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逐级基因分型的摘要已经实现了基因组选择的方法，以提高产量，抗压力和营养价值。越来越多的资源研究正在新兴的资源研究提供1000种和更多的基因型和数百万个SNP，用于涵盖迄今无法访问的遗传遗传变异的一种物种。数据库增长越大，可以使用更好的基因组选择统计方法。但是，对统计学有明显的局限性，但也存在生物学部分。遗传内遗传变异能够解释很大比例的表型，但是表型可塑性的很大一部分也源于环境驱动的转录，转录后，翻译，翻译后，表观遗传和代谢调节。此外，对同一基因的调节可以在不同环境中具有不同的表型输出。因此，要根据可用的基因型变异来解释和理解与环境有关的表型可塑性，我们必须整合进一步的分子水平的分析，反映了从基因到代谢到表型的完整信息流。有趣的是，代谢组学平台已经比NGS平台更具成本效益，并且对于预测营养价值或压力抗性的性能是决定性的。在这里，我们建议在绿色系统生物学框架的未来繁殖策略中提出三个基本支柱：（i）将基因组选择与环境依赖性的综合学分析和深度学习相结合，以提高标志性特征性能的预测准确性； （ii）子内，细胞和亚细胞水平的摇元分辨率提供了有关选定标记的基本功能的信息； （iii）将杂种与基因组编辑和速度育种工具相结合，以加速和增强特征精度育种的大规模功能验证。
Panomics符合种质
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