随笔分类 - GS
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
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
摘要：分享一篇2025年10月9日由华中农业大学国家作物遗传改良重点实验室在arxiv预印本上发表的文章：DPCformer: An Interpretable Deep Learning Model for Genomic Prediction in Crops。该研究开发了一种名为DPCformer的
阅读全文
摘要：分享一篇2025年8月28日由中国农业科学院深圳农业基因组研究所刘毓文课题组在《GigaScience》上发表题为“DeepAnnotation: A novel interpretable deep learning–based genomic selection model that integ
阅读全文
摘要：分享一篇中国农科院深圳基因组所周永锋老师团队发表在JGG上的文章：Integrative multi-omics and genomic prediction reveal genetic basis of early salt tolerance in alfalfa，研究了紫花苜蓿（Medica
阅读全文
摘要：研究背景 全基因组选择（genomic selection, GS）是现代分子育种中的一项重要技术，作为一种强大的机器学习GS方法，堆叠集成学习（stacking ensemble learning, SEL）有效地融合了不同模型（基学习器）的优势，以精确描绘表型与基因型之间的复杂关系。然而，在SE
阅读全文
摘要：基因组选择（GS）和表型选择（PS）被广泛用于加速植物育种。然而，在处理处理复杂性状时，这两种选择方法的准确性、稳健性和可转移性尚未得到充分探索。近日，南京农业大学丁艳锋团队在Plant Communications发表题为GPS: Harnessing data fusion strategies
阅读全文
摘要：菲律宾洛斯巴诺斯（2025 年 2 月 26 日）——国际水稻研究所（IRRI）正式发布全新 AI 驱动数字平台，可显著加速全球杂交水稻育种与亲本筛选工作，通过推广高产且气候智能型杂交水稻，为粮食安全与可持续农业作出贡献。 该平台被命名为“全球 AI 杂交水稻平台”（ Global AI-Hybri
阅读全文
摘要：分享一则 来自Violina Bharali 博士课程报告——《Accelerating crop genetic gains with genomic selection》 。基因组选择通过“全基因组预测 + 快速世代 + 高通量数据”三重加速，让作物育种从“马拉松”变成“接力赛”，为保障粮食安全
阅读全文
摘要：今日分享一份来自Computomics公司的报告，主题：利用先进机器学习实现预测性植物育种。 Computomics官网：https://www.computomics.com/home.html 1. 公司&团队 • Computomics 2012 年成立于德国，由 ETH 苏黎世、马普所与图宾
阅读全文
摘要：研究目标 研究方法 数据整合 基因组• ：eQTL（表达数量性状位点） 代谢组• ：开放染色质区（OCR）、低甲基化区（HMR） 功能变异贡献评估 • 计算每个变异的“功能评分”，筛选前5%、10%、30%为高影响变异（top sets）。 预测模型比较 GWAS与QTL富集分析 关键结果 功能变异
阅读全文
摘要：分享一篇鲁东大学发表在《智慧农业导刊》上的一篇关于小麦GS的研究文章，题目为：基于人工智能算法的小麦全基因组选择育种技术研究。 这篇文章的核心内容是研究如何利用人工智能算法进行小麦全基因组选择育种技术的研究，以提高小麦产量并筛选出影响小麦性状的关键基因序列。文章通过对比五种机器学习模型和两种传统育种
阅读全文
摘要：玉米生物学与遗传改良（四） 基因组预测、多组学大数据及智能育种 -请点击论文题目查看原文- Increasing Fusarium verticillioides resistance in maize by genomics-assisted breeding: Methods, progress
阅读全文
摘要：全基因组预测是如今作物育种的核心技术之一，能够有效缩短育种周期。近年来基于深度学习的全基因组预测技术快速发展，已初步应用于水稻、玉米、大豆等主要作物。然而，小麦的多倍体结构涉及复杂的等位基因之间的相互作用以及明显的非加性效应，使其在复杂性状的预测中面临着诸多挑战。 2025年4月，山东农业大学智农A
阅读全文
摘要：注：转载派斯维育种。内容仅供交流学习，如有侵权请联系后台删除。 欢迎加入知识星球，新人入社群限时优惠券100元。
阅读全文
摘要：近日，南京农业大学前沿交叉研究院作物时空表型组学团队在Plant Communications发表题为GPS: Harnessing data fusion strategies to improve the accuracy of machine learning-based genomic an
阅读全文
摘要：这篇报告主要介绍了基因组选择（Genomic Selection, GS）在印度Acharya NG Ranga农业大学的应用，特别是在水稻育种中的实践和效果。报告详细阐述了GS的原理、流程、统计方法以及在水稻育种中的具体应用和取得的成果。 背景知识 基因组选择（GS）是一种基于全基因组标记的辅助选
阅读全文
摘要：这篇报告的核心内容是探讨如何通过基因组技术和相关技术在热带地区提高玉米育种的遗传增益。报告详细介绍了玉米育种中的遗传增益概念、基因组技术的应用、以及如何通过这些技术提高选择强度、选择准确性、遗传变异和缩短育种周期等关键因素来实现更高的遗传增益。 1. 遗传增益在玉米育种中的重要性 报告首先介绍了遗传
阅读全文
摘要：报告主题：构建可复制和可推广的基因组预测模型 报告人：Levi Waldron（Virginia Commonwealth University & City University of New York） 报告日期：2018年10月5日 主要内容 1. 背景介绍 • 基因组预测模型在生物医学研究中
阅读全文
浙公网安备 33010602011771号