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 阅读全文
posted @ 2025-10-25 21:12
生物信息与育种
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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。 阅读全文
posted @ 2025-10-25 21:09
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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 阅读全文
posted @ 2025-10-25 21:03
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摘要：
研究对象与核心思想 • 数量遗传学研究数量性状（如身高、产量等连续变异性状）的遗传规律。 • 特点：受多基因控制，且环境效应显著。 单基因模型基础 • 单基因模型是数量遗传理论的起点，假设一个基因位点有两个等位基因（A和a），形成三种基因型（AA、Aa、aa）。 • 定义三种基因型的基因型值：AA 阅读全文
posted @ 2025-10-25 21:02
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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 阅读全文
posted @ 2025-10-25 21:00
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分享一则报告，系统总结了植物育种中常用的交配设计（Mating Designs）方法。 定义与目的 定义：交配设计是指为产生后代而在植物群体间有计划的杂交方案。目的：理解性状或行为的遗传控制机制；为作物品种开发提供基础群体。 选择交配设计的因素 •植物的授粉方式（自花或异花授粉）•杂交方式（人工或自 阅读全文
posted @ 2025-10-25 20:59
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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
posted @ 2025-10-25 20:57
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数量遗传学是智能育种必学课程，这里推荐一本由中国农科院作物科学研究所王建康老师主编的教材。 本书系统介绍群体遗传与数量遗传的基本理论及其在动植物育种中的应用。全书分群体遗传、数量遗传、育种应用和基因定位四部分。第1~5章为第一部分，是群体遗传学基本理论，主要介绍群体遗传结构与交配系统之间的关系、群体 阅读全文
posted @ 2025-10-25 20:56
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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
posted @ 2025-10-25 20:55
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分享一则由埃及农业基因工程研究所（AGERI）的Dina El-Khishin教授撰写《Marker Assisted Selection（MAS，标记辅助选择）》的报告，系统介绍了分子标记在植物育种中的应用，特别是如何利用MAS技术应对气候变化背景下的作物改良需求。 MAS的基本概念 • 定义：M 阅读全文
posted @ 2025-10-25 20:51
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2025年7月，伊利诺伊大学香槟分校和加州大学圣地亚哥分校的研究团队在预印本平台arXiv发表了题为GenoMAS: A Multi-Agent Framework for Scientific Discovery via Code-Driven Gene Expression Analysis的论 阅读全文
posted @ 2025-10-25 20:47
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MAGIC群体简介 植物遗传研究的重要优势是遗传群体构建的便利。传统上用于遗传作图的主要有基于连锁分析的双亲群体和基于关联分析的自然群体和多亲群体。但由于双亲群体的遗传背景狭窄，可定位的 QTL 有限，自然群体存在群体结构和低频变异等缺陷，多亲群体的关联分析检测功效低等原因，很难在单个群体中定位多个 阅读全文
posted @ 2025-10-25 20:46
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尽管相关研究已取得诸多进展，但抗病位点在育种实践中的应用仍面临若干关键挑战。首先，具有重要育种价值的遗传信息分散于大量文献中，这使得获取和解析全面的抗性图谱存在显著障碍。其次，抗病位点间的复杂互作关系及其对不同条锈菌生理小种抗性表现的动态差异尚不明确。再次，QTL区间内候选基因的筛选及其功能解析需要 阅读全文
posted @ 2025-10-25 20:44
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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
posted @ 2025-10-25 20:38
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分享一篇来自布宜诺斯艾利斯大学今年发表的综述文章《50 years of breeding to improve yield: how maize stands up to climate change》，该文回顾了过去50年玉米育种在提高产量方面的成就，分析了这些改良如何帮助玉米适应气候变化，并探 阅读全文
posted @ 2025-10-25 20:37
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分享一篇最近发表在Nature Methods上的生物智能体： GeneAgent。这是一个基于 LLM 的智能体，用于基因集分析；它通过与生物数据库的自主交互来验证自身输出，从而减少幻觉。在来自不同来源的 1,106 个基因集上的评估表明，GeneAgent 的准确性显著优于 GPT-4。专家评审 阅读全文
posted @ 2025-10-25 20:35
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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 阅读全文
posted @ 2025-10-25 20:34
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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 @ 2025-10-25 20:32
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摘要：
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 @ 2025-10-25 20:28
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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 阅读全文
posted @ 2025-10-25 20:26
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