中国农业大学博士生第一作者在一区Top期刊发表研究成果，提出基因组选择新方法

背景：基因组选择是现代动植物育种的关键技术，但传统预测方法难以同时兼顾非加性遗传效应捕捉和SNP差异化加权利用。研究目的：针对此问题，提出一种整合机器学习与贝叶斯推断框架的新方法GWKBR，以提升基因组预测准确性。结论：GWKBR在模拟和多种动植物数据集中验证，在23个性状中多数表现最优，尤其在非加性效应强的数据中优势明显，其优势源于加权高斯核捕捉非加性效应及自适应优化策略，该方法已实现自动化软件，为复杂性状遗传评估提供新工具。