2026年2月24日
如何实现分子遗传学与植物育种学的融合？
摘要： 分享一篇2025年发表于 Plant Physiology的综述：Integrating molecular genetics with plant breeding to deliver impact。该文讨论分子遗传学如何在现实育种中真正产生“可落地的影响”，并以“早期职业研究者”为主要受众，系 阅读全文
posted @ 2026-02-24 18:20 生物信息与育种 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
农业机理模型知多少？
摘要： 农业机理模型体系分类与核心模型对比分析 农业机理模型作为农业数字化的核心技术支撑，以植物生理学、土壤物理学、大气动力学等经典理论为基础，从第一性原理完成农业生产系统的数学重构，区别于纯数据驱动的“黑箱”模型，这类“白箱”模型具备物理机制明确、可解释性强的核心特征。本文基于农业生产全链条的技术需求与研 阅读全文
posted @ 2026-02-24 17:40 生物信息与育种 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
多个基因组选择模型该如何加权集成？
摘要： 近日，澳大利亚昆士兰大学Mark Cooper 教授团队在 bioRxiv 上发表了题为“Improved Ensemble Performance by Weight Optimisation for the Genomic Prediction of Maize Flowering Time T 阅读全文
posted @ 2026-02-24 16:59 生物信息与育种 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)
李家洋&钱前院士综述Rice2035：水稻研究与育种的十年愿景
摘要： Molecular PlantRice2035: A decadal vision for rice research and breeding MP。没想到水稻这一重要作物整整晚了一年发表~ 背景与挑战 ： ： • 气候变化加剧 • 资源限制（水、肥料、农药等） • 产量与抗性之间的权衡 图1. 阅读全文
posted @ 2026-02-24 16:33 生物信息与育种 阅读(36) 评论(0) 推荐(0)
2026年2月4日
Advanced Genetics｜作物杂种优势遗传机理的定量解析
摘要： 杂种优势（Heterosis）是指F₁杂交后代在形态、生理或化学性状上优于其亲本的生物学现象，在自然界中广泛存在。查尔斯·达尔文在约150年前，首次对植物的杂种优势进行了科学而系统的描述[1]。在作物育种中，美国育种家约于上世纪30年代开始利用玉米的杂种优势[2]，所选育的杂交品种产量可达自交系的近 阅读全文
posted @ 2026-02-04 23:01 生物信息与育种 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
2025年10月26日
生物信息与育种-全基因组选择/预测（GS/GP）合集【持续更新~】
摘要： 系列报告 基因组选择（GS）让育种进入预测时代 全基因组选择：理论探讨 基因组选择（GS）如何加速作物遗传增益？ Computomics：利用先进的机器学习实现预测性植物育种 基因组选择：加速遗传增益，缩短育种周期 基因组选择在水稻育种中的应用与效果 【报告解读】构建可复制和可推广的基因组预测模型 阅读全文
posted @ 2025-10-26 20:21 生物信息与育种 阅读(199) 评论(0) 推荐(0)
gReLU：让DNA序列建模、解读与设计化繁为简的开源框架
摘要： 分享一篇近期发表在Nature Methods上的文章：gReLU: a comprehensive framework for DNA sequence modeling and design。研究团队推出了一个全面的DNA模型软件框架 gReLU，可实现数据预处理、建模、评估、解释、变异效应预测 阅读全文
posted @ 2025-10-26 20:20 生物信息与育种 阅读(47) 评论(0) 推荐(0)
一个用于从头发现植物转录因子结合位点的可解释生成式深度学习系统
摘要： 分享一篇由阿三团队近期发表在Plant Commun上的文章：PTF-Vāc: An explainable and generative deep co-learning encoders-decoders system) for ab-initio discovery of plant tran 阅读全文
posted @ 2025-10-26 20:19 生物信息与育种 阅读(52) 评论(0) 推荐(0)
拜耳作物科学提出一种生物学引导的神经网络框架用于基因组选择（GS）
摘要： 分享一篇2025年10月16日由拜耳旗下的拜耳作物科学公司在arxiv预印本上发表的文章：Biology-informed neural networks learn nonlinear representations from omics data to improve genomic predi 阅读全文
posted @ 2025-10-26 20:19 生物信息与育种 阅读(122) 评论(0) 推荐(0)
如何利用AI挖掘基因？一个很好的水稻例子
摘要： 分享一篇近期由海南大学王华锋教授团队发表在International Journal of Biological Macromolecules（IF=8.5，JCR1）上的文章：Machine learning and functional validation identify OsRAV11/1 阅读全文
posted @ 2025-10-26 20:18 生物信息与育种 阅读(91) 评论(0) 推荐(0)
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