目录 1. 前言 2. BLUP方法 ABLUP GBLUP ssGBLUP RRBLUP 3. 贝叶斯方法 BayesA BayesB BayesC/Cπ/Dπ Bayesian Lasso 4. 机器学习 支持向量机 集成学习 深度学习 5. 其他模型 RKHS GWAS-assisted GS 非加性效应 多变量模型 多组学 6. 小结 参考资料 1. 前言 在介绍GS模型之前,我们有必要先来了解一下混合线性模型(Mixed Linear Model,MLM).混合线性模型是一种方差分量模…

目录 什么是基因组选择? 基因组选择技术的发展 基因组选择的原理和流程 基因组选择的模型 基因组选择的展望 参考资料 什么是基因组选择? 基因组选择(Genomic Selection,简称GS)这一概念由挪威生命科学大学的Theo Meuwissen 教授于2001年提出.它是一种利用覆盖全基因组的高密度分子标记进行选择育种的新方法,可通过构建预测模型,根据基因组估计育种值(Genomic Estimated Breeding Value, GEBV)进行早期个体的预测和选择,从而缩短世代间隔…

目录 1. 免费开源包/库 1.1 R包 1.2 Python库 2. 成熟软件 3. WEB/GUI工具 前面我们已经介绍了基因组选择的各类模型,今天主要来了解一下做GS有哪些可用的软件和工具.基因组选择处在热门研究阶段,每年都有不少新工具开发出来,可分析的软件非常之多,为了便于大家更加清晰地了解,这里我将它们分为免费开源包/库.成熟软件.WEB/GUI工具三类,用户使用难度依次降低. 1. 免费开源包/库 R和Python语言作为开源软件的代表,在数据分析领域有着不可替代的优势.近几年大部分…

全基因组选择(Genomic selection, GS)是一种利用覆盖全基因组的高密度标记进行选择育种的新方法,可通过早期选择缩短世代间隔,提高育种值(Genomic Estimated Breeding Value, GEBV)估计准确性等加快遗传进展,尤其对低遗传力.难测定的复杂性状具有较好的预测效果,真正实现了基因组技术指导育种实践. 原理 常规育种手段主要利用性状记录值.基于系谱计算的个体间亲缘关系,通过最佳线性无偏估计(best linear unbiased predication…

目录 1. GS概况 2. GS模型 1)直接法 GBLUP 直接法的模型改进 ①单随机效应 ②多随机效应 2)间接法 间接法模型 基于间接法的模型改进 3. GS模型比较 模型比较结论 4.问题及展望 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…

目录 1. 优势杂交育种预测 2. GS育种原理与模型算法 岭回归和LASSO回归 贝叶斯方法 GBLUP和RRBLUP 偏最小二乘法 支持向量机/支持向量回归 其他方法 3. 模型预测能力验证 4. 局限性 基于数学建模的杂交种预测的一些假设: 影响因素 5. 展望 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…

目录 1. 理论 2. 实操 2.1 rrBLUP包简介 2.2 实操 3. 补充说明 关于模型 关于交叉验证 参考资料 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,通过迭代法估计方差组分,进而求解混合模型获取待预测个体的估计育种值.简言之,直接…

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比传统基于系谱的估计育种值(estimted breeding value, EBV)准确性更高. GS实施示意图: 基于单点SNP标记的GEBV估计方法 一类基于估计等位基因效应来计算GEBV: ①最小二乘法…

目录 1. 简介 2. BLUP类模型 3. Bayesian类模型 4. 机器学习 5. GWAS辅助的GS 6. 杂交育种 7. 多性状 8. 长期选择 9. 预测准确性评估 10. GS到植物育种 11. 未来展望 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…

目录 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 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)…

目录 1. GS/GP在植物育种中的角色 2. GP模型应用 3. GP模型的准确性 4. 植物育种的GS展望 5. 小结 Genomic SelectioninPlant Breeding: Methods,Models,and Perspectives 国际玉米小麦改良中心(CIMMYT)José Crossa 2017年发表在<Trends in Plant Science>上的综述. 1. GS/GP在植物育种中的角色 过去的植物育种主要借助分子标记辅助选择法(MAS)来进行表型选择(…

目录 1.GS研究 2.数量遗传发展 GS应用主要在国外大型动物和种企,国内仍以学术为主.近期整理相关学术文献,了解到一些相关研究人员,记录下备忘查询,但不可能全面. 1.GS研究 Theo Meuwissen(挪威生命科学大学) GS概念提出者,号称"基因组选择之父",贝叶斯方法为主,但是做动物的,所以可略过. https://www.researchgate.net/scientific-contributions/Theo-H-E-Meuwissen-2120554457 Ign…

目录 C蛮的全栈之路-序章 技术栈选择与全栈工程师C蛮的全栈之路-node篇(一) 环境布置C蛮的全栈之路-node篇(二) 实战一:自动发博客 ---------------- 我是分割线 -------------- 光看不写,收获必定不高.咱们从一个实际功能开始把node用起来. [数据分析]6 点发的文章在博客园阅读量最高? 这里有个链接,说每天6点发出阅读量最高.那么我们会希望先把内容准备好,然后6点的时候自动发出.那么这个需求要怎么实现.我们一步一步做起来. ------------…

目录 C蛮的全栈之路-序章 技术栈选择与全栈工程师C蛮的全栈之路-node篇(一) 环境布置C蛮的全栈之路-node篇(二) 实战一:自动发博客 ---------------- 我是分割线 -------------- 武器买到了,第一步就是拿在手里掂量一下. node.js 可以去 https://nodejs.org/ 下载,或者先安装npm(npm nrm nvm人称3m),然后用npm安装node. IDE可以选择WebStorm.去 http://www.jetbrains.com/…

原文:[强烈强烈推荐]<ORACLE PL/SQL编程详解>全原创(共八篇)--系列文章导航 <ORACLE PL/SQL编程详解> 系列文章目录导航 ——通过知识共享树立个人品牌. 本是成书的,但后来做其他事了,就无偿的贡献出来,被读者夸其目前为止最“实在.经典”的写ORACLE PL/SQL编程的文章-! 觉得对你有帮助,请留言与猛点推荐,谢谢. [推荐]ORACLE PL/SQL编程详解之一:PL/SQL 程序设计简介(千里之行,始于足下) 本篇主要内容如下:第一章 PL/S…

RNA-seq差异表达基因分析之TopHat篇 发表于2012 年 10 月 23 日 TopHat是基于Bowtie的将RNA-Seq数据mapping到参考基因组上,从而鉴定可变剪切(exon-exon splice junctions). 安装 最简单的安装方法,注意版本 下载Bowtie.TopHat.Cufflinks的二进制发布包,解压到相同的目录 下载samtools,make,将生成的可执行samtools程序也cp到同一个目录 增加该目录到PATH 参数与使用 Usage: t…

2019 年 10 月 17 日上午 9 点 15 分,阿里巴巴合伙人.阿里云智能基础产品事业部总经理蒋江伟在 QCon 上海<基于云架构的研发模式演进>主题演讲中,正式宣布: "今天,我们同微软联合发布了一个全新的项目,叫做开放应用模型 Open Application Model(OAM)." 项目主页:https://openappmodel.io 蒋江伟在发布中讲道:"OAM 这个项目是业界第一个云原生应用标准定义与架构模型.我们希望通过这样的架构模型,以…

在Cesium中,对于terrain地形.3dtiles模型.gltf模型的高度采样是一个很基本的功能,基于此,可以做一些深度应用,而Cesium已经帮我们提供了相应的API,在这里,我帮大家总结一下,如果遇到了,可以当做帮助文档随时浏览. terrain地形 高度采样(API: Cesium.sampleTerrainMostDetailed) 通过两点决定一条直线,求取这条直线在地表高度 var start = Cesium.Cartesian3.fromDegrees(114, 30);…

综述:Genomic Selection in the Era of Next Generation Sequencing for Complex Traits in Plant Breeding 要点: MAS仅对数量较少的主效QTL有效,而GS适用于大量微效QTL控制的复杂数量性状.GS根据分布在整个基因组中的大量标记信息来估计个体的遗传价值,而不是像MAS中那样基于少量标记. GS由Meuwissen(2001)等人提出,一开始应用于动物,最近才应用作物育种.主要是因为NGS的成本下降(尤…

目录 说明 1.前言 2.植物GS瓶颈 3.提高GS预测的准确性 4.GS与现代育种技术结合 5.GS开源育种网络 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<分子数量遗传学>和<分子植物育种>,提出环境型.遗传增益等…

目录 简介 GS示例代码 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 Symmetry,CS),所有方差相等,所有协方差也相等,对应于单变量方法.但是对于不同尺度的变量是无意义的. 方差组分(Variance Components),每个方差都…

2019阿里云云上Hi购季活动已经于2月25日正式开启,从已开放的活动页面来看,活动分为三个阶段: 2月25日-3月04日的活动报名阶段.3月04日-3月16日的新购满返+5折抢购阶段.3月16日-3月31日的续费抽豪礼+5折抢购阶段. 做为整个Hi购季非常重要的一个分会场——基础云产品分会场,3月04开放售卖! 下面,云栖社区小编就为各位开发者分享该会场的攻略: 丨基础云产品分会场活动阵地:https://www.aliyun.com/acts/product-section-2019/pro…

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一直关注云计算领域的人,必定知道Docker和Kubernetes的崛起.如今,世界范围内的公有云巨头(谷歌.亚马逊.微软.华为云.阿里云等等)都在其传统的公共云服务之上提供托管的Kubernetes服务.Kubernetes功能强大.扩展性高,在许多人看来,它正在成为云计算的终极解决方案. 接下来本文将为大家免费提供阿里云<深入浅出Kubernetes项目实战手册>下载,帮助你一次搞懂 6 个核心原理,吃透基础理论,一次学会 6 个典型问题的华丽操作! 如何免费下 扫描添加,发送"…

摘要:华为云擎天架构+ Flash-Native存储引擎+低时延CurreNET,数据存储和处理还有啥担心的? 虽然我们已经进入大数据时代,但多数企业数据利用率只有10%,数据的价值没有得到充分释放.面对海量数据爆炸式的增长和发掘数据内在价值的巨大需求,拥有弹性伸缩.无限扩展能力的云存储正发展成为时代的智能数据底座. 另一方面,随着人工智能(AI).VR/AR.5G.自动驾驶等技术的发展,应用对云存储的实时处理能力提出了更高标准.对于支撑智能世界的数据平台而言,需要进入百微秒量级,才能满足实时性…

在前两篇: .NET Core部署到linux(CentOS)最全解决方案,常规篇 .NET Core部署到linux(CentOS)最全解决方案,进阶篇(Supervisor+Nginx) 我们对.netcore部署到linux有了一个充分的了解,已经可以满足应用要求了,这篇文章我们继续深入带你了解使用Doker+jexus或Nginx来部署.net core应用. 1.使用Jexus作为web服务器 Jexus是一款Linux平台上的高性能WEB服务器和负载均衡网关服务器,以支持ASP.NE…

文档时间:2018.-1-24 首注:此文章是参照以下文章的整合与补充: https://bbs.aliyun.com/read/309106.html?amp;displayMode=1&page=1&toread=1 https://help.aliyun.com/document_detail/50633.html?spm=5176.doc42693.6.567.LkRjr4 https://help.aliyun.com/document_detail/42693.html?spm…

DINK安装视频教程:  http://fp-ai.com/video_details.html?id=072b030ba126b2f4b2374f342be9ed44 DINK一键启动视频教程:  http://fp-ai.com/video_details.html?id=7f39f8317fbdb1988ef4c628eba02591&type=0 Github:https://github.com/FPAI/DINK 建议采用 * Ubuntu16.04 LTS * 8GB以上内存 *…

在发现云服务器读取OCS缓存的“黑色0.1秒”是发生在socket读取数据时,而且是发生在读取开始的字节,甚至在socket写数据时(比如写入缓存key)也会出现超过50ms的情况,我们的好奇心被激发到一个新的高度. 根据我们的实测,在云服务器上创建一个新的TCP连接通常也不过3ms左右.在黑色0.1秒期间,TCP包已经到达网卡,从网卡读到内存中竟然超过100ms,这太不可思议了!后来想想,如果.Net或Windows存在这样的问题,那微软就不是全球第一大软件公司,而是全球第一大忽悠公司,这个可…

[名词解释]属性:设备的功能模型之一,一般用于描述设备运行时的状态,如环境监测设备所读取的当前环境温度等.属性支持 GET 和 SET 请求方式.应用系统可发起对属性的读取和设置请求. 在上一篇文章<阿里云IoT云端通信Alink协议介绍>中,我们已经简单介绍了Alink属性相关的知识内容.本篇文章将以实际的设备为例,对该部分内容进行实操.以便于网友对这部分内容有一个更深的认知. 首先我们需要做如下几方面的工作: 1. 需要有一个YF3300硬件设备,YF3300自带1路RS485,1路RS2…