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分子育种

表型数据预处理

  • 对于亲本选配分析,表型数据准确性至关重要。因此,首先对表型进行过滤,去掉极端值。对所有表型进行正态分布检验,绘制表型分布图。

多模型训练预测

  • 通过多模型预测弥补单一模型预测的偏好性,提升多个表型预测准确度。目前可以将Gblup、LASSO、SVR等模型用于训练,提升准确度并评估最优模型。目前,诺禾致源共开发有十余种模型,兼容质量性状和数量性状。针对不同表型使用匹配的模型进行训练,完成高效、准确的子代育种值预测。

多场景最佳亲本筛选

  • 最佳亲本筛选可以根据表型预测结果的大小推荐排名靠前的亲本组合。但是,对于多表型的筛选,简单的比较筛选无法满足育种筛选需求。诺禾致源可以根据客户提供的多表型权重、最佳阈值和匹配程度,对多表型组合进行打分排序,筛选的亲本组合更加适合实际育种生产工作。

预测群体配合力计算

  • 配合力测定费时费力。诺禾致源利用亲本选配分析结果,计算预测群体的一般配合力和特殊配合力,为育种工作提供指导。

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