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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
posted @ 2025-07-29 22:00
生物信息与育种
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植物表型分析越来越依赖于(半)自动化的基于图像的分析工作流程，以提高其准确性和可扩展性。然而，许多现有的解决方案仍然过于复杂，难以重新实现和维护，并对没有大量计算专业知识的用户构成很高的障碍。为了应对这些挑战， 本文提出了PhenoAssistant，一个开创性的人工智能驱动系统，通过直观的自然语言 阅读全文
posted @ 2025-07-29 21:59
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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 阅读全文
posted @ 2025-07-29 21:58
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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（ 阅读全文
posted @ 2025-07-29 21:56
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分享一篇报告：分子和数量遗传学为作物改良带来最大遗传增益。主要内容如下： 研究背景与意义 • 遗传增益（Genetic Gain）：指通过育种选择，在群体中平均遗传值或表型值的提升。 • 现实需求： • 到2050年粮食产量需翻倍； • 气候变化可能导致产量下降20%； • 当前遗传增益率仅0.8– 阅读全文
posted @ 2025-07-29 21:51
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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 阅读全文
posted @ 2025-07-29 21:50
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分享一则报告：Genomic Aided Selection for Crop Improvement，系统综述了利用基因组学手段促进作物改良的最新进展、技术路线、瓶颈与未来方向，并给出三个豆科作物的典型案例。核心内容可概括为“一条主线、三大板块、九个要点”。 一条主线 “以分子标记为桥梁，把基因组 阅读全文
posted @ 2025-07-29 21:48
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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 阅读全文
posted @ 2025-07-29 21:45
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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, 阅读全文
posted @ 2025-07-29 21:43
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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。 阅读全文
posted @ 2025-07-29 21:41
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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
posted @ 2025-07-29 21:39
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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 阅读全文
posted @ 2025-07-29 21:37
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分享一则报告：用于遗传标记的连锁作图，核心内容概括如下： 遗传改良需求全球食品生产需求推动了对作物遗传改良的进展，其中快速鉴定可用于作物育种的遗传基因/标记是关键一步。 数量性状的遗传控制作物中大多数具有生物学和经济意义的性状是数量性状，表现为连续变异，受多基因控制，识别这些性状背后的基因较为困难。 阅读全文
posted @ 2025-07-29 21:34
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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 阅读全文
posted @ 2025-07-29 21:33
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分享一则来自埃及阿斯尤特大学农学院遗传学系的报告，主题为：数量性状位点（QTL）分析及其在植物育种中的应用。 这篇报告的主要内容是关于数量性状位点（QTL）分析及其在植物育种中的应用。报告首先介绍了数量性状与质量性状的区别，阐述了数量性状受多基因控制、易受环境影响且表现为连续变异的特点。接着解释了Q 阅读全文
posted @ 2025-07-29 21:30
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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 阅读全文
posted @ 2025-07-29 21:28
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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 阅读全文
posted @ 2025-07-29 21:25
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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
posted @ 2025-07-29 21:23
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