农作物种子是人类食物、动物饲料、食品工业原材料的重要来源,其整个生长发育过程在母体植株上完成,母体植株为种子提供发育所需的库容和营养物质,因此种子性状的遗传表达可能受到母体植株基因型和胚乳(胚)自身基因型的共同调控。种子性状复杂的多遗传体系,以及上位性和基因与环境互作效应的存在,使得种子性状的遗传机制研究面临巨大的挑战。随着农作物大规模重测序的开展和SNP标记的大量涌现,全基因组关联分析方法发掘植物复杂数量性状遗传变异位点已成为强有力的工具。然而,目前种子性状基因定位方法都是基于特定群体的QTL作图方法及未区分种子性状与普通农艺性状的常规二倍体性状全基因组关联分析方法。为此,本文依据种子性状的遗传特点,发展了基于自然群体同时考虑母体效应和子代效应的全基因组关联分析方法,以剖析种子性状的复杂遗传结构。基于混合线性模型理论估计模型中包含的母体加性和显性效应、胚乳(胚)加性和显性效应、上位性效应及各项遗传分量与环境互作效应。该方法只需知道父母本基因型,推断胚乳(胚)基因型概率分布,构建胚乳(胚)基因型加性、显性的期望系数矩阵,利用母株上的种子胚乳(胚)数量性状均值作为表型开展全基因组关联分析。蒙特卡罗模拟研究了不同的模型、不同的遗传率、不同的样本量对参数估计和检测功效的影响。基于提出的方法,开发了相应的软件,用于种子胚乳(胚)性状的全基因组关联分析。采用本文发展的新方法对棉籽油分性状进行了全基因组关联分析,共检测到12个显著的SNP和5对上位性SNP,佐证了新方法的有效性和可靠性。