近期，中国农科院作物所联合国内多家单位，构建了用于水稻基因组选择的大规模中国栽培稻群体数据集，提出了配套的全基因组预测深度学习模型DeepCCR，为育种者快速、高效地培育优良品种提供了有利工具。相关研究成果以简讯方式在线发表在《PlantBiotechnologyJournal》上。水稻是世界

分享一篇近期来自华中农大王旭彤老师（即SoyDNGP作者）的综述，以SoyDNGP为例。建议参考之前的推文：基于深度学习框架的基因组预测新模型SoyDNGP。摘要人工智能（AI）与作物育种的结合代表了向数据驱动型农业实践的范式转变，旨在提高作物改良的效率和精度。本文对大豆深度神经网络等基因组

近期，华中农大赵虎&郭亮团队在JIPB上发表发表综述：FunctionalgenomicsofBrassicanapus:Progresses,challengesandperspectives，总结了近年来油菜功能基因组学的研究进展，包括种质资源、组学数据库和克隆功能基因的可用性以及主要挑战和前景。甘蓝型油菜(Brassicanapus;AA

油菜综述刚发JIPB（往期：），又见PlantCom，同一家单位同一作物连综述内容都及其相似，这么严重的撞车还能接连发不同的国产期刊，也是少见。近日，华中农大刘克德&洪登峰团队在PlantCommunications上发表了综述：Thestoryofadecade:genomics,functionalgenomicsandmolecularbreedin

牛黄上清丸和黄连上清丸的区别赵天豫副主任医师中医内科中日友好医院三甲|全国第43去咨询 百度健康内容审核团队优选牛黄上清丸和黄连上清丸的区别在于成分不同、性状不同、功效以及适应症不同等。1、成分不同：牛黄上清丸的主要成分是人工牛黄、薄

目录植物图像承载着丰富的信息，反映了植物的颜色、形态、生长和健康状态等关键特征。高通量植物表型采集技术广泛用于植物表型组学研究，产生了大量基于图像的性状数据，对种质筛选、植物病虫害鉴定和农艺性状挖掘等方面具有重要价值。为了提供有效的数据管理和支持智慧农业，中科院遗

目录书籍信息书籍目录第1章：基因频率第2章：连锁第3章：亲缘相似性第4章：相似性度量第5章：基因效应第6章：方差分量第7章：方差估计第8章：交配设计第9章：选择响应第10章：GxE第11章：多性状选择第12章：多环境试验：线性混合模型第13章：仿真建模植物育种的基础免费电子书获取方式书籍信息书名：Quantit

GBLUP（GenomicBestLinearUnbiasedPrediction）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。不考虑基因互作：GBLUP通常假

 QTL：是数量性状基因座：它指的是控制数量性状的基因在基因组中的位置。QTL实际上是一个抽象的概念。指的是存在与基因组中的某一位置，这个位置上的基因会影响某一数量性状的表达。QTL可以是一个简单的基因座，也可以是多个基因座的组合。

GWAS（Genome-WideAssociationStudy)全基因组关联分析思想:在大规模人群中比较患有某种性状或疾病的个体与正常对照个体的遗传变异频率差异步骤：确定研究对象和目标：确定要研究的性状或疾病，并选择相应的研究对象。数据收集和基因分型：收集研究对象的基因组DNA样本，进行基因分型，

目录1全基因组预测准确性的影响因素2提升全基因组预测准确性的主要策略3全基因组选择育种面临的挑战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。全基因组选择(GS)是根据训练群体全基因组上的分子标记基因型和表型之间的关联构建统计模型,进而对表型

第一章遗传因子1.1孟德尔豌豆杂交实验和单一性状融合遗传指双亲的遗传物质在子代内产生混合，使子代表现出介于双亲之间的性状（特征），双亲遗传物质融合至子代且无法还原。孟德尔反对融合遗传理论，认为"融合"过程并不是随机混乱，而是有所规律的。孟德尔希望用简单明了的方法证明遗传

EN1112标准对淋浴喷头应符合的尺寸，密封性能，机械强度，耐水压性能，噪声特性等方面的指标，以及测试这些特性的方法程序进行了规定；EN1112标准适用于以沐浴为目的或用作卫生器具配件

目录美国乔治亚大学教授Dr.RogerBoerma从事大豆育种达40年，总结了很多经验，其中最有名的就是在美国植物育种家协会上的演讲“成功植物育种家所领悟的十件大事(TenThi