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牲畜和植物育种对可持续农业至关重要（Scho and Simianer 2015），并且更适合于特定环境或市场需求（Qaim 2020）。最近，基因组数据和先进统计方法的可用性彻底改变了育种计划（Kim等人2020）。值得注意的是，基因组选择使育种者可以根据基因构成来预测个体的表现，避免昂贵的表型（Meuwissen等人。2001，Crossa等。 2017）。 这些新的方法解锁了繁殖方案的各种设计可能性，因此很难优化它们。 此外，一个单个繁殖周期可能需要多年，在此过程中涉及许多设计选择。 因此，对使用模拟优化育种计划的兴趣越来越大。 在R中实现了现有的模拟十字架工具（Broman等人 2003，Mohammadi等。 2015，Gaynor等。 2020，Pook等。 2020）或朱莉娅（Chen等人 2022）。 尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。 例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。 随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。2001，Crossa等。2017）。这些新的方法解锁了繁殖方案的各种设计可能性，因此很难优化它们。此外，一个单个繁殖周期可能需要多年，在此过程中涉及许多设计选择。因此，对使用模拟优化育种计划的兴趣越来越大。在R中实现了现有的模拟十字架工具（Broman等人2003，Mohammadi等。 2015，Gaynor等。 2020，Pook等。 2020）或朱莉娅（Chen等人 2022）。 尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。 例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。 随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。2003，Mohammadi等。2015，Gaynor等。 2020，Pook等。 2020）或朱莉娅（Chen等人 2022）。 尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。 例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。 随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。2015，Gaynor等。2020，Pook等。2020）或朱莉娅（Chen等人2022）。尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。为此目的最有吸引力的语言是Python。Python是数值计算和数据科学最常用的编程语言之一，许多库可用于优化和机器学习（Pedregosa等人。2011，Bradbury等。2011，Bradbury等。
Chromax：快速可扩展的育种程序模拟器
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