连通⇔低遗传力⇔高表型可塑性的关系三角形。该文预测随着作物产量的提高，遗传性可能会降低，这与特征连通性增加有关。
