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本文目录一览：
- 1、家畜主要经济性状的遗传力与遗传相关在育种上有何参考价值
- 2、深度学习给生物学带来了哪些改变
- 3、2021-01-27林木全基因组关联分析(GWAS)研究进展与展望
- 4、水稻分子育种的水稻分子设计育种
家畜主要经济性状的遗传力与遗传相关在育种上有何参考价值
提高肉蛋奶等畜禽经济性状可以从遗传育种、营养饲料、疾病防治、畜舍环境和经营管理等几个方面考虑。其中遗传育种是从遗传上改良畜种；疾病既有遗传因素(如易感性)也有环境因素(如病原体)；营养饲料与畜舍、设备等虽然是环境因素，但也存在着遗传与环境之间的相互作用。
家畜遗传育种可以提高优良种畜的比例，保证畜群生产力的稳步提高。家畜遗传育种可以改变家畜的生产方向，从而更好的满足人们的生活需求。家畜遗传育种可以充分利用杂种优势，提高产品数量以及质量。家畜遗传育种可培育适合工厂化生产的动物品种，发展商品生产。
②变异是可以遗传的，如果性状表型值的变异仅仅是由环境因素造成，而与遗传因素无关，那么选择也不会产生作用。反之，表型变异中加性遗传效应所占比例越大，即遗传力越高，则选择反应也就越大。同时，选择效果在很大程度上取决于利用表型值估计育种值的准确性，这里选择方法在育种中起关键作用。
深度学习给生物学带来了哪些改变
1、从实际上来说，大脑神经科学的发展还远远不足以使我们找到足够形成算法的机制来形成智能，也还没有能力去证明或者证伪深度学习于生物神经系统的相关性，更无法说明深度学习是不是真的像大脑。但是，深度学习在某些地方确实是受到了神经系统的启发，比如说多层结构和卷积过程。
2、十大前沿科学技术 人工智能 人工智能是当前最为火热的科技领域之一。人工智能通过机器学习和深度学习技术，让计算机拥有了类似人类的思维、分析和思考能力，使得机器可以解决许多人类难以解决的问题。目前，人工智能已经在医疗、金融、安防等领域得到了广泛应用。
3、“深度学习”这样的技术，是建立在“人工神经网络”上的，而人工神经网络，又是来自人类神经生物学的深刻理解和延展。我们人类的神经网络通过神经元的联结来传递和处理信息，而这种人工神经网络则是模拟大脑的工作机制。我们通过研究人类智能的工作机制，来创造出人工智能的工作原理。
2021-01-27林木全基因组关联分析(GWAS)研究进展与展望
1、全基因组关联分析(GWAS)是一种复杂性状功能定位的正向遗传学分析策略， 可直接利用群体内所有个体全基因组水平上的等位遗传变异和表型变异的相关性分析， 鉴定与目标性状显著连锁的等位变异位点，进而分析等位基因型对表型的遗传效应， 在植物数量性状遗传结构解析中取得了丰硕成果。
2、全基因组关联分析（Genome-Wide Association Study，GWAS）作为一种强大的研究工具，正在引领我们探索复杂疾病背后的奥秘。通过在患者全基因组范围内对单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism，SNP）位点与对照组进行深入比较，GWAS消除了传统候选基因策略中预先假设致病基因的局限性。
3、GWAS为人们打开了一扇通往研究复杂疾病的大门，将在患者全基因组范围内检测出的SNP位点与对照组进行比较，找出所有的变异等位基因频率，从而避免了像候选基因策略一样需要预先假设致病基因。同时，GWAS研究让我们找到了许多从前未曾发现的基因以及染 体区域，为复杂疾病的发病机制提供了更多的线索。
4、全基因组关联研究（GWAS），就像一场遗传密码的探索之旅，揭示了遗传区域与性状、疾病之间微妙的联系。通过扫描数百万遗传变异点，GWAS为我们揭示了无数与特定表型或疾病关联的基因热点。至今，这种研究方法已揭示了疾病的遗传奥秘，而随着样本量的膨胀和研究的深化，我们发现的关联变异数量还在持续增长。
5、全基因组关联分析(GWAS)的研究设计和遗传统计方法，虽然在寻找遗传标记与疾病关联上发挥着重要作用，但其固有的问题如人群混杂和多重比较可能导致假阳性结果。为了确保关联的可靠性，重复研究显得尤为重要。首先，重复研究通过增加样本量来提升研究的统计效率。
6、全基因组关联分析：揭示疾病的基因密码，挑战与机遇并存 全基因组关联研究（GWAS），如同生物医学领域的探索者，通过大规模样本分析，揭示了基因与疾病之间的微妙联系。它在糖尿病、心血管疾病等领域发挥着关键作用，推动了个体化医疗和药物研发的前沿。
水稻分子育种的水稻分子设计育种
分子设计育种则通过多层次研究水稻成分的网络互动和环境反应机制，利用“组学”数据在计算机上预测生长发育，构建品种设计蓝图。目标是通过集成多种技术，从基因层面进行设计操作，模拟和优化育种过程，从经验育种过渡到定向、精确的育种，以显著提高育种效率。
水稻是分子设计育种的第一个作物之一，原因如下： 重要性和广泛种植：水稻是世界上最重要的粮食作物之一，为全球许多人提供了主要的食物来源。它在亚洲尤其重要，被广泛种植和消费。 基因组研究：水稻基因组已经被完整测序，并且有大量的基因组数据可用。
水稻分子设计育种将在多层次水平上研究水稻所有成分的网络互作行为和在生长发育过程中对环境反应的动力学行为；继而使用各种 “组学” 数据 ，在计算机平台上对水稻的生长、 发育和对外界反应行为进行预测；然后根据具 种目标 ，构建品种设计的蓝图；最终结合育种实践培育出符合设计要求的水稻新品种。
阳海宁，硕士学历，毕业于广西大学生物科学学院，专攻生物化学与分子生物学，主攻分子遗传学方向，特别是分子标记辅助育种，致力于将常规育种与生物技术相结合。他的研究兴趣主要集中在水稻的关键性状功能基因和QTLs的利用上。
为超级杂交稻大面积亩产1000公斤攻关，杂交水稻之父、中国工程院院士袁隆平新引入分子生物技术。
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