目錄 1. 優勢雜交育種預測 2. GS育種原理與模型算法 嶺回歸和LASSO回歸 貝葉斯方法 GBLUP和RRBLUP 偏最小二乘法 支持向量機/支持向量回歸 其他方法 3. 模型預測能力驗證 ...
中國農業大學等多家單位 年合作發表在 遺傳 雜志上的綜述,筆記之。 作者中還有李寧院士,不勝唏噓。 .概述 GS的兩大難題:基因組分型的成本,基因組育種值 genomic estimted breeding value, GEBV 的准確性。 基於個體的基因組估計育種值GEBV比傳統基於系譜的估計育種值 estimted breeding value, EBV 准確性更高。 GS實施示意圖: 基於 ...
2020-12-15 17:21 0 571 推薦指數:
目錄 1. 優勢雜交育種預測 2. GS育種原理與模型算法 嶺回歸和LASSO回歸 貝葉斯方法 GBLUP和RRBLUP 偏最小二乘法 支持向量機/支持向量回歸 其他方法 3. 模型預測能力驗證 ...
目錄 1. 簡介 2. BLUP類模型 3. Bayesian類模型 4. 機器學習 5. GWAS輔助的GS 6. 雜交育種 7. 多性狀 8. 長期選擇 9. 預測准確性評估 10. GS到植物育種 11. 未來展望 ...
目錄 1. GS/GP在植物育種中的角色 2. GP模型應用 3. GP模型的准確性 4. 植物育種的GS展望 5. 小結 Genomic SelectioninPlant Breeding: Methods,Models ...
全基因組選擇(Genomic selection, GS)是一種利用覆蓋全基因組的高密度標記進行選擇育種的新方法,可通過早期選擇縮短世代間隔,提高育種值(Genomic Estimated Breeding Value, GEBV)估計准確性等加快遺傳進展,尤其對低遺傳力、難測定的復雜性狀具有較好 ...
目錄 1. GS概況 2. GS模型 1)直接法 GBLUP 直接法的模型改進 ①單隨機效應 ②多隨機效應 2)間接 ...
目錄 說明 1.前言 2.植物GS瓶頸 3.提高GS預測的准確性 4.GS與現代育種技術結合 5.GS開源育種網絡 說明 Enhancing Genetic Gain through Genomic Selection: From ...
目錄 1. 理論 2. 實操 2.1 rrBLUP包簡介 2.2 實操 3. 補充說明 關於模型 關於交叉驗證 參考資料 1. 理論 rrBLUP是基因組選擇最常用的模型之一,也是間接 ...
植物vs動物總結版: 簡述高等植物基因組(可以以擬南芥和水稻基因組為例)與高等動物基因組(可以以人類、果蠅等基因組為例)在基因結構層面展示出來的基本差異。 高等植物基因組與高等動物基因組在基因結構上的基本差異主要是生命組學的第一困境,即復制-轉錄負載困境。 機制: 1.從平衡流 ...