随笔分类 - GS
摘要：来自Paulino Pérez-Rodríguez和José Crossa两位GS领域大佬的报告。 从GBLUP到RRBLUP，再到BRR理论 使用经典数据集CIMMYT wheat 599 BGLR示例 更多信息请关注微信公众号：
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摘要：[toc] ## 机器学习与GP 与动物育种相比，植物的基因组选择必须通过环境相互作用来考虑更大的基因型，并且需要添加适当的多环境试验数据。 机器学习 （ML） 和深度学习 （DL） 算法比线性预测模型更复杂，可以发现数据集中的非线性关系。与以前的方法相比，随机森林、支持向量机和人工神经网络由于其非
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摘要：在基因组选择领域，"准确性"（Accuracy）和"预测能力"（Prediction Ability）是两个常用的评价指标，用于衡量基因组选择模型的性能。 在学术研究中，两者都有用到，但没有明显区分，容易出现混用情况。 以下是一篇文章中的定义： https://bmcgenomics.biomedc
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摘要：[toc] >来自徐云碧老师的《大数据与智能育种》报告的问答记录 ## 问题 1、大数据育种在国内外的发展现状？ 2、国内大数据育种的主要玩家及其优劣势？ 3、大数据育种企业的发展路径？ 4、大数据育种的盈利模式？ 5、未来行业政策的评估与预测？ ## 徐老师回复 这些问题覆盖面广，不是简单几句就能
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摘要：[toc] > 徐扬老师综述得很到位，读完此文基本能对目前植物GS有个大概的了解。 ![Schematic-drawing-of-a-generalised-genomic-selection-strategy-showing-the-training.png](https://upload-ima
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摘要：目前水稻、小麦和玉米等作物GS应用主要在两个有代表性的国际组织开展，一是国际玉米小麦改良中心（CIMMYT），二是国际水稻所（IRRI），这两个都是国际农业研究协商小组（CGIAR）下属16个国际农业研究中心之一。本文（Genomic Prediction: Progress and Perspec
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摘要：这个报告来自扬州大学徐辰武老师，比较系统地总结了他们在GS应用于作物（主要是水稻）方面的研究，值得一看。 动物育种一般只考虑加性效应，而在植物育种中，除了加性效应，往往还需考虑显性和上位性效应，尤其是对杂交种预测。 MV-ADV：其他性状对目标性状有影响，作为协变量处理。 以上是测试群体有表型的情况
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摘要：GS两步走 示例 缩短周期和成本 分类 杂交类型 试验研究 选择响应 选择的强度 选择的周期 预测能力 数据分析的注意事项 GS实施 优缺点 GS的成功 展望 本课件来自Jose Osorio的报告（2013IIIinois Corn Breeders' School）
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摘要：2020年10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48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行了介绍，正好解决了我的需求。缺点就是可能重点说明了他们自己开发的算法，其他模型算法介
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摘要：简介 R包sommer内置了C++，运算速度还是比较快的，功能也很丰富，可求解各种复杂模型。语法相比于lme4包也要好懂一些。 建议查看文档：vignette("v1.sommer.quick.start") 混合线性模型关键在于协方差结构的建立，有以下几类： 复合对称（Compound Symme
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摘要：1. 优势杂交育种预测 杂交育种：选育优良纯合亲本，再进行亲本配组。 杂种优势与亲本间的遗传差异有关，前人通过遗传标记计算亲本间的遗传距离。但遗传距离和杂种优势的相关性只能在一定程度上定性地评价杂交组合的表现，并不能定量地预测表现。 从利用遗传标记的QTL到早期家畜的BLUP方法，GS应用初具雏形，
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摘要：最近看了不少统计基因组方面的资料，以为懂了，其实懵逼。实在是因为统计学基础太菜，似懂非懂，似是而非。记录下自己的理解，求轻喷。 1.GWAS模型 GWAS是表型和基因型之间的相关性分析，然而这个相关性用什么统计方法？ GWAS模型的发展： 1.1卡方检验 实际比例是否符合预期分离比例，若不符合则认为
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摘要：说明 Enhancing Genetic Gain through Genomic Selection: From Livestock to Plants 这篇是徐云碧老师2019年发表在《Plant Communications》上的综述。徐老师是农科院作科所以及CIMMYT的分子育种专家，著有《
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摘要：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GEBV比传统基于系谱
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摘要：1. 理论 rrBLUP是基因组选择最常用的模型之一，也是间接法模型的代表。回顾一下，所谓间接法是指：在参考群中估计标记效应，再结合预测群的基因型信息将标记效应累加，最终获得预测群的个体估计育种值。而直接法则是指：将个体作为随机效应，参考群体和预测群体遗传信息构建的亲缘关系矩阵作为方差协方差矩阵，通
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摘要：文献来源： 尹立林, 马云龙, 项韬, 朱猛进, 余梅, 李新云, 刘小磊, 赵书红. 全基因组选择模型研究进展及展望[J]. 畜牧兽医学报, 2019, 50(2): 233-242. 华中农大赵书红老师于2019年发表在《 畜牧兽医学报》上的综述，主要针对动物。 1. GS概况 2009年开始奶
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