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 . 簡介 . BLUP類模型 . Bayesian類模型 . 機器學習 . GWAS輔助的GS . 雜交育種 . 多性狀 . 長期選擇 . 預測准確性評估 . GS到植物育種 . 未來展望 年 月張志武老師聯合多家單位的大佬撰寫的植物GS育種的最新進展,目前還只是預印版 改到第二版 。這篇綜述涉及到GS在植物領域應用的最新進展,長達 頁。不同於其他的綜述描寫空洞寬泛,這一篇特別對模型方法進 ...
2020-12-29 23:18 0 664 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. 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 ...
中國農業大學等多家單位2017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。 1.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 ...
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 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. 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 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 ...
大家好,這里是專注表觀組學十余年,領跑多組學科研服務的易基因。 概述: 基因表達模式的變化可能是由於在DNA序列不變的情況下基因組發生的修飾而引起的; 這些修飾包括胞嘧啶甲基化生成5-甲基胞嘧啶(5mC),從而產生可遺傳的表觀突變和新的表觀等位基因。這種類型的非序列變異稱為表觀遺傳學 ...