玉米 / 耐盐性 / 关联分析 / 遗传变异
首先，MODAS2通过Bray–Curtis（BC）距离转换分子特征。这种转换可以反映自然变异对分子特征的影响，并有助于在后续分析中提取胁迫响应的影响。
其次，MODAS2通过cPCA分析植物在胁迫和对照处理中的分子特征，并使用cPCA的主成分作为分子特征的胁迫响应指数。
第三，MODAS2对分子响应指数进行GWAS，然后进行双向方差分析以识别胁迫响应molQTLs。
第四，使用近似图像匹配算法，MODAS2对多组学胁迫响应molQTLs进行共定位分析。这一分析揭示了影响多组学分子特征胁迫响应的共享遗传变异，使得不同组学层面的信息可以用来剖析复杂性状背后的调控机制。
最后，MODAS2使用孟德尔随机化分析估计胁迫响应molQTLs对表型性状的贡献。这种推断有助于揭示作物中分子特征与复杂性状之间的因果调控关系。此外，MODAS2识别的候选基因可以通过CRISPR/Cas9基因编辑和转基因过表达进行验证。
在第一步中，计算了对比性PCA组分与对照和胁迫条件下分子特征表达之间的回归系数。通过评估两个系数之间差异的显著性，识别了捕获分子特征胁迫响应效应的对比性PCA组分，并随后将其定义为胁迫响应指数（SRI）。
在第二步中，对SRI进行GWAS，并应用双向方差分析来过滤结果，从而准确地识别组学数据集中的胁迫响应分子QTLs。
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