目录 1. 优势杂交育种预测 2. GS育种原理与模型算法 岭回归和LASSO回归 贝叶斯方法 GBLUP和RRBLUP 偏最小二乘法 支持向量机/支持向量回归 其他方法 3. 模型预测能力验证 ...
目录 . 简介 . BLUP类模型 . Bayesian类模型 . 机器学习 . GWAS辅助的GS . 杂交育种 . 多性状 . 长期选择 . 预测准确性评估 . GS到植物育种 . 未来展望 年 月张志武老师联合多家单位的大佬撰写的植物GS育种的最新进展,目前还只是预印版 改到第二版 。这篇综述涉及到GS在植物领域应用的最新进展,长达 页。不同于其他的综述描写空洞宽泛,这一篇特别对模型方法进 ...
2020-12-29 23:18 0 664 推荐指数:
目录 1. 优势杂交育种预测 2. GS育种原理与模型算法 岭回归和LASSO回归 贝叶斯方法 GBLUP和RRBLUP 偏最小二乘法 支持向量机/支持向量回归 其他方法 3. 模型预测能力验证 ...
目录 1. GS/GP在植物育种中的角色 2. GP模型应用 3. GP模型的准确性 4. 植物育种的GS展望 5. 小结 Genomic SelectioninPlant Breeding: Methods,Models ...
中国农业大学等多家单位2017年合作发表在《遗传》杂志上的综述,笔记之。 作者中还有李宁院士,不胜唏嘘。 1.概述 GS的两大难题:基因组分型的成本,基因组育种值(genomic estimted breeding value, GEBV)的准确性。 基于个体的基因组估计育种值 ...
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,可通过早期选择缩短世代间隔,提高育种值(Genomic Estimated Breeding Value, GEBV)估计准确性等加快遗传进展,尤其对低遗传力、难测定的复杂性状具有较好 ...
目录 说明 1.前言 2.植物GS瓶颈 3.提高GS预测的准确性 4.GS与现代育种技术结合 5.GS开源育种网络 说明 Enhancing Genetic Gain through Genomic Selection: From ...
目录 1. GS概况 2. GS模型 1)直接法 GBLUP 直接法的模型改进 ①单随机效应 ②多随机效应 2)间接 ...
目录 1. 理论 2. 实操 2.1 rrBLUP包简介 2.2 实操 3. 补充说明 关于模型 关于交叉验证 参考资料 1. 理论 rrBLUP是基因组选择最常用的模型之一,也是间接 ...
大家好,这里是专注表观组学十余年,领跑多组学科研服务的易基因。 概述: 基因表达模式的变化可能是由于在DNA序列不变的情况下基因组发生的修饰而引起的; 这些修饰包括胞嘧啶甲基化生成5-甲基胞嘧啶(5mC),从而产生可遗传的表观突变和新的表观等位基因。这种类型的非序列变异称为表观遗传学 ...