全基因组关联分析是以LD为基础,鉴定植物性状与目标基因之间关系的技术。本试验以52个黄淮麦区品种(系)为材料,统计两年多点株高(PH)、穗长(SL)、单株穗数(SNP)、可育小穗数(FSS)、穗粒数(GPS)、千粒重(TKW)6个重要产量相关性状数据,分析种质遗传多样性和群体遗传结构,并与覆盖全基因组的248个SSRs(Simple Sequence Repeats)、SNPs(Single Nucleotide Polymorphisms)标记进行了关联分析。结果如下:1.表型分析显示,小麦材料的6个性状差异均达到显著水平(P<0.01)。地区间,产量由河南、江苏、陕西递减,六个重要产量性状这三地趋势基本一致;性状间,不同性状情况不同,穗长和单株穂数均值和变幅系数最大,可育小穗数和穗粒数次之,千粒重和株高的均值和变幅差别最小。2.通过基因型分析,共检测到了899个等位变异,平均等位变异丰富度为3.625,遗传多样性指数变化范围为0.301到0.715,平均值为0.586;多态性信息含量(PIC)平均值为0.510,达到高度多态(PIC≥0.5)水平。3.群体遗传结构分析及聚类分析表明,供试材料群体被聚为4个亚群,两者亚群分类基本一致,且分群结果表明各类群中材料与品种地理来源不完全相关。4.通过全基因组关联分析,在其混合线性模型中结合产量相关性状与分子标记共检测到8162个成对位点,包含113个标记-性状连锁位点。其中SSR分子标记中含108个共线性连锁位点(P<0.01),SNP分子标记中检测到7个连锁位点(P<0.045)。显著关联标记共有66个,其中有11个为紧密连锁(P<0.01)。这些标记可为后续的关联分析定位提供参考,为进一步发掘和利用优良基因标记辅助育种提供依据。