Los componentes de rendimiento son los objetivos de cría más importantes, determinando directamente la cría de maíz de alto rendimiento. Es bien sabido que estos rasgos están controlados por un gran número de loci de rasgos cuantitativos (QTL). Por lo tanto, comprender profundamente la base genética de los componentes de rendimiento e identificar genes candidatos reguladores clave puede sentar las bases para la cría de maíz mediante selección asistida por marcadores (MAS). En este estudio, nuestro objetivo fue identificar las regiones genómicas clave que regulan la formación de componentes de rendimiento en maíz a través de métodos bioinformáticos. Aquí, se recopilaron 554 QTL originales relacionados con 11 componentes de rendimiento, incluyendo la longitud de la mazorca (EL), el peso de cien granos (HKW), el peso de la mazorca (EW), el peso del tallo (CW), el diámetro de la mazorca (ED), el diámetro del tallo (CD), el número de filas de granos (KRN), el número de granos por fila (KNR), la longitud del grano (KL), el peso del grano por planta (GW) y el ancho del grano (KW) en maíz, de las bases de datos MaizeGDB, el centro nacional de información biotecnológica (NCBI) y la infraestructura nacional de conocimiento de China (CNKI). Luego, se construyó el mapa de consenso con una longitud total de 7154.30 cM. Aproximadamente el 80.32% de los QTL originales se proyectaron con éxito en el mapa de consenso, y se distribuyeron de manera desigual en los 10 cromosomas (Chr.). Además, se identificaron 44 meta-QTL (MQTL) mediante el meta-análisis. Entre ellos, 39 MQTL controlaron dos o más componentes de rendimiento, excepto el MQTL4 en Chr. 1, que estaba asociado con HKW; MQTL11 en Chr. 2, que era responsable de EL; MQTL19 en Chr. 3, que estaba relacionado con KRN; MQTL26 en Chr. 5, que estaba involucrado en HKW; y MQTL36 en Chr. 7, que regulaba EL. Estos hallazgos fueron consistentes con los resultados de correlación de Pearson, indicando que estos rasgos exhibieron fenómenos de herencia co-vinculados. Mientras tanto, se encontraron 159 genes candidatos en todos los intervalos de los MQTL anteriores, de los cuales, 29 genes codificaron ligasa de ubiquitina E3, que estaba relacionada con el tamaño y peso del grano. Otros genes estaban involucrados en múltiples procesos metabólicos, incluyendo la transducción de señales de hormonas vegetales, el crecimiento y desarrollo de las plantas, la síntesis y metabolismo de sacarosa y almidón, y el crecimiento reproductivo. En general, los resultados proporcionarán recursos genéticos confiables para la cría molecular de alto rendimiento en maíz.