随笔分类 - GS
摘要：尽管基因组预测的育种值通常是基于各种统计方法计算的，如基因组最佳线性无偏预测（GBLUP）、贝叶斯回归模型等，但这些方法通常假设复杂性状受许多微效基因影响，且基因型和表型之间的关系是线性的。虽然有效，但线性假设可能限制了它们在全基因组预测上的表现。 机器学习模型的发展允许进行高维非线性回归，有效捕捉
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摘要：近期，安徽农业大学信息与人工智能学院在期刊 npj | systems biology and applications 上发表论文：Crop-GPA: an integrated platform of crop gene-phenotype associations。提出了Crop-GPA（ h
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摘要：近期，瑞典Rodomiro Ortiz团队在Molecular Plant发表综述：Genomic selection in plant breeding: Key factors shaping two decades of progress，总结了近20年植物基因组选择育种的影响因素和重要进展。
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摘要：分享一篇近期来自华中农大王旭彤老师（即SoyDNGP作者）的综述，以SoyDNGP为例。建议参考之前的推文：基于深度学习框架的基因组预测新模型SoyDNGP。 摘要 人工智能（AI）与作物育种的结合代表了向数据驱动型农业实践的范式转变，旨在提高作物改良的效率和精度。本文对大豆深度神经网络等基因组预测
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摘要：在基因组选择领域，"准确性"（Accuracy）和"预测能力"（Prediction Ability）是两个常用的评价指标，用于衡量基因组选择模型的性能。 在学术研究中，两者都有用到，但没有明显区分，容易出现混用情况。 以下是一篇文章中的定义： https://bmcgenomics.biomedc
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摘要：本文旨在比较机器学习方法在基因组预测中的表现，并评估其对高维数据的处理能力。作者使用了正则化回归、深度学习、集成和实例基础学习等不同类型的监督学习方法，分别应用于模拟动物育种数据集和三个实际玉米育种数据集中。 结果表明，机器学习方法的表现和计算成本取决于数据和目标性状，简单线性混合模型和正则化回归方
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摘要：中国农业科学院作物科学研究所联合国际玉米小麦改良中心（CIMMYT）等单位在《The Crop Journal》发表论文：Genomic prediction of yield performance among single-cross maize hybrids using a partial
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摘要：本文来自《基因组选择对培育气候适应性作物的意义》一些研究和观点。 重点摘要 基因组选择是改善植物复杂性状（如生物和非生物胁迫耐受性）和实现可持续生产的有力工具。基因组选择能够显著提高植物的气候适应性和产量，并且预测准确性高。 不同统计模型对预测精度的影响：比较了单因素线性模型（SSGBLUP）、半参
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摘要：本文介绍了一个名为SeqBreed的Python工具，用于评估基因组预测在复杂情况下的表现。该工具可以模拟任何数量的由任意数量的因果位点决定的复杂表型，可实现了GBLUP、SSGBLUP、PBLUP等，并支持多种基因组预测方法和复杂染色体类型。作者使用了果蝇和四倍体马铃薯的数据集进行了测试，并展示了
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摘要：这是美国爱荷华州立大学工业工程系王立志老师联合同校老师发表的一篇文章。Front. Plant Sci.虽然影响因子不高（大家应该都知道偏应用的数量遗传学发表的期刊普遍不高），但本文的引用还是蛮高的，好像是年度最佳论文之一吧。 本文介绍了一种基于深度学习的框架，用于预测作物产量。该框架结合使用卷积神
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摘要：目录GS架构GS模型GS论文GS工具影响GS因素总结 过去的二十年，GS已被全球动物育种计划广泛采用，因为它有可能提高选择准确性，最大限度地减少表型，缩短周期和增加遗传增益。此外，鉴于GS在提高小麦、玉米和水稻等谷类作物的产量、生物和非生物胁迫耐受性以及品质方面取得了可喜的初步评估结果，因此正在探索
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摘要：在GS领域，虽然已经开发了众多统计模型，但其中大多数是针对数量连续性状的，只有少数是针对离散性状。近日，CIMMYT的Jose Crossa（数量遗传学领域大佬，详见：https://www.cimmyt.org/people/jose-crossa/）针对离散性状提出了一个在贝叶斯框架下的离散对数
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摘要：目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma
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摘要：本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家，在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时，他也是VSN的国际顾问，没错，就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间，他主要集
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摘要：本报告是Ben Hayes和Hans Daetwyler合著。 关于Ben Hayes，前文已经介绍。详见：https://qaafi.uq.edu.au/profile/1059/ben-hayes Ben Hayes是澳大利亚昆士兰大学教授，昆士兰州农业和食品创新联盟动物科学中心主任，也是千牛基
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摘要：关于Ben Hayes详见：https://qaafi.uq.edu.au/profile/1059/ben-hayes Ben Hayes是澳大利亚昆士兰大学教授，昆士兰州农业和食品创新联盟动物科学中心主任，也是千牛基因组计划的发起者。在牲畜、作物、牧场和水产养殖物种的遗传改良方面拥有丰富的研究经
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摘要：Julius Van der Werf是新英格兰大学（University of New England，UNE）教授，专门从事遗传评估、育种计划设计、育种目标和基因组选择方面的研究。他指导了60多名博士生。2003 年至 2019 年，他担任绵羊 CRC 遗传学项目的经理，在此期间，澳大利亚绵羊产
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摘要：Julius Van der Werf是新英格兰大学（University of New England，UNE）教授，专门从事遗传评估、育种计划设计、育种目标和基因组选择方面的研究。他指导了60多名博士生。2003 年至 2019 年，他担任绵羊 CRC 遗传学项目的经理，在此期间，澳大利亚绵羊产
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摘要：目录 这是美国乔治亚大学（University of Georgia）李增禄教授在山东农业大学做的一场最新报告。李教授主要从事大豆高产、优质、抗病虫育种，大豆遗传资源鉴定、利用及创新，目标性状基因定位，分子育种方法的开发和利用、基因组选择等研究工作。 关于李教授：https://cropsoil.u
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摘要：目录书籍信息概括目录免费电子书获取方式 书籍信息 书名：Genomic prediction of complex traits: methods and protocols 出版：New York, NY : Humana Press, [2022] 作者：Nourollah Ahmadi, Jé
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