检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陈雨[1] 姜淑琴[2] 孙炳蕊[1] 潘大建[1] 范芝兰[1] 陈文丰[1] 李晨[1]
机构地区:[1]广东省农科院水稻研究所/广东省水稻育种新技术重点实验室,广东广州510640 [2]中国农业大学农学院,北京100193
出 处:《广东农业科学》2017年第9期1-7,共7页Guangdong Agricultural Sciences
基 金:广东省科技计划项目(2014A030304040;2014B070706013;2015B020231002;2016A030303031);广东省农业科学院院长基金(201504);广州市科技创新委员会科学研究专项(201707010218)
摘 要:基因组选择(GS)利用所有可利用的分子标记构建预测模型,并基于此模型估计个体的育种价值,是一种新型的、针对数量性状由微效多基因控制这一育种问题更高效的、具有广阔前景的分子辅助育种方法。概述了GS的原理和常用方法,并基于GS的影响因素探讨了提高其准确性的各种方法,展望了GS在作物育种中的应用,提出构建GS平台的思路。Genomic selection(GS) is an emerging approach of marker-assisted selection which aims to estimate individual breeding value based on all available molecular markers. It has broad prospects in breeding especiallyc onsideringthat many quantitative traits are controlled by micro-effect polygene. In this paper,we summarized the principle and methods of GS,discussed various methods for improving the prediction accuracy of GS based on its influence factors,predicted the future application of GS on crop breeding,and put forward an idea of constructing GS platform.
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