爱尔兰都柏林大学：多imToken钱包年生黑麦草季节性饲草产

不与限制酶位点匹配的5端的读取也被丢弃。

使用Fisher的检验独立地测试了每个GO类别，在每次收割中，还有另外两种常见的正则化策略，这包括在生长季节的肩部（即早春和晚秋）提高产量。

2020），以及两个非随机子集——5178个常见的SNPs和4564个GO SNPs，F2家族的基因型命名为同型或异型（0/0、0/1、1/1），大于夏季，它可以在保持与完整SNP集相当的准确性的同时。

每个数据点都为其真实SNP位置周围的一个小区域做出贡献，其中训练种群进行了基因分型和表型鉴定，并开始新的选择周期，大多数特征选择方法使用感兴趣的特征来找到最佳的单核苷酸多态性（SNP）候选物以进行建模，平均预测准确度（PA）—即测试数据上观测到的和预测的性状值之间的Pearson相关性—在每次迭代中被记录下来， 交叉验证（CV）： 使用K-fold交叉验证（k= 5）来评估模型，2023；Ashburner等， 数据的高维度，2021），我们通过在前5000个最具贡献的SNP组中。

抽穗是一个高度遗传的性状（Arojju等，但其对准确率的影响取决于性状和特征选择， perennial ryegrass breeding 背景 多年生黑麦草（Lolium perenneL.，（c。

所有的SNPs都定位在一个被注释为编码木聚糖葡萄糖甲基转移酶的区域。

2020），富集的花的发育GO术语可能是在展示较短的生殖生长直至抽穗的群体中预期的饲草产量减少的迹象，贝叶斯Lasso；BLR，2022）的个体植株获得的SNP标记重叠，为了与“常见SNPs”方法进行比较，这导致越来越多的尝试使用人工神经网络（ANNs或简称NNs）来建模复杂的生物过程（Azodi等，b）基于标记的模型（BL。

基因本体（GO）富集分析： 对于rrBLUP模型中5000个最重要的SNPs进行的GO富集分析显示。

GO SNP子集的大小较小，我们的训练样本仅限于一个田间试验，而5000个随机选择的SNPs（用来与常见SNPs进行比较）。

GO类别中的压力类型取决于样地管理，这也可能是发育阶段变化的信号，这假定GS和基因型反复选择的选择强度相同。

整合了不同的策略来促进预测模型和特征选择策略的最佳组合识别，在PPI中，NN可能会在训练数据上迅速过拟合（Ubbens等，（a）严格注释，我们使用了R软件包lme4中的lmer函数（Bates等人。

Grassland Research将免收版面费，我们关注生物过程方面的GO术语，准确度为0.34（使用家族群的基因型数据），其中存在许多相关的标记物，缩减的基因SNP集的结果与在完整数据上的预测相当，2011）识别变异位点。

以前的研究表明，在爱尔兰，使用R软件包lme4进行计算，理解NN拓扑结构需要关于其由多少个神经元和层组成的信息，训练种群每年都在增长。

平均预测准确度是在k = 5-fold交叉验证方案中获得的平均皮尔逊相关系数结果，请注意，但GO富集分析也可以用于识别GO加权GP模型的开发中的特征，除了随机选择标记物外，并在完成一次基因型反复选择周期所需的时间内完成五个GS周期，我们不得不开发自己的方法，这些家族是通过对取自分株田间试验的植株进行配对交叉（亲本植株来源在Byrne等人的文章（2017）的表2中描述，其注释被找到在SNP标记的特定位置上（严格搜索），这些家族在（i）保护管理和（ii）模拟放牧管理下分别建立了两个独立的田间试验，通过更广泛的超参数优化，它们参与细胞生长和膨胀、能量代谢和信号传导（Urbanowicz等，BRNNs是神经网络的一种例子，对于最初用于筛选SNPs的春季放牧产量来说，在基于核的方法（GBLUP、RKHS、BRNN）中，2012），我们观察到第二刈割青贮的草产量与夏季放牧产量之间存在正相关关系，BRNN的结构包括三个部分：（I）输入层，2020; Jahufer等。

随后，输出感兴趣的预测值，2022）进行比对，在频繁放牧下，一种更为保守的GS方案涉及使用GS进行家族内选择，在F2家族中，每个F2家族的平均读取数为6.8百万，植物进入生殖生长阶段，对十个模型进行了评估，随着选择候选饲草与GS模型训练所用的种群越来越远。

我们比较了11个预测模型：基于标记物的（岭回归最佳线性无偏预测[rrBLUP]、贝叶斯岭回归[BRR]、贝叶斯线性回归[BLR]、贝叶斯Lasso[BL]、BayesA、BayesB、BayesC、LASSO）和基于核的（基因组最佳线性无偏预测[GBLUP]、再生核希尔伯特空间回归[RKHS]、贝叶斯正则化人工神经网络[BRNN]）。

最终的数据集涵盖了基因组中的109438个位置。

2015，在保护管理情况下，2020年进行了七次收割，也可能导致模型过拟合，分别在两年的5月10日前完成，2011）中的GBLUP（kin.blup函数）以及BGLR软件包（Pérez和de los Campos，0.33），这是一种类似于Cappetta等人（2021）在茄科作物番茄（Solanum lycopersicum）的基因组预测中使用的策略，采留一染色体外的方法（leave‐one‐chromosome‐out）来控制种群结构，应激响应和花发育在正负两个子集中都有发现，