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New Phytol | 双路径卷积神经网络框架提高基因组选择的准确性：以萜类化合物为例

Wiley生命科学 2026-02-09 07:00
文章摘要
背景：山苍子是一种重要的香料树种，其精油品质受柠檬醛和石竹烯含量影响，传统育种周期长、效率低。研究目的：开发一种创新的深度学习模型，以提高山苍子关键萜类性状基因组选择的预测准确性，加速优良品种选育。结论：研究通过GWAS鉴定了调控柠檬醛和石竹烯合成的关键基因，并成功开发了先验知识-双路径卷积神经网络框架，该模型有效融合了GWAS先验信息和全基因组标记，显著提升了基因组预测的准确性，为山苍子及其他林木的精准育种提供了新工具。
New Phytol | 双路径卷积神经网络框架提高基因组选择的准确性：以萜类化合物为例
查看文献： Improving genomic selection accuracy using a dual-path convolutional neural network framework: a terpenoid case study
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