大豆(Glycine max)起源于中国,富含蛋白质和脂肪以及对人体有利的活性成分如油酸、亚油酸、大豆异黄酮、皂苷、磷脂等,已经成为世界上重要的经济作物之一。大豆的株高与产量密切相关,大豆株高研究对于提高大豆产量具有重要的理论和现实意义。根据Soybase数据库显示,现在利用CIM和MIM方法已经定位到97个与株高相关的QTLs.孙德生等、李灿东等用条件QTL分析方法对大豆株高进行了QTL动态分析,汪霞等采用多QTL联合分析方法进行大豆株高QTL分析。随着大豆株高相关QTL定位数目逐渐增加,如何整合这些不同图谱的QTL,筛选出遗传效应高、置信区间小的QTL已成为一个科学问题。继物理整合之后,利用Overview方法和元分析(Meta analysis)方法整合QTL成为研究热点。本研究将Soybase数据库和文献中的株高QTLs信息进行物理整合，在此基础上利用软件BioMercator 2.1进行元分析，鉴定出IS个株高相关“通用”QTL，并且选用基于统计学原理Overview方法进行优化，将其置信区间距离缩小至0.1 cM，研究结果可为大豆株高QTL精细定位及分子标记辅助育种提供理论指导。