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 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. 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 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. 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(

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. 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

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

区块链Fabric技术在托管业务中的运用初探 什么是Fabric技术 HyperLedger是IBM.Intel等多家公司正开展的一个区块链项目,包含了Fabric.Iroha等多项技术,其中最为活跃的是Fabric. 在"开源中国"网站,对Fabric的介绍如下: HyperLedger Fabirc是一个开源的区块链实现,以企业级的安全机制和membership机制为特色,简单来说,Fabric之于区块链,很可能正如Hadoop之于大数据. 开源项目可以直接从代码来进一步理解,代码

Git-[技术干货]工作中Git的使用实践 置顶 2019-09-17 21:02:16 web洋仔 阅读数 11444更多 分类专栏: Git   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/CSDN___LYY/article/details/100939749 工作中git是一项必不可少的技能,在项目的开发进程中起着至关重要的作用,下面介绍一些git在工作中的一些使用实践~ 一:

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

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

简述会话跟踪技术--Cookie和Session 本篇文章将会简单介绍Cookie和Session的概念和用法 会话跟踪技术 首先我们需要搞清楚会话和会话跟踪的概念: 会话:用户打开浏览器,访问Web服务器的资源,会话建立,直到有一方断开连接,会话结束:在一次会话中可以包含多次请求和响应 会话跟踪:一种维护浏览器状态的方法,服务器需要识别多次请求是否来自同一浏览器,以便在同一次会话的多次请求间共享数据 但是我们实际上是无法直接判断请求是否来自同一浏览器: HTTP协议是无状态的,每次浏览器向服务

目录 PC逆向之代码还原技术,第五讲汇编中乘法的代码还原 一丶简介乘法指令 1.乘法指令 2.代码还原注意问题 二丶乘法的汇编代码产生的格式 1.高级代码观看 2.乘法的汇编代码还原. 三丶乘法总结 PC逆向之代码还原技术,第五讲汇编中乘法的代码还原 一丶简介乘法指令 1.乘法指令 在汇编中,乘法指令使用 IMUL 或者 MUL指令. 一般有两种形式 IMUL reg,imm 这种指令格式是 reg * imm的结果 重新放到reg中. mul同上 第二种指令格式: IMUL reg,reg1,

目录 PC逆向之代码还原技术,第三讲汇编中加法的代码还原 一丶汇编简介 二丶高级代码对应汇编观看. 1.代码还原解析: 总结 PC逆向之代码还原技术,第三讲汇编中加法的代码还原 一丶汇编简介 在讲解加法的代码还原之前.我们首先要知道. 加法在汇编中对应的指令是什么. Add 汇编指令. Add x,y 将x的值 加上y 并且重新赋值给x 二丶高级代码对应汇编观看. 观看如下代码 int main(int argc, char* argv[]) { 1 + 2; int nValue = 10 +

Title: 深度问答技术及其在搜索中的应用 马艳军博士, 百度 Abstract: 深度问答(DeepQA)是一种基于对自然语言深度理解的智能问答技术,其核心技术涉及知识图谱建设.语义表示和计算.语义匹配等技术.深度问答在互联网尤其在搜索中有着广泛的应用价值.本课程将详细介绍深度问答中涉及的核心算法,梳理深度问答的技术脉络,并介绍其在互联网上尤其是搜索中的应用. Bio:马艳军博士现为百度公司自然语言处理部研究员,从事知识图谱.智能问答等方面的研发工作.2009年获得爱尔兰都柏林城市大学计算机

虚拟局域网(VLAN)技术在企业网管理中的应用 1.VLAN介绍     所谓VLAN 是指处于不同物理位置的节点根据需要组成不同的逻辑子网,即一个VLAN 就是一个逻辑广播域,它可以覆盖多个网络设备.VLAN 允许处于不同地理位置的网络用户加入到一个逻辑子网中,共享一个广播域.通过对VLAN 的创建可以控制广播风暴的产生,从而提高交换式网络的整体性能和安全性.同一个VLAN 中的端口可以接受VLAN 中的广播包,别的VLAN 中的端口则接收不到. 2． VLAN在网络管理中的应用     该集

本文来自网易云信团队的技术分享,原创发表于网易云信公众号,原文链接:mp.weixin.qq.com/s/LT2dASI7QVpcOVxDAsMeVg,收录时有改动. 1.引言 在不了解IM技术的人眼里,群聊是再平常不过的功能而已,万人群聊?应该也不难实现吧?! 确实,从前端功能界面上来看,群聊无非就是个循环向群员发送消息的一对多聊天消息分发模式而已,难在何处? 真实的情况是,群聊是IM系统中的高难度技术点之一.难在哪?难在服务端!从某种角度上说,群聊功能的架构设计和技术实现的品质,可以代表这款