机器学习全基因组选择研究进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李竟

作者： 李竟;张元旭;王泽昭;陈燕;徐凌洋;张路培;高雪;高会江;李俊雅;朱波;郭鹏

作者机构：

关键词： 全基因组选择;研究进展;机器学习;深度学习;原理与应用

期刊名称： 畜牧兽医学报

ISSN： 0366-6964

年卷期： 2024 年 06 期

页码： 2281-2292

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 机器学习方法是全基因组选择研究的重要分支，深度学习是近年来机器学习领域新的研究热点。本文介绍了机器学习以及深度学习全基因组选择研究的原理和应用发展，分别从模型框架、模型参数、特征选择等方面对深度学习全基因组育种值估计研究进展进行了阐述，探讨了深度学习全基因组选择研究中面临的一些的问题，并对未来进行了展望。

分类号： S813

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