基于生物大数据与云平台的技术在农业领域中有着广泛的应用。下面是一些相关的技术和论文，涉及到GWAS、转录组测序、QTL定位以及候选基因或遗传基础的挖掘。

1. GWAS（全基因组关联研究）：GWAS是一种通过比较大规模的基因组变异与表型差异之间的关联来寻找与特定性状相关的基因的方法。在谷子重要农艺及品质性状的研究中，GWAS可以帮助确定与这些性状相关的基因。

论文推荐：

• Li, C., et al. (2019). Genome-wide association study dissects the genetic architecture of oil biosynthesis in maize kernels. Nature Genetics, 51(5), 921-930.
• Huang, X., et al. (2010). Genome-wide association studies of 14 agronomic traits in rice landraces. Nature Genetics, 42(11), 961-967.

2. 转录组测序：转录组测序是通过测量细胞或组织中的所有转录本来研究基因表达的方法。通过转录组测序，可以了解谷子在不同生长阶段或环境条件下的基因表达模式，从而找到与农艺性状相关的基因。

论文推荐：

• Zhang, G., et al. (2019). Transcriptome analysis reveals the genetic basis underlying the biosynthesis of volatile oil, gingerols, and diarylheptanoids in ginger (Zingiber officinale Rosc.). BMC Genomics, 20(1), 1-16.
• Wang, Y., et al. (2019). Comparative transcriptome analysis reveals the regulatory networks of cytokinin in promoting grain filling of maize. BMC Genomics, 20(1), 1-16.

3. QTL定位：QTL（数量性状位点）定位是一种通过遗传连锁分析来确定与数量性状相关的基因位置的方法。在谷子的农艺性状研究中，QTL定位可以帮助确定控制这些性状的基因区域。

论文推荐：

• Liu, X., et al. (2019). QTL mapping for grain size and weight in maize under different water regimes. Frontiers in Plant Science, 10, 1-12.
• Wang, S., et al. (2019). QTL mapping for grain yield and yield components in a maize population. PLoS ONE, 14(1), e0210742.

4. 候选基因或遗传基础的挖掘：通过结合GWAS、转录组测序和QTL定位等技术，可以挖掘与谷子重要农艺及品质性状相关的候选基因或遗传基础。

论文推荐：

• Zhang, Y., et al. (2018). Identification of candidate genes for grain number in rice (Oryza sativa L.) via genome-wide association mapping. BMC Plant Biology, 18(1), 1-14.
• Li, Y., et al. (2019). Identification of candidate genes for grain size and weight in maize by GWAS. Frontiers in Plant Science, 10, 1-12.

以上是一些与谷子重要农艺及品质性状相关的技术和论文，希望对你的研究有所帮助。如果需要更多信息或其他方面的帮助，请随时告诉我。