随笔分类 - 文献
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
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摘要：机器学习模型在多组学数据中的应用常常需要在预测准确性与生物学可解释性之间进行权衡。一种新兴的深度学习架构通过结构化地编码生物学知识，以提升预测能力和可解释性。然而，更广泛地采用这种架构仍面临着机遇与挑战。 机器学习在高通量技术产生的数据中的应用彻底改变了生物学研究，促进了多种组学数据集在细胞系统多层
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摘要：研究意义 首次系统提出“多智能体 × 大语言模型”在农业中的完整技术框架，为“耕-种-管-收”全流程智能化、无人化提供理论+落地路线。 技术框架 • 多智能体系统（MAS）＝“角色分工 + 动态协作 + 分布式决策”。 • 大语言模型（LLM）＝每个智能体的“认知引擎”，负责语义理解、推理与生成。
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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
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摘要：在当今生命科学的最前沿，人工智能（AI）与基因编辑正在以前所未有的速度与深度实现融合。这不仅是两个技术体系的叠加，更是一场从“信息”通向“物质”、从“算法”走向“生命本质”的范式革命。AI为基因编辑注入了感知、预测与设计的能力，使人类在操控遗传信息、重构生命系统方面迈入一个更智能、更精确、更具创造力
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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
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摘要：转录因子 (TFs) 是通过结合 DNA 来控制基因表达时空定位的蛋白质。在植物中，数十个 TF 家族与不同的结合位点 (TFBSs) 集合相互作用，这些位点反映了每个 TF 在生物体功能和物种特异性适应中的作用。然而，定义这些作用并理解调控演化的更广泛模式仍然具有挑战性，因为预测的 TFBS 可能
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摘要：2025年5月28日，英国洛桑研究所（Rothamsted Research） Christophe Lambing团队于Plant Communications 在线发表了题为Integrating genome editing with omics, artificial intelligenc
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摘要：分享一篇来自德国霍恩海姆大学（University of Hohenheim）的Carl Friedrich Horst Longin团队在《Crop Science》杂志发表题为“Insights into a genomics-based pre-breeding program in whea
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摘要：2025年5月28日，英国洛桑研究所（Rothamsted Research） Christophe Lambing团队于Plant Communications 在线发表了题为Integrating genome editing with omics, artificial intelligenc
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摘要：中花11号（ZH11）作为一种重要的粳稻（Oryza sativa ssp. japonica）模式品种，因其高效的遗传转化能力和广泛的适应性而被广泛应用于水稻研究。然而，此前发布的ZH11基因组组装仍存在25个缺口，未能达到完整水平。 本研究旨在利用最新的长读长测序技术——PacBio HiFi（
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摘要：分享一篇今年由河南农业大学康相涛院士团队主导的研究论文Advanced molecular system for accurate identification of chicken genetic resources。该研究成功开发了一种高效、准确的鸡种质资源分子鉴定系统，文章提出的思路和方法，可
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摘要：随着全球人口的快速增长和气候变化带来的挑战，水稻育种面临前所未有的压力。《科技导报》邀请相关领域专家综述了传统育种技术与前沿育种技术在水稻种质创新中的应用，分析了各自的优劣势。提出了应综合运用多种育种技术，强化基因组学研究，优化基因编辑工具，并加强国际合作，以推动水稻育种的持续创新和发展。 水稻（O
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摘要：2025年7月，Horticulture Research在线发表了中国计量大学徐沛团队领衔著述的题为 A panomics-driven framework for the improvement of major food legume crops: advances, challenges,
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摘要：基因组技术生物育种技术集成与应用 作物杂种优势形成机理 作物生殖发育、雄性不育与杂种优势利用 作物关键基因挖掘与生物育种利用 作物基因组解析与生物育种应用 基因编辑技术人工智能大数据技术北京科技大学现代农学院万向元教授为本文通讯作者，魏珣教授、李紫文副教授为本文共同第一作者。
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摘要：近期，吉林省农科院张春宝团队联合中科院遗传所李红菊团队在《科学通报》发表以“大豆杂种优势利用：挑战与创新路径”为题的综述论文，从杂交大豆优势潜力挖掘及提升模式、新型不育系创制与应用策略、亲本异交率提升方法及杂交制种技术体系优化等方面评述了大豆杂种优势利用的瓶颈和挑战，提出创新发展路径，为加速杂交大豆
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摘要：近期，浙江大学农业与生物技术学院在Genomics Communications 发表了题为Unlocking rice's genetic potential: big data-driven insights from population genomics 的综述论文。该文总结了水稻群体基因组
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摘要：2024年10月，浙江大学农业与生物技术学院棉花团队在Crop Design上发表了题为“Predicting cold-stress responsive genes in cotton with machine learning models” 的研究论文，利用机器学习模型实现棉花冷胁迫响应基因
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摘要：谷晓峰团队《自然》（） 水稻是全球重要的粮食作物之一，提升其单产一直是水稻育种的核心目标。尽管我国水稻单产已高于全球平均水平，但仍仅为全球单产最高国家的60%左右，存在显著的提升空间。近年来，我国水稻单产增长逐渐放缓，亟需借助新兴的测序技术，加速对调控产量相关性状的关键基因的挖掘，为高产水稻育种提供
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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
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