在全基因组选择（GS）中，通常使用基因分型数据，这些数据来源于一个组织或个体的DNA。这些数据通常是由高通量测序或基因分型技术得到的。为了将这些数据用作神经网络的输入，我们需要将它们转换为合适的格式。以下是这一过程的详细步骤：
基因分型数据:
通常，基因分型数据表示为二进制或三类变量。例如，对于一个双倍体生物（每个基因位点有两个等位基因），你可能会看到以下的编码：
0: 表示两个等位基因都是参考等位基因（例如，AA）。
1: 表示一个是参考等位基因，另一个是替代等位基因（例如，Aa）。
2: 表示两个等位基因都是替代等位基因（例如，aa）。
在其他情况下，人们可能会使用-1、0和1的编码，其中0代表杂合子，-1和1分别代表两种纯合子形式。
数据预处理:
缺失数据的处理：在真实的基因分型数据集中，常常存在一些基因位点的数据是缺失的。这些缺失的数据可以使用多种方法进行填充，如平均填充、最近邻填充或使用其他统计方法进行估计。
标准化或归一化：为了使神经网络更容易学习，经常需要对输入数据进行标准化或归一化，使其具有零均值和单位方差。
数据编码:
One-hot Encoding：如前所述，你可以使用one-hot编码将每个基因型转换为一个固定长度的向量。例如，"0"可以编码为[1, 0, 0]，"1"为[0, 1, 0]，"2"为[0, 0, 1]。
直接输入：对于已经是数值的基因分型数据（如0、1、2或-1、0、1），你可以直接将它们输入到神经网络中，特别是当使用嵌入层或当数据已经被标准化时。
输入层结构：
输入层的神经元数量应该与基因分型数据中的特征数量相匹配。例如，如果有10,000个SNP（单核苷酸多态性），那么输入层应该有10,000个神经元（如果直接输入数值）或30,000个神经元（如果使用one-hot编码）。
将基因分型数据输入神经网络后，可以添加多个隐藏层来捕获复杂的基因-表型关系，然后使用一个输出层来预测所关心的表型或特性。
总之，将基因组数据输入神经网络需要一系列的预处理和编码步骤，以确保数据格式适合于机器学习任务。