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育种数据分析之放飞自我
生物统计, 数量遗传学, GWAS, GS
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植物碰撞动物的火花--数据分析进阶
数据分析
硬件开发
本来，植物育种的数据分析都是随机区组、增广试验、空间分析之类的，当碰到动物育种的领域，系谱信息、个体动物模型就出来了，更别提多性状模型、基因组选择、基因与环境互作，这些都是进阶的内容。
邓飞
2022-12-12
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学习一个PPT：育种中混线性模型的应用
硬件开发
可以看出，GS的方法比传统系谱的方法准确性要高。对于一些甚至系谱也没有应用，只靠家系或者表型选择的中低遗传力性状，GS呈现碾压式优势。所谓的降维打击既是如此。
邓飞
2019-12-19
846
0
读文献：全基因组选择模型进展及展望
硬件开发
深度学习
随着全基因组选择统计模型的不断改进优化，模型的稳定性及准确性不断提高，但是依然面临两个重要的挑战，即计算准确性和计算效率；直接法(GBLUP为代表)计算效率较高，但是计算准确性略差于间接法(BayesB为代表)，虽然学者对直接法进行了改进，但是由于改进的策略中人为设定参数较多，因此模型的预测准确性受主观因素影响较大；间接法计算准确性较高，但是由于参数求解过程中计算量庞大，且无法实现并行运算，而育种讲求时效性，所以难以高效指导育种实践；因此，如何优化模型，尽可能减少人为设定参数，与机器学习方法有效结合，并融入高效可并行运算，既能保证较高准确性的同时，大大提升计算效率，是未来全基因组选择模型优化的方向。
邓飞
2019-12-05
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