我要每日三省吾身——今天做了什么自律的事情？今天是否比昨天进步了一点？今天还能不能再自律一点？
中间懒惰了这么长时间，是的，你看到了。我们都看到了。
看了很多东西，明白了很多事情，不要去跟别人比，只跟自己比。不要去高估自己的自控力，学会用制度和时间安排程序去管理自己，不要用情绪和自以为是的自控力。不要整天喊着加油的口号，记住每天完成几个小目标就可以
2022.2.28，早上跑步了，尽管只有10分钟，但是确实出汗了。明天一定要跑30分钟。完成了明天那个小目标，就给自己奖励一个新衣服。
在高粱869个自交系中，用机器测量的与WUE相关表型做全基因组和全转录组关联分析
采用光学断层扫描和机器学习相结合的方法测量气孔密度(SD)。结合叶片光合气体交换和比叶面积(SLA)的快速测定。对869份高粱品种进行了全基因组关联和转录组关联研究。细胞内co2与环境co2的比值与SD、SLA、gs和生物量产量存在遗传相关性。在干、湿两季，SD和SLA的可塑性相互关联，且与生产力相关。在大图谱群体中研究的性状的中到高遗传力验证了DNA序列变异或RNA转录本丰度与性状变异之间的关联。共有394个独特的基因支持了wue相关性状的变异，因为它们是在多个独立测试中确定的，因此具有较高的可信度（？？没明白）。这些基因在拟南芥中对应推测同源基因，富集在具有气孔或叶片发育和叶片气体交换相关的功能，以及具有非同义/错义变异的基因。这个为C4作物的育种提供了依据
背景
1：机理模型表明，通过降低气孔导度(gs)来提高内在WUE (iWUE)，同时保持净co2同化速率(AN)，可以在广泛的环境条件下提高c4和c3物种的生物量产量.net CO2 assimilation (AN)净CO2同化
2：利用不同品种的高粱材料，本研究旨在解决关于 iWUE 及其相关性状的自然变异，包括评估遗传力、环境影响、性状相关性以及 DNA 序列变异或 RNA 转录本丰度与性状值之间的关联。
3：因此，挖掘调节气孔发育和气孔模式建成的禾本科特异性基因将加快改善作物 WUE
4：SLA是叶面积与叶质量的比值，它结合了叶厚度和叶密度的信息。它是叶片经济谱中的一个关键性状，影响许多性状，包括光合作用、呼吸作用、叶片建设成本、叶片寿命、冠层光拦截和生长速率
5 光学断层扫描和自动气孔计数工具
（这里突然想到一个问题，目前有很多关于SD的自然变异分析，我是否可以把他们的结果找出来，例如这个在高粱里面的结果，看看IRX15A对应高粱里面的基因是否被挖掘出来了，特别是拟南芥中的结果，这个就可以侧面证明IRX15A 的准确性，）
6 GWAS和全转录组关联研究 (TWAS) 是可以识别 DNA 序列或基因表达变异与感兴趣性状的定量变异相关的基因组区域或基因的流行方法。
7 本研究评估了在两个生长季节的重复试验中种植的 869 种生物质高粱种质的不同种群。为了打破 SD 的表型瓶颈，将光学断层扫描作为一种成像技术进行了调整和测试，并开发了一个定制的机器学习软件平台来自动识别和计数气孔复合物。
Results
1生长季节气候
2017 年是干燥的（174 毫米），而 2016 年是潮湿的（529 毫米；补充图 S2）。
2 High-throughput phenotyping metrics
测量光合气体交换（gs气孔导度、AN净光合、iWUE 和细胞内与大气 CO2 浓度比 [ci/ca]）的高通量方法，以及 SLA 和 SD 的组织采样，每片可以采集约 220 片叶子，允许在给定年份的每个重复字段中通过 9-10 天的工作对种群中每个基因型的每个重复图进行采样（？？？）。
该机器视觉平台生成的每片叶子的 SD 中值与人类对 228 个随机选择的地面实况样本进行计数的每片叶子的 SD 中值显着正相关（R2 = 0.72，P <0.001）（图 1C）
fig1：AB相对于人工识别，机器识别偶尔会错误地将相邻的表皮细胞（绿色）标记为气孔复合体，尤其是在 SD 较低的叶子上 C：人工测量的SD和机器测量的SD的存在显著正相关，但是机器识别的偏高
3 WUE相关性状的自然变异
对角线以上显示表型的相关图，对角线以下显示的是基因型的相关性图。 显著相关性表示为 0.001 (***)、0.01 (**) 和 0.05 (*) 水平
基本的表型变异
广义遗传力：
广义遗传力(broad-sense heritability)是指遗传变异占表现型总变异的百分数，或遗传方差占表现型方差的百分数。这里只有SD和SLA的广义遗传力比较高，所以后续的GWAS和TGWAS分析，应该重点关注这两个性状，因为其他的性状的广泛变异收到环境因素的影响比较大。
4：WUE相关性状的遗传基础
A 针对SD的GWAS分析，基因组的，和不同组织的表达量的GWAS结果。fisher是基因组和转录组的结合结果。
F 针对不同组合的基因组韦恩图
针对不同表型的GWAS结果，挖掘的基因的分布情况。
讨论：
今日工作已经完成。
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