参照欧盟金融工具市场指令 2014/65/EU(“MiFID II”):本报告不提供行动建议,提供可供公众免费使用的信息,因此不构成 MiFID II 定义的“研究”。这是因为本报告仅包含有关一种或多种金融工具或发行人的事实信息,并未明确或隐含地推荐或建议投资策略。因此,它不构成欧盟市场滥用条例(“MAR”)第 3(1)(35) 条与 MAR 第 3(1)(34) 条结合定义的投资建议。有关更多信息,请参阅 ESMA 指南 ESMA70-145-111 第 12 版。
GBLUP 是应用最广泛的基因组预测 (GP) 方法,由于需要求基因组关系矩阵 (GRM) 的逆,因此随着训练群体规模的增加,该方法会消耗大量且不断增加的计算资源。因此,在本研究中,我们结合随机 Haseman - Elston (HE) 回归 (RHE-reg) 和预条件共轭梯度 (PCG),开发了一种新的基因组预测方法 (RHEPCG),该方法避免了直接求 GRM 的逆。模拟结果表明,在大多数情况下,RHEPCG 不仅能达到与 GBLUP 相似的预测精度,而且还能显著减少计算时间。对于实际数据,与 GBLUP 相比,RHEPCG 对拟南芥 F2 群体的 7 个性状和高粱双色 RIL 群体的 4 个性状表现出相似或更好的预测精度。这表明 RHEPCG 是 GBLUP 的一个实用替代方案,并且具有更好的计算效率。
