机器学习及其在动物遗传育种中的应用研究进展.docx

机器学习及其在动物遗传育种中的应用研究进展

目录

机器学习及其在动物遗传育种中的应用研究进展（1）．．．．．．．．．．．．4

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

二、机器学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1机器学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2主要算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2.1监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2.2非监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2.3强化学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

三、动物遗传育种理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1动物遗传学基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2传统育种方法回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3现代生物技术在育种中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

四、机器学习在动物遗传育种中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.1数据收集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2基因型-表型关联分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.3遗传评估与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3.1基于机器学习的遗传参数估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.3.2智能选种模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.4育种值预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.5基因组选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

五、应用实例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.1实例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.2实例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

六、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.1研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.2存在的问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.3未来发展方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

机器学习及其在动物遗传育种中的应用研究进展（2）．．．．．．．．．．．38

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

1.1机器学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.2动物遗传育种背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

二、机器学习方法概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

三、机器学习在动物遗传育种中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.1基因组选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.2家系预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．