摘要： 【目的】挖掘鉴定耐冷基因进而选育耐冷品种是解决水稻低温冷害难题的最简单、直接和有效的手段之一，利用Meta-QTL分析可以有效整合不同遗传背景下控制水稻耐冷等农艺性状的基因位点，提高候选基因定位的精度和可靠性，为水稻耐冷基因的克隆和育种利用提供数据支撑。【方法】本研究收集并整理了38项独立研究中的353个水稻苗期耐冷相关QTL，利用BioMercatorV4.2软件对QTL关键信息进行整合分析。并利用GO分析和KEGG分析对鉴定的Meta-QTL进行候选基因挖掘。【结果】共鉴定出了82个Meta-QTL，其中67（81.71％）个的置信区间小于1Mb，共包含9282个注释基因，包括已报道的25个苗期耐冷基因。利用GO分析筛选出了99、230和119个分别与非生物逆境应答、环境胁迫反应和转录因子相关的基因。进一步利用KEGG富集筛选出27、69和9个分别与非生物逆境应答、胁迫反应和转录因子相关的差异显著性基因。【结论】对353个苗期耐冷QTL进行整合分析鉴定出82个苗期耐冷Meta-QTL，GO分析确定了448个候选基因，KEGG进一步确定了105个差异表达候选基因。上述结果为水稻苗期耐冷的分子标记辅助育种和基因克隆提供有用的信息。