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使用深度学习来预测大麦基班克的地理起源对基因组环境协会研究
基因组环境协会（GEA）是一种通过与环境参数结合遗传变异来识别适应位点的方法，从而提供了提高作物弹性的潜力。但是，其在Genebank配件上的应用受到丢失的地理来源数据的限制。为了解决这一限制，我们探索了神经网络来预测大麦加入的地理起源，并将估算的环境数据整合到GEA中。神经网络在交叉验证方面表现出很高的精度，但偶尔会产生可行的预测，因为模型仅被视为地理位置。例如，一些预测的起源位于不可理的区域内，例如地中海。使用大麦开花时间基因作为基准，GEA整合了估算的环境数据（n = 11,032），与常规GEA（n = 1,626）相比，在开花时间基因附近的基因组区域进行了部分一致但互补的检测（n = 1,626）（n = 1,626），从而突出了GEA与估计的GEA的潜在的互补的GEA，并在互补的GEA中突出了。同样，与我们最初的假设相反，可以通过增加样本量来预期GEA性能会有显着改善，我们的模拟产生了意外的见解。我们的研究表明，通过预测丢失的地理数据，GEA方法的敏感性对相当大的样本量的敏感性有潜在的局限性。总体而言，我们的研究通过与GEA进行深入的学习来提供有关利用不完整的地理起源数据的见解。我们的发现表明，需要进一步开发GEA方法来优化估算的环境数据的使用，例如结合区域GEA模式，而不是仅仅关注大型景观跨等位基因频率和环境梯度之间的全球关联。
燕麦基因组——超级食物的序列
古罗马人曾将燕麦视为“病小麦”，不适合人类食用。但近年来，燕麦作为健康的超级食品和生活方式产品，重新受到人们的青睐。例如，纯素卡布奇诺含有燕麦奶，燕麦被用作植物性肉类替代品的蛋白质来源，而植物性肉类替代品是食品行业增长最快的市场之一。由于燕麦中混合链 β-葡聚糖纤维含量高，因此被宣传为可以降低胆固醇水平的特别健康食品。然而，对燕麦基因组资源的投资落后于小麦和大米等主要谷物。特别是，缺乏染色体级参考基因组，这限制了基于基因组学的农学重要性状（包括食品品质性状）的分子基础研究。
44 麦基恩街 - VHD - 维多利亚遗产
街、伊斯特汉姆街、埃格雷蒙特街、福尔克纳街、弗吉街、弗里曼街、格兰特街、霍尔顿法院、霍尔顿街、霍普顿广场、豪街、艾达街、伊万街、杰米森街、国王街、尼恩街、劳拉广场、利物浦街、马克街、梅街、麦基恩街、麦基洛普巷、梅尔维尔街、迈克尔街、米勒街、纳皮尔街、纽里街、尼科尔森街、公园游行、公园广场、公园街、珀西街、皮尔金顿街、波特街、皇后街、皇后游行、雷街、铁路街、里德街、罗街、拉沙尔新月街、斯科奇默街、西科姆街、圣乔治法院、圣乔治路、泰特街、塔普林街、泰勒街、特兰米尔街、塔克广场、怀特街、伍德黑德街、伍德赛德街、约克街。
替换心/麦基恩/1“天哪，我不想...
萨萨看着我，她的脸空白。“你为什么在这里？” “你想要的不仅仅是这个吗？”我问。“您已经知道答案了。” “你会和我一起去吗？我不知道我要给你什么。”她的脸上慢慢地微笑，她再次看起来像个人。“是的，我会来的。” “他们给你任何衣服吗？”我问。“不”我打开壁橱门，找到了一件衬衫和后宫裤子。这些我把这些扔给了萨萨。“但是我们将如何逃脱？我是宝贵的财产。这个玛丽亚不会让我走。”我看着床上的死人“我认为我们过去一直在担心盗窃。”从斗篷下方，我绘制了Ingersoll，并将其拨动到紧身光束。我打开窗户，俯身并在建筑物店面上播放了光束。火焰立即爆发。几秒钟后，尖叫和喊叫。蜂鸣器和洒水装置都脱颖而出。
氮水平对Bhairahawa条件下一些新释放的小麦基因型的生长和产量的影响
摘要新释放的小麦品种具有不同的营养需求，其产量潜在地阻碍了对氮（N）受精的普遍建议。在2018/19和2019/20的生长季节进行了现场实验，以评估不同N肥料对生长率和两个新发行的小麦品种（Borlaug 2020和Zinc Gahun-1）的生长和产量参数的响应，这是一个有希望的线（NL 1179）和Vijay作为检查品种。五个n级（即0，50,100,150和200 kg n ha -1）在拆分图中设计的实验中使用了三个复制。氮水平和基因型分别分配为主要情节和子图处理。对两个生长季节的组合分析表明，所有新释放和有希望的基因型的表现都比检查品种要好。NL 1179记录了最高的谷物产量，其次是Borlaug 2020和Gahun-1锌。观察到晶粒产量的线性增加，n速率从0增加到200 kg ha -1，而200 kg n ha -
使用 Yr7 抗黄锈病基因演示小麦基因图谱框架
我们采用了三种方法来定位抗黄锈病基因 Yr7，并确定小麦中相关的 SNP。首先，我们使用传统的 QTL 定位方法，即双单倍体 (DH) 群体，并将 Yr7 定位到 2B 染色体的低重组区域。为了精细定位 QTL，我们使用了关联定位面板。两个群体都进行了 SNP 阵列基因分型，允许根据常见的分离 SNP 进行 QTL 比对和全基因组关联扫描。对跨越 QTL 间隔的关联面板进行分析，将间隔缩小到单个单倍型块。最后，我们使用对抗性和易感性 DH 群体进行测序定位，以识别间隔中与之前建议的 Yr7 候选基因具有高同源性的候选基因，并以更高的多态性密度填充 Yr7 间隔。我们强调了将测序映射结合起来的强大功能，它提供了区间内基于基因的分离多态性的完整列表，并具有关联映射面板的高重组、低 LD 精度。我们的测序映射方法适用于任何性状，我们的结果验证了该方法在小麦中的有效性，在小麦中，通过近乎完整的参考基因组序列，我们能够定义一个包含致病基因的小区间。
糖尿病性视网膜病与诊断抑郁症之间的纵向双向关联：丹麦基于丹麦的基于登记册的研究
丹麦南部丹麦大学丹麦大学丹麦大学临床研究系的眼科系 of Ophthalmology, Rigshospitalet-Glostrup, Copenhagen, Denmark g Department of Clinical Medicine, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark h Steno Diabetes Center Odense, Odense University Hospital, Odense, Denmark i Department of Vision Informatics, University of Osaka, Osaka, Japan j Department of Ophthalmology, Zealand University Hospital Roskilde, Roskilde, Denmark k丹麦·奥尔堡（Aalborg Aalborg），阿尔堡大学医院（Aalborg Aalborg），丹麦L医学院，牙科和生物医学科学系，皇后大学，贝尔法斯特，北爱尔兰，北爱尔兰，丹麦北爱尔兰，北爱尔兰，南部丹麦大学，丹麦丹麦大学心理学系，丹麦，阿姆斯特丹姆·UMC，阿姆斯特丹姆斯特丹，丹麦南部丹麦大学丹麦大学丹麦大学临床研究系的眼科系 of Ophthalmology, Rigshospitalet-Glostrup, Copenhagen, Denmark g Department of Clinical Medicine, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark h Steno Diabetes Center Odense, Odense University Hospital, Odense, Denmark i Department of Vision Informatics, University of Osaka, Osaka, Japan j Department of Ophthalmology, Zealand University Hospital Roskilde, Roskilde, Denmark k丹麦·奥尔堡（Aalborg Aalborg），阿尔堡大学医院（Aalborg Aalborg），丹麦L医学院，牙科和生物医学科学系，皇后大学，贝尔法斯特，北爱尔兰，北爱尔兰，丹麦北爱尔兰，北爱尔兰，南部丹麦大学，丹麦丹麦大学心理学系，丹麦，阿姆斯特丹姆·UMC，阿姆斯特丹姆斯特丹，丹麦南部丹麦大学丹麦大学丹麦大学临床研究系的眼科系 of Ophthalmology, Rigshospitalet-Glostrup, Copenhagen, Denmark g Department of Clinical Medicine, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark h Steno Diabetes Center Odense, Odense University Hospital, Odense, Denmark i Department of Vision Informatics, University of Osaka, Osaka, Japan j Department of Ophthalmology, Zealand University Hospital Roskilde, Roskilde, Denmark k丹麦·奥尔堡（Aalborg Aalborg），阿尔堡大学医院（Aalborg Aalborg），丹麦L医学院，牙科和生物医学科学系，皇后大学，贝尔法斯特，北爱尔兰，北爱尔兰，丹麦北爱尔兰，北爱尔兰，南部丹麦大学，丹麦丹麦大学心理学系，丹麦，阿姆斯特丹姆·UMC，阿姆斯特丹姆斯特丹，
荞麦基因组的比较揭示了代谢组1
Ming He 1,2,11 , Yuqi He 1,11 , Kaixuan Zhang 1,11 , Xiang Lu 1,3,11 , Xuemei Zhang 4,11 , 4
使用ECOC-SVM大麦基因组学的历史和未来观点审查朝着精确的CRISPR DNA片段编辑...
©作者2020。由牛津大学出版社出版，代表《分子细胞生物学杂志》，IBCB，SIBS，CAS。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。