GBLUP
Omics辅助育种统计方法：GBLUP和rrBLUP
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：genomic BLUP and ridge regression BLUP。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规模、复杂且常常带有噪音的多维数据中提 ......
深度学习不如GBLUP的原因
深度学习，尤其是最近几年，被广泛宣传为可以处理复杂问题的强大工具。然而，我们必须理解，在某些特定的问题或数据集上，传统的方法有时可能更适合或更稳定。以下是一些可能解释为什么在考虑G × E交互效应时，深度学习没有表现得像GBLUP模型那么好的原因： 数据量和复杂性：深度学习模型，特别是大型的网络，需 ......
GBLUP方法的缺点
GBLUP（Genomic Best Linear Unbiased Prediction）是一种在基因组选择中广泛使用的方法，但它也有一些潜在的缺点和限制，包括： 计算复杂性：GBLUP的计算复杂性相对较高，特别是在大规模基因组数据集上。需要处理大量的SNP标记数据，这可能需要大量的计算资源和时间 ......
GBLUP最佳线性无偏预测
想象一下，你正在尝试预测一种植物的产量，你手头有这些植物的DNA信息（称为基因组数据或标记）以及它们的实际产量。你的目标是，当获得一个新的植物的DNA信息时，你想用它来预测这个植物的产量，即使你并不知道它的实际产量。 GBLUP是帮助你完成这项任务的工具之一。 线性预测: GBLUP的核心是一个线性 ......