遥感技术在农艺研究中的迅速发展，使纵向性状的动态特性得到了充分的描述，从而促进作物效率的遗传改良。对于诸如光拦截，生物量积累和对应激源的响应等特征，由各种高通量表型方法生成的数据需要适当的统计技术来评估整个时间的表型记录。因此，可以利用有关植物功能和基因激活的信息，以及植物发育不同阶段和对环境刺激的反应中基因网络的相互作用。本篇综述中，作者概述了目前应用于作物纵向性状的定量遗传学分析方法，描述了每种方法的优缺点，并指出了未来的研究方向和机会。

纵向数据分析的工作流程示意图。最常用于高通量表型监测作物生长和发育的不同遥感工具。基因组分析的潜在模型的比较，以及输出和计算需求的示例。

来源：Front. Plant Sci.Integrating High-Throughput Phenotyping and Statistical Genomic Methods to Genetically Improve Longitudinal Traits in Crops.Fabiana F. Moreira, Hinayah R. Oliveira, Jeffrey J. Volenec, Katy M. Rainey and Luiz F. Brito.https://doi.org/10.3389/fpls.2020.00681