摘要：
首先，理解以下基本概念： 先验分布 (Prior Distribution): 在没有观察到数据之前，我们对未知参数的信念或假设。例如，我们可能相信标记的效应大部分是接近0的。 数据 (Data): 这就是我们有的基因型和表型数据。 后验分布 (Posterior Distribution): 当我 阅读全文
posted @ 2023-10-14 14:06
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摘要：
GBLUP（Genomic Best Linear Unbiased Prediction）是一种在基因组选择中广泛使用的方法，但它也有一些潜在的缺点和限制，包括： 计算复杂性：GBLUP的计算复杂性相对较高，特别是在大规模基因组数据集上。需要处理大量的SNP标记数据，这可能需要大量的计算资源和时间 阅读全文
posted @ 2023-10-13 15:34
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摘要：
想象一下，你正在尝试预测一种植物的产量，你手头有这些植物的DNA信息（称为基因组数据或标记）以及它们的实际产量。你的目标是，当获得一个新的植物的DNA信息时，你想用它来预测这个植物的产量，即使你并不知道它的实际产量。 GBLUP是帮助你完成这项任务的工具之一。 线性预测: GBLUP的核心是一个线性 阅读全文
posted @ 2023-10-13 15:28
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摘要：
GS与传统表型选择（PS）的比较: Vivek等人进行的研究比较了玉米在干旱条件下的GS和PS。结果发现，使用PS时，每周期的收益是0.27 (t/ha)，而使用GS时增加到了0.50 (t/ha)。将这些值除以周期长度，干旱条件下的年遗传增益分别为0.067（PS）和0.124（GS）。 在最佳条 阅读全文
posted @ 2023-10-13 11:00
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摘要：
MAS (标记辅助选择，Marker-Assisted Selection): MAS 主要基于特定的遗传标记来选择有利的基因型。一个简化的公式描述为： 其中， Y 是性状的观测值。 μ 是整体平均值。 M 是标记值（通常为0, 1或2，表示特定标记的等位基因数量）。 β 是标记效应。 e 是误差项 阅读全文
posted @ 2023-10-13 10:39
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摘要：
首先，从“遗传效应”开始说起。 想象一下，你有一堆乐高积木，每块都有它特定的颜色和形状。如果你要建一个小房子，每块乐高的选择都会影响房子的最终外观。 同样地，每个生物体都由许多基因组成，每个基因都对这个生物的某些特性有所影响。这种影响我们称之为“遗传效应”。 现在，进入“加性遗传效应”： 加性遗传效 阅读全文
posted @ 2023-10-13 09:25
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摘要：
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import Sequential from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Conv2D, 阅读全文
posted @ 2023-10-08 17:02
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import os import tensorflow as tf # Load compressed models from tensorflow_hub os.environ['TFHUB_MODEL_LOAD_FORMAT'] = 'COMPRESSED' import IPython.dis 阅读全文
posted @ 2023-10-08 16:56
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import numpy as np import tensorflow as tf # 需要安装pip install opencv-python==4.5.3.56 import cv2 from IPython.display import Image, display from tensor 阅读全文
posted @ 2023-10-08 16:11
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import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Add, Dense, Activation, ZeroPadding2D, BatchNormalization, Flatt 阅读全文
posted @ 2023-10-08 15:00
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