首页> 美国卫生研究院文献>Springer Open Choice >Model training across multiple breeding cycles significantly improves genomic prediction accuracy in rye (Secale cereale L.)
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Model training across multiple breeding cycles significantly improves genomic prediction accuracy in rye (Secale cereale L.)

机译:跨多个育种周期的模型训练显着提高了黑麦(Secale graine L.)的基因组预测准确性

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摘要

Key message >Genomic prediction accuracy can be significantly increased by model calibration across multiple breeding cycles as long as selection cycles are connected by common ancestors.
机译:关键信息>通过选择多个育种周期之间的共同祖先进行模型校准,可以显着提高基因组预测准确性。

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