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生物信息与育种
生信、AI、大数据与育种相关,微信公众号:生物信息与育种
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2023年12月10日
国际水稻所为你提供了一套免费开源的表型育种数据分析流程
摘要: 背景 每年国际水稻所(IRRI)的雨养稻育种(Rainfed Rice Breeding,RRB;所谓雨养就是无人工灌溉,仅靠自然降水作为水分来源)计划都会与区域合作伙伴共享耐旱、耐盐、耐热和耐淹的育种种质进行表型评估,从不同地点的几项试验中获得原始表型数据。例如,RRB在2019年从NARES合作
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posted @ 2023-12-10 16:51 生物信息与育种
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2023年11月11日
T2T组装时代的多基因组比对MGA
摘要: 多基因组比对 (multiple genome alignment, MGA)首先要定义多序列比对 (multiple sequence alignment, MSA)。MSA 是将同源关系分配给 3 个或更多序列的方法(对于 2 个序列,使用“成对”而非“多个”),其中一组核苷酸是同源的,如果它们
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posted @ 2023-11-11 16:38 生物信息与育种
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哪个才是首个(中国)大豆的T2T基因组版本?
摘要: 目录主要结果主要方法数据策略工具问题来了 2023年9月29日,哈尔滨工业大学王亚东团队联合中国农科院韩天富团队在bioRxiv发表了题为“A telomere-to-telomere genome assembly of Zhonghuang 13, a widely-grown soybean
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posted @ 2023-11-11 16:37 生物信息与育种
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再试GPT4 文生图DALL-E3
摘要: 11月6日,OpenAI在旧金山举办首届开发者大会,发布了更强大、更便宜(根本不!)的GPT-4Turbo,做出六大升级:更长的上下文长度、更强的控制、知识升级、多模态、模型微调定制和更高的速率限制。 每个功能又强化了,于是我再次试了下文生图工具DALL·E,看看它的绘图功能到底如何了。 试试领域相
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posted @ 2023-11-11 16:36 生物信息与育种
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Nature Plants | 从卫星监测的全大陆田间试验数据中获得主要作物性状的可解释机器学习模型
摘要: 目录背景信息论文背景:过去方案:论文的Motivation:实验方法主要结果代码获取 澳大利亚国立大学生物研究院研究团队使用机器学习模型分析了大规模农田试验数据和卫星数据,成功预测了重要农作物特征,并揭示了作物行为的驱动因素和复杂相互作用。 背景信息 论文背景: 预计到2050年,全球人口将增加20
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posted @ 2023-11-11 16:36 生物信息与育种
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R语言模型部署方法总结
摘要: 目录模型部署概述R语言模型云端/服务器部署httpuvjugopencpufieryplumberRserveRestRserve结语 模型部署概述 数据科学项目的生命周期通常以迭代方式执行以下主要阶段: 业务理解(Business understanding) 数据采集和理解(Data acqui
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posted @ 2023-11-11 16:35 生物信息与育种
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康奈尔大学生物信息中心主任关于基因组组装报告
摘要: Dr. Qi Sun是康奈尔大学高级研究员和生物信息学中心主任,长期以来从事生物信息学工作,在大数据的管理与分析上,特别是Genotype-By-Sequence (GBS),RNA-seq,ChIP-seq,small RNA,基因调控网络等方面积累了丰富的经验。在Science,Cell,Nat
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posted @ 2023-11-11 16:34 生物信息与育种
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如何快速纠正VCF文件中REF和ALT的位置错误?
摘要: 目录需求描述尝试解决正确解决 需求描述 一个很简单的需求:一批水稻材料的芯片数据(位点少),想看看它们在3K Rice中处于何种亚群和位置。就需要将芯片位点与3K RG位点整合后进行分析。 已知3K Rice位点可从SNP-Seek中下载:https://snp-seek.irri.org/_dow
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posted @ 2023-11-11 16:34 生物信息与育种
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植物基因组学和作物改良中的深度学习
摘要: 目录深度学习:概念、工具和注意事项沿着分子生物学的中心法则进行深度学习DNA和基因特性蛋白质特性模型和数据共享理解基因组变异:从关联到因果关系和分子机制深度学习育种4.0:编辑育种结论 植物基因组学取得了巨大进步,其特点是高通量技术的爆炸式增长,以低成本识别多维全基因组分子表型。更重要的是,基因组学
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posted @ 2023-11-11 16:32 生物信息与育种
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2023年11月4日
2023全基因组选择实操演练学习交流会(进阶班)
摘要: 目录课程介绍培训形式课程对象课程收获课程安排主讲专家收费标准扫码报名交费方式联系方式 课程介绍 全基因组选择(Genomic selection, GS)是一种利用覆盖全基因组的高密度标记进行选择育种的新方法,简言之就是在全基因组范围内的标记辅助选择。全基因组选择作为新一代的育种技术,通过构建预测模
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posted @ 2023-11-04 22:28 生物信息与育种
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