目录 主要内容 小编碎碎念 几个月前就听说华大万物联合上海师范大学开发了基因组选择的工具CropGS，一直比较好奇。近日文章已经发表见刊，得以一窥究竟。 主要内容 以往的作物GWAS数据库集中在表型和基因型之间的关联，只有少数数据库充分利用表型和基因型资源来构建和托管农艺性状的基因组预测模型。如NHGRI-EBIGWASCatalog、GWASCentral、GWASdb、GWASAtlas和easyGWAS中，前三者基本上是针对人类和模式动物开发，旨在识别因果变异并了解开发新疗法的疾病机制。GWASAtlas涵盖动植物，easyGWAS则不限物种。 CropGS-Hub是一个综合数据...

目录 这是美国乔治亚大学（UniversityofGeorgia）李增禄教授在山东农业大学做的一场最新报告。李教授主要从事大豆高产、优质、抗病虫育种，大豆遗传资源鉴定、利用及创新，目标性状基因定位，分子育种方法的开发和利用、基因组选择等研究工作。 关于李教授：https://cropsoil.uga.edu/people/faculty/zenglu-li.html 李老师的研究很接地气，偏向于实际育种应用，这大概与他早前在杜邦先锋和孟山都工作过有关。因此，他将基因组选择运用在豆育种上的理论方法和应用值得大家借鉴参考。 注...

目录 这是美国乔治亚大学（UniversityofGeorgia）李增禄教授在山东农业大学做的一场最新报告。李教授主要从事大豆高产、优质、抗病虫育种，大豆遗传资源鉴定、利用及创新，目标性状基因定位，分子育种方法的开发和利用、基因组选择等研究工作。 关于李教授：https://cropsoil.uga.edu/people/faculty/zenglu-li.html 李老师的研究很接地气，偏向于实际育种应用，这大概与他早前在杜邦先锋和孟山都工作过有关。因此，他将基因组选择运用在豆育种上的理论方法和应用值得大家借鉴参考。 ...

目录 介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述： 岑海燕，朱月明，孙大伟，等.深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J].农业工程学报，2020，36(9)：1-16. 本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景；随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管理的表型分析等方面综述了深度学习在植物表型交叉研究的进展；最后提出了未来深度学习和植物表型交叉融合研究与应用中亟需解决的问题，并展望了植物表型研究智能化的发展前景。 通常在海量数据的支持下，深度学习方法的潜力才被充分释放和发挥出来，在数据量相对较小情况下，普通的机器学习方法即可满足数据建模与预测的...

目录 植物图像承载着丰富的信息，反映了植物的颜色、形态、生长和健康状态等关键特征。高通量植物表型采集技术广泛用于植物表型组学研究，产生了大量基于图像的性状数据，对种质筛选、植物病虫害鉴定和农艺性状挖掘等方面具有重要价值。 为了提供有效的数据管理和支持智慧农业，中科院遗传与发育所作物表型组学研究中心与北京基因组研究所（国家生物信息中心）近期合作开发了植物图像及相关性状的开放归档库（OpenPlantImageArchive,OPIA），为国内外科研人员提供植物图像及相关性状数据递交与共享的公共服务。 网站地址：https://ngdc.cncb.ac.cn/opia/ OPIA整合了56个高...

目录 基本信息 背景 方法 结果 碎碎念 前不久才刚总结完大豆T2T基因组：哪个才是首个（中国）大豆的T2T基因组版本？，谁能想到最近又出来一个大豆品种Jack的T2T基因组。 基本信息 标题:AcompletereferencegenomeforthesoybeancvJack(大豆品种Jack的完整参考基因组) 杂志：PlantCommunications,2023 通讯作者:张建伟，MonicaA.Schmidt 单位：华中农业大学 推测分析基本上是张建伟老师团队做的，另一通讯提供了材料。 背景 大豆是一种全球性的商品，因其可食用的蛋白质和植物油而受到青睐。第一个大豆基因组组装...

目录 Docker 容器 Docker架构 Kubernetes（k8s） 容器技术演变 传统部署时代： 虚拟化部署时代： 容器部署时代： 为什么需要Kubernetes，它能做什么？ DockervsK8s 容器引擎vs.容器编排器： 支持的镜像类型： 镜像定义方式： DockerSwarmvsK8s K8s弃用Docker？ Docker docker是一种开源的应用容器引擎，可以将应用程序和依赖打包成一个可移植的镜像，然后发布到任何支持docker的平台上，也可以实现虚拟化。docker的核心概念有三个：镜像（image）、容器（container）和...

目录 据小编观察，现在的农业院校对于人才的培养，与企业和社会所需人员素质的要求已经严重脱节。 这本质上是学术界和工业界目标不一致造成的。高校老师追求的是帽子、是基金、是文章，很少有人考虑自己研究的东西是否真正对下游产业有价值。而企业追求的是经济效益，对于“新技术”、“新人才”能否带来实际的产能提升持有怀疑的态度。尤其是种企，接受新鲜事物非常保守，宁愿固步自封，也不敢冒这种风险。不过这也能理解，企业毕竟不是高校，研究费用来自国家，它的钱可是勒紧裤腰带自己攒出来的，每一分都要花得小心翼翼。 因此，我们自己可能暂时培养不出合适的人才来满足社会的需求，尤其是对于现代化种业改革的需求。 小编知道说这话...

背景 每年国际水稻所（IRRI）的雨养稻育种（RainfedRiceBreeding,RRB；所谓雨养就是无人工灌溉，仅靠自然降水作为水分来源）计划都会与区域合作伙伴共享耐旱、耐盐、耐热和耐淹的育种种质进行表型评估，从不同地点的几项试验中获得原始表型数据。例如，RRB在2019年从NARES合作伙伴那里收到了大约20项试验的数据。为区域合作伙伴做数据分析，以便做出更好的育种决策，并以简单易懂的格式呈现结果。 因此，开发系统的表型数据分析流程、增强可视化结果并解释对于从数据中提取有意义的见解做出更好的育种决策非常重要。 本文概述了IRRI的RRB计划如何利用R及其开源工具（如RMarkdown、...

目录 标题:BigDataandAIRevolutioninPrecisionAgriculture:SurveyandChallenges 单位：台湾清华大学 关键词：精准农业，大数据分析，机器学习，可持续农业，智能农业，数字农业 本文通过分析2000-2020年间的主要相关文献，筛选77项与研究目标相关的综述，讨论了大数据和人工智能在精准农业中的应用。强调可持续农业发展的重要性以及信息和通信技术在提高农业生产力和效率方面的作用。探讨了大数据在智能农业中的应用，包括数据创建方法、技术可访问性、软件工具和数据分析。还讨论了在农业中实施大数据技术面临的挑战。 同时，本文提到了物联网和区块链等技...

目录 摘要 泛基因组的重要性 植物泛基因组的主要结构变异（SV）驱动力 植物泛基因组的发展 植物泛基因组应用育种 今日分享一篇去年底今年初发表的植物泛基因组综述，作者史俊鹏、田志喜、赖锦盛、黄学辉，全员大佬。 该文详细介绍了植物泛基因组的概念、研究进展和应用。 摘要 植物基因组高度多样化，很大一部分序列在不同个体间并不共享。 泛基因组包括变异DNA序列和保守的核心序列，代表一个物种中所有非冗余的DNA。 该文综述了植物泛基因组的最新进展，包括造成结构变异的主要驱动力、代表泛基因组的方法创新、构建植物泛基因组的主要成功案例。 也总结了解码端粒到端粒（T2T）或无间隙（Gapless）植物...

目录 作物生长模型概述 研究思路 研究进展 未来发展 作物生长模型概述 农业信息技术在世界农业领域的兴起始于20世纪70年代末，以作物生长模型（cropgrowthmodel）的成功研制和应用为突出代表。 作物生长模型以作物生长发育的内在规律为基础，综合作物遗传潜力、环境效应、调控技术之间的因果关系，能够定量描述和预测作物生长发育过程及其与环境和技术的动态关系。 20世纪50—60年代，DEWIT及DUNCAN等相继发表了植物冠层光能截获与群体光合作用模型，标志着作物生理生态过程模拟的问世。 目前国外较为优秀的作物生长模型有美国的DSSAT、澳大利亚的APSIM、法国的STICS、荷兰的G...

代谢组学（Metabolomics）是在20世纪90年代末兴起的新兴学科，它是在基因组学和蛋白质组学之后发展起来的一项新的组学技术，同时也是系统生物学的重要组成领域。 代谢组学探讨了在生物体受到干扰后（如基因改变或环境变化）其内源性代谢物种类、数量和变化规律。它着眼于研究生物整体、器官或组织中代谢途径及其受到内在或外在因素的影响，以及随时间变化的规律。通过揭示这些因素对代谢整体的影响，代谢组学反映了某种病理生理过程中发生的一系列生物事件。广义上代谢组学主要分为非靶向和靶向代谢组学，也有一些技术介于靶向和非靶向之间，如广靶、类靶、拟靶等。 一般代谢组学关注的对象是分子量在1000（或说150...

目录 图形泛基因组的构建 图泛构建方法 获取和合并PAV变异 图泛的存储格式 线性参考基因组坐标的恢复 图泛的可视化 图泛的注释 基因结构注释 图泛的变异注释 结构变异鉴定与基因分型 图泛比对软件的优势 图泛的应用 功能元件的鉴定 现有物种中的图泛规模 基于图泛的GWAS 未来应用 结论与未来展望 图形泛基因组（图泛）以节点和路径的形式存储和展示物种的变异信息，关键作用是扩展线性参考基因组的坐标系统，以容纳更多的遗传多样性区域。本文首先总结了图泛构建方法，然后讨论了图泛基因结构和变异的注释，最后描述了现有的图泛规模和应用实例，包括与GWAS结合的图泛应用等...

最近看到微信公众号：“生物信息与育种”的文章阅读量太低了，粉丝量基础也很少。可能是做动植物基因组和育种相关工作的人员基数相对较少，而且我也没有主动去推。于是想着把以前做的的蛋白质组学部分笔记迁移到公众号上，一是为内容备份，二是为增加粉丝和阅读量。不过这些笔记是几年前的了，可能已经跟不上前沿的发展，而我目前由于没有从事相关工作，也无法把握内容的质量，仅供参考。 蛋白质组学综合文集 蛋白质组学研究方法概述一 蛋白质组学研究方法概述二 蛋白质组学样品前处理一 蛋白质组学样品前处理二 蛋白质组学样品前处理三 蛋白质组学样品前处理四 蛋白质谱的原理及使用一 蛋白质谱的原理及使用二 蛋白质谱的原理及使用...

Dr.QiSun是康奈尔大学高级研究员和生物信息学中心主任，长期以来从事生物信息学工作，在大数据的管理与分析上，特别是Genotype-By-Sequence(GBS)，RNA-seq，ChIP-seq，smallRNA，基因调控网络等方面积累了丰富的经验。在Science，Cell，NatGenet，NatureBiotechnol等高水平期刊上发表论文40余篇。 QiSun将生物信息和作物育种相结合，来中国也做过几场报告，介绍他们在农作物基因组辅助选择育种的低成本测序技术，如GBS、AmpSeq、和SkimSeq等。参考：https://www.biotech.cornell.edu/a...

目录 需求描述 尝试解决 正确解决 需求描述 一个很简单的需求：一批水稻材料的芯片数据（位点少），想看看它们在3KRice中处于何种亚群和位置。就需要将芯片位点与3KRG位点整合后进行分析。 已知3KRice位点可从SNP-Seek中下载：https://snp-seek.irri.org/_download.zul;jsessionid=F2B11FD2C5BC6A9AA07D9FE198915C9E 但它是二进制Plink格式，本身没有包含等位基因的信息： 因此当转化vcf格式时，REF和ALT是按照等位基因频率来进行分配的，部分位点的REF和ALT可能发生调换，即便是使用--kee...

多基因组比对（multiplegenomealignment,MGA）首先要定义多序列比对（multiplesequencealignment,MSA）。MSA是将同源关系分配给3个或更多序列的方法（对于2个序列，使用“成对”而非“多个”），其中一组核苷酸是同源的，如果它们来自同一个共同祖先。这些比对通常由二维数组表示，其中每行代表一个输入序列，每列代表一组同源核苷酸。 MSA具有严格的约束，对齐是共线的，即从左到右读取的每一行，忽略空列，必须是原始输入序列。因此，MSA只能捕获小的插入缺失和点突变。找到最大化同源性的比对是一项计算困难的任务。此外，MSA不模拟进化事件，如倒位、易位和整个基因...

目录 模型部署概述 R语言模型云端/服务器部署 httpuv jug opencpu fiery plumber Rserve RestRserve 结语 模型部署概述 数据科学项目的生命周期通常以迭代方式执行以下主要阶段： 业务理解（Businessunderstanding） 数据采集和理解（Dataacquisitionandunderstanding） 建模（Modeling） 部署（Deployment） 客户接受度（Customeracceptance） 学术界很多数据科学项目，包括模型建立、特征选择及模型验证等过程，基本上完成了模型评价也就意味着项目结束。而在工...

目录 简介 材料方法 数据集 SoyDNGP的模型结构 比对模型的处理 主要结果 SoyDNGP在大豆基因组预测中展现了出色的能力 大豆基因组预测中SoyDNGP与其他算法的性能比较 SoyDNGP模型在不同大豆群体中的多功能预测能力 SoyDNGP在大豆之外的广泛应用 SoyDNGP是一个面向大豆基因组预测的开放友好的web服务器 讨论 资源获取 近日，华中农大王旭彤老师团队在BriefingsinBioinformatics（BIB，IF=9.5）上发表基因组预测新模型SoyDNGP:aweb-accessibledeeplearningframeworkforgen...