【摘 要】
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[目的]本研究将FASTmrEMMA、最小角回归(least angle regression,LARS)和随机森林(random forest,RF)方法应用于全基因组选择,以提高植物数量性状预测的准确性和效率,为植物
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(31301229)
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[目的]本研究将FASTmrEMMA、最小角回归(least angle regression,LARS)和随机森林(random forest,RF)方法应用于全基因组选择,以提高植物数量性状预测的准确性和效率,为植物遗传和育种提供有益信息。[方法]对拟南芥自然群体的模拟数据和真实数据进行全基因组预测。在模拟数据分析中,设置不同的表型缺失率,以平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方误差(mean squared error,MSE)、预测模型拟合度和计算时间为指标,比较基于
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