随笔分类 - GS
摘要：植物基因组里藏着大量调控元件和结构信息，它们分布在编码区和非编码区，参与转录起始、可变剪接、染色质开放等关键过程。这些区域碱基组成不均、依赖关系长、交互复杂，传统窗口式模型很难捕捉全局上下文。 高通量测序数据越来越多，物种越来越广，我们急需一个能跨物种泛化、支持多任务学习的统一建模框架。 植物科学领
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摘要：近期，山东农业大学刘红军联合内布拉斯加大学杨金良等团队在Nature Communicaitons 上发表研究论文：The incomplete dominance of gene expression controlled by Trans-eQTL hotspots contributes to
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摘要：番茄是重要蔬菜与果实研究模式植物，经万年人工驯化形成现代品种。人工选择提升产量等性状，但造成遗传瓶颈、多样性降低与有害突变积累。当前育种转向风味与营养，亟需以基因组解析为基础的精准设计育种。 近日，南京农业大学园艺学院吴瑶瑶教授团队在园艺学顶刊Horticulture Research上在线了题为：
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摘要：提高大豆籽粒蛋白含量是大豆遗传育种的核心目标之一。传统育种依赖多年多点田间表型筛选，周期长且成本较高。东北农业大学宁海龙教授团队近期在The Crop Journal发表研究，系统整合基因挖掘、基因组选择模型与计算机模拟育种技术，构建从基因定位到杂交组合优化的完整技术链条，为高蛋白大豆品种选育提供可
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摘要：全基因组重测序技术凭借覆盖全面、检测精准的特点，已成为挖掘功能位点、解析性状遗传基础的重要工具。随着研究群体规模的持续扩大，面对畜禽、水产以及水稻、小麦、玉米、大豆等作物的大样本量数据，常规计算平台常面临资源紧张、分析周期长等问题，影响项目整体进度。 米源生物基于企业级高性能计算集群与优化并行策略，
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摘要：最近和朋友聊到一个问题：为什么现在的大语言模型在解读基因组数据时，效果总差那么一点意思？ 不是模型能力不够，也不是训练数据不足，问题可能出在数据格式本身。 比如我们用了十几年的VCF格式，设计初衷是让生物信息分析师能看懂、能处理。每一行记录的是与参考基因组的差异，配合大量的元数据和外部注释文件，人类
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摘要：2025年10月，国际水稻研究所（IRRI）公开发布了其水稻育种现代化的核心成果——Onerice育种框架，其宣称该框架已在IRRI及其合作伙伴的育种网络中全面落地。那么，今天我们来了解一下这个Onerice育种框架到底是个什么。 基于OneRice开发的优质水稻品种，以适应优先市场细分。图片来源于
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摘要：基因挖掘与性状定位是连接表型变异与底层核酸序列差异的关键桥梁。长沙米源生物科技有限公司依托高密度变异图谱与多组学生信算力，构建涵盖全基因组关联分析、高密度遗传图谱构建及极端混池分组分析的高效挖掘体系，旨在为复杂数量性状与单基因突变性状提供精确的分子标记与候选功能靶标。 一、基因挖掘核心服务体系 1.
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摘要：最近在一对一辅导一位同学做全基因组关联分析（GWAS）项目。他在处理一批水稻的数据时，使用 rMVP 跑流程遇到了几个非常典型的坑。从上千万个原始变异位点的质控过滤，到代码报错排查，再到最终模型选择，在这里记录总结下，供开展植物 GWAS 的同行参考。 一、 过滤位点过犹不及 在使用 PLINK 对
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摘要：近日，华中农业大学胡学海&上海交通大学陆钰明团队在Plant Communications 发表了题为TargetGAN: A generative AI framework for designing plant core promoters with targeted activity 的研究文
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摘要：陆地植物约有45万个物种，构成了陆地生态系统的根基，也支撑着人类文明。从不足0.1Gb到超过160Gb的基因组大小，从以单倍体配子体为主到以二倍体孢子体为主的生活史，从根、叶、花、果等复杂器官的诞生到退化或高度特化，陆地植物展现出了惊人的形态、核型、生态和生理多样性。然而，这些多样性的基因组基础，至
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摘要：分享近期一篇发表在 Communications Biology 上比较接地气的文章：Large scale wheat data integration improves genomic prediction accuracy with the potential to facilitate in
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摘要：全基因组重测序（Whole Genome Resequencing, WGRS）是对已知参考基因组序列的物种进行个体或群体测序，通过与参考图谱比对，全景式鉴定单核苷酸多态性（SNP）、小片段插入缺失（InDel）、结构变异（SV）及拷贝数变异（CNV）等遗传变异。该技术是开展种质资源评价、群体演化解
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摘要：近期，张志武&王嘉博老师在Molecular Biology and Evolution上发表GAPIT Version 4。 GAPIT 第4版的核心是将全基因组关联分析（GWAS）结果整合到基因组预测（GP）中，提出了一种称为 GAGBLUP（GWAS-Assisted Genomic BLUP
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摘要：中国是全球首个成功实现杂交水稻商业化应用的国家。自1964年袁隆平院士团队开启水稻雄性不育研究，到1970年发现野败型不育系，再到1973年三系杂交体系正式建立，这项技术在半个世纪里深刻改变了中国的水稻生产格局。近期谢华安&韩斌&程式华等团队联合在《Rice Science》上发表文章：Three-
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摘要：最近读到国家生物信息中心章张研究员发表在《Fundamental Research》的一篇观点文章，讨论生物信息学如何推动生物学研究范式的转变。内容扎实，视角独特，值得同行认真思考。 生物学现在处在什么阶段 科学发展的范式通常分为四类：经验观察、理论构建、计算模拟、数据驱动。表面看生物学似乎四者兼备
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摘要：在作物育种中，解析基因型与表型之间的关系是实现精准分子育种的核心挑战。然而，复杂性状往往由众多微效基因控制，传统统计模型和现有深度学习方法在捕捉长程基因组依赖、处理超高维数据以及提供生物学解释方面仍存在明显短板。 近日，中国农科院团队在Nature Communications在线发表了一项突破性研
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摘要：在近日《Seed World》发布的技术评述中，针对人工智能（AI）如何深度嵌入育种全流程进行了系统性探讨。当前，作物育种正经历从“经验科学”向“智能驱动”的第五次革命（Breeding 5.0）。这种转变的核心在于通过高通量计算解决表型预测、基因型映射及环境互动等核心复杂问题。 北卡罗来纳州立大学
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摘要：经典的基因组选择思路尽可能剔除环境等非遗传因素影响来预测动植物表型，随着机器学习逐渐广泛应用，GxE越来越流行。 而作物生长模型以作物生长发育的内在规律为基础，综合作物遗传潜力、环境效应、调控技术之间的因果关系，定量描述和预测作物生长发育过程及其与环境的动态关系，通常用来预测品种环境区域适应性。 这
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摘要：科学计算领域长期存在一个矛盾：论文里的方法描述越精炼，复现它的代码就越难写。依赖冲突、版本迭代、边界条件修复，这些工程开销往往远超算法本身的设计成本。然而算法的核心思想往往早已在论文中得到了清晰描述。这引出一个值得检验的问题：如果只给大语言模型一篇论文，它能直接写出可用的代码吗？ 来自Cedars
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