【摘 要】
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由于DNA测序技术价格下降,已经产生了大量的分子数据,使其在育种工作中利用密集的全基因组标记图谱在经济上变得越来越可行.同时,数据科学的理论和方法也被广泛应用于各个领
【机 构】
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河套学院农学系,巴彦淖尔,015000;华中农业大学动物科学技术学院,武汉,430070;河套学院土木工程系,巴彦淖尔,015000
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由于DNA测序技术价格下降,已经产生了大量的分子数据,使其在育种工作中利用密集的全基因组标记图谱在经济上变得越来越可行.同时,数据科学的理论和方法也被广泛应用于各个领域.已经提出了几种机器学习方法用于分析大量DNA标记数据集以帮助预测表型和进行基因组选择.在这项研究中,研究者提出了一种8-32-1架构的深度学习卷积神经网络(CNN)来预测基因型的表型值.通过将神经网络模型与集成学习方法,及通常用于表型预测和基因组选择的RR-BLUP方法进行比较.本研究探索了人工智能领域新方法在动植物基因组选择中的应用.研究表明:RR-BLUP方法比深度学习方法更准确,集成学习方法具有最好的预测效果.同时还发现图形处理单元(GPU)可以显著加快深度学习模型的训练时间和预测速度.
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