近日，中国农科院植保所联合扬州大学、湖南农大等在中国工程院主刊Engineering（一区top,IF=12.8）上发表了题为《DevelopmentofMachineLearningMethodsforAccuratePredictionofPlantDiseaseResistance》的研究成果。该研究通过优化多种机器学习流程，开发了基于高通量基因

北京市农林科学院信息技术研究中心赵春江院士团队联合华中农业大学杨万能教授团队发布在PBJ上的综述文章：Plantmicrophenotype:frominnovativeimagingtocomputationalanalysis，深入探讨了植物微观表型（microphenotype）的研究进展，从创新成像技术到计算分析方法的应用，并展望了该

全球主要可用的高通量表型分析设施列表参考1参考2来源：赵春江，植物表型组学大数据及其研究进展参考3来源：High-ThroughputPhenotyping:APlatformtoAccelerateCropImprovement

近期，瑞典RodomiroOrtiz团队在MolecularPlant发表综述：Genomicselectioninplantbreeding:Keyfactorsshapingtwodecadesofprogress，总结了近20年植物基因组选择育种的影响因素和重要进展。小编读后认为，相比于其他泛泛而谈的综述而言，该文作者有自己一些独特的见解，而且引用

背景现代植物育种是一个数据密集型过程，需要整合和评估多种不同的数据集以支持决策制定。传统的植物育种通过有意的亲本杂交来产生具有优良表型特征的后代，而现代育种方法则结合了标记辅助选择和基因组选择（GS）来增强表型选择。随着高通量表型技术的出现，可以追踪的潜在表型数量大大增

TheBreedingAPI(BrAPI)项目旨在实现植物育种数据库之间的互操作性。BrAPI是一个标准化的RESTfulWeb服务API规范，用于交流植物育种数据，包括基因型和表型。BrAPI非常灵活，可以处理各种用例。社区也非常强大（https://brapi.org/），任何对植物育种数据管理感兴趣的人都可以免费

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

目录介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述：岑海燕，朱月明，孙大伟，等.深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J].农业工程学报，2020，36(9)：1-16.本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景；随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精

背景每年国际水稻所（IRRI）的雨养稻育种（RainfedRiceBreeding,RRB；所谓雨养就是无人工灌溉，仅靠自然降水作为水分来源）计划都会与区域合作伙伴共享耐旱、耐盐、耐热和耐淹的育种种质进行表型评估，从不同地点的几项试验中获得原始表型数据。例如，RRB在2019年从NARES合作伙伴那里收到了大

目录深度学习：概念、工具和注意事项沿着分子生物学的中心法则进行深度学习DNA和基因特性蛋白质特性模型和数据共享理解基因组变异：从关联到因果关系和分子机制深度学习育种4.0：编辑育种结论植物基因组学取得了巨大进步，其特点是高通量技术的爆炸式增长，以低成本识别多维全基因组分子

目录深度学习：概念、工具和注意事项沿着分子生物学的中心法则进行深度学习DNA和基因特性蛋白质特性模型和数据共享理解基因组变异：从关联到因果关系和分子机制深度学习育种4.0：编辑育种结论植物基因组学取得了巨大进步，其特点是高通量技术的爆炸式增长，以低成本识别多维全基因组分子

目录GS应用的四个场景情景1情景2情景3情景4本文整理自GiovannyECovarrubiasPazaran博士的报告《GenomicSelectioninR》，他是国际水稻研究所植物育种和遗传学博士，具有强大的统计学背景以及具有从事育种计划和实践研究的丰富经验，是R和SAS等不同软件平台进行多元线性混合建模

传统的全基因组关联分析（GWAS）计算的是单个SNP与表型的相关性，除此之外，我们还可以进行SNP之间的互作效应与表型的相关性分析。上位效应的公式为：Y~b0+b1.A+b2.B+b3.AB+eY为表型，A和B分别为两个变异位点，在GWAS中通常指SNP，如果b3为显著，则说明存在上位效应。  REFhttps:

目录机器学习与GP基因型数据编码高通量表型数据驱动的育种需要结构化数据集可解释机器学习机器学习与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

Title:AdvancementinHumanFacePredictionUsingDNADOI 10.3390/genes14010136期刊 Genes中科院分区：3区影像因子：3.5↓0.641作者 AamerAlshehhi;AliyaAlmarzooqi;KhadijaAlhammadi;NaoufelWerghi;G.K.Tay;etal出版日期 2023-01-03网址 https://www.mdpi.com/20

选择数组型容器还是链表型容器取决于特定的使用场景和需求。以下是一些指导原则：使用数组型容器的情况：快速随机访问：数组在具有固定大小的情况下，可以通过索引进行快速随机访问，时间复杂度为O(1)。这是因为数组的元素在内存中是连续存储的。内存连续性：数组在内存中是连续存储

遗传相关（GeneticCorrelation）是遗传学核心概念，用于衡量表型之间由基因决定的相关性。实现方法包括LDSC（连锁不平衡得分回归； https://github.com/bulik/ldsc）、HDL（高精度似然函数；https://github.com/bulik/ldsc）、GNOVA（geneticcovarianceanalyzer；https://github.com/

TASSEL（TraitAnalysisbyaSSociation,EvolutionandLinkage）是一个用于遗传数据分析的开源软件套件。TASSEL提供了一系列工具和算法，用于进行关联分析、群体结构分析、基因型-表型关联分析等。TASSEL最初是由康奈尔大学开发的，旨在支持大规模基因组关联分析研究。它提供了一种

GWAS表型的标准化方法一般有Quantilenormalization、Inverseranknormalization、Z-scorenormalization等。各自区别如下：一、Quantilenormalization该方法将每个样本中表型值进行排序，然后将其规范化到一个标准分布，通常是正态分布。规范化是通过将每个样本的分布等同于目标

GSEA定义GeneSetEnrichmentAnalysis(基因集富集分析)用来评估一个预先定义的基因集的基因在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势，从而判断其对表型的贡献。其输入数据包含两部分，一是已知功能的基因集(可以是GO注释、MsigDB的注释或其它符合格式的基因集定义)，一是表达矩阵，软件