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aqp：定量培训算法 - cran -r项目
说明定量培养学（AQP）项目的算法始于2009年，以与土壤概况可视化，聚合和分类为该包装（AQP）的土壤概况可视化，聚合和分类有关的一组松散相关的概念和源代码（AQP）。在过去的8年中，该项目已成长为一组相关的R包，这些套件可以使土壤概况数据的定量分析进行介绍和简化。central是一种专业功能和数据结构的新词汇，可以适应土壤概况信息的固有复杂性；释放学科以专注于想法而不是样板数据处理任务。这些功能和数据结构已经过敏感地测试和记录，应用于涉及数十万土壤材料的项目，并将其深入整合到广泛使用的工具中，例如土壤 AQP项目（AQP，SOILDB，SharpShootr，Soarphoreports套件）的组合在USDA-NRCS土壤科学分区内的常规数据分析中起着重要作用。 R套件的AQP套件提供了一个方便的平台，用于弥合Pe dometric理论和实践之间的差距。AQP项目（AQP，SOILDB，SharpShootr，Soarphoreports套件）的组合在USDA-NRCS土壤科学分区内的常规数据分析中起着重要作用。R套件的AQP套件提供了一个方便的平台，用于弥合Pe dometric理论和实践之间的差距。
全基因组遗传关联研究揭示了欧洲山毛榉的 SNP 与环境变量和特定叶面积显着相关
Aitken, SN、Yeaman, S.、Holliday, JA、Wang, T. 和 Curtis-McLane, S. (2008)。适应、迁移或灭绝：气候变化对树木种群的影响。进化应用，1(1)，95 – 111。https://doi.org/10.1111/j.1752-4571.2007.00013.x Arvidsson, S.、Fartmann, B.、Winkler, S. 和 Zimmermann, W. (2016)。使用标准化测序基因分型 (nGBS) 实现高效的高通量 SNP 发现和基因分型。LGC 技术说明，AN-161104.01。Beaudette, D.、Skovlin, J.、Roecker, S. 和 Brown, A. (2022)。 dirtDB：土壤数据库接口。R 包版本 2 6。13. Benjamini, Y.，& Hochberg, Y. (1995)。控制错误发现率：一种实用而强大的多重检验方法。皇家统计学会杂志。B 系列，57(1)，289 – 300。Boyle, EA, Li, YI，& Pritchard, JK (2017)。复杂性状的扩展视图：从多基因到全基因。细胞，169(7)，1177 – 1186。https://doi.org/10.1016/j.cell.2017.05.038