农科院作科所合作提出基于深度学习的作物全基因组表型预测模型Cropformer

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关键词：

来源：

Plant Communications

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//agri.nais.net.cn/topic/downloadFile/00920718-8c8d-452e-b588-daed5a4b2aeb

来源地址：

https://doi.org/10.1016/j.xplc.2024.101223

资源所属：

农业生物技术专题

类型：

学术文献

语种：

英语

原文发布日期：

2024-12-16

摘要：

2024年12月16日, 中国农科院作科所种质信息课题组和中国农业大学农学院小麦研究中心联合在Plant Communications在线发表了题为Cropformer: An Interpretable Deep Learning Framework for Crop Genome Prediction的研究论文，提出了整合卷积神经网络与多头自注意力机制的全基因组表型预测新模型Cropformer。该模型在多种作物不同表型预测任务上都表现出稳定优异性能，同时可以通过提取关键权重因子辅助基因挖掘，为作物全基因组选则育种、种质资源应用潜力评估等领域提供了新工具。