Enfoques híbridos de aprendizaje profundo para una mejor predicción genómica en la cría de cultivos
Autores: Li, Ran; Zhang, Dongfeng; Han, Yanyun; Liu, Zhongqiang; Zhang, Qiusi; Zhang, Qi; Wang, Xiaofeng; Pan, Shouhui; Sun, Jiahao; Wang, Kaiyi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Enfoques híbridos de aprendizaje profundo para una mejor predicción genómica en la cría de cultivosCategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Selección genómica
Arquitecturas de aprendizaje profundo
Modelo LSTM-ResNet
Modelo CNN-ResNet-LSTM
Muestreo de SNP
Predicciones de cría
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
La selección genómica juega un papel crucial en los programas de mejoramiento diseñados para mejorar rasgos cuantitativos, especialmente considerando las limitaciones de los métodos tradicionales en términos de precisión y eficiencia.
Descripción
La selección genómica juega un papel crucial en los programas de mejoramiento diseñados para mejorar rasgos cuantitativos, especialmente considerando las limitaciones de los métodos tradicionales en términos de precisión y eficiencia.