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标题
Nonlinear kernels, dominance, and envirotyping data increase the accuracy of genome-based prediction in multi-environment trials
非线性核、优势和环境分型数据提高了多环境试验中基于基因组预测的准确性
相关领域
物候学 核（代数） 加性模型 水准点（测量） 核方法 计算机科学 计算 支持向量机 基因组学 最佳线性无偏预测 高斯分布 生物 线性模型 机器学习 计算生物学 人工智能 基因组 算法 数学 遗传学 地理 选择（遗传算法） 大地测量学 量子力学 物理 组合数学 基因
网址
https://doi.org/10.1038/s41437-020-00353-1
AI链接 nature.com nih.gov nih.govdoi.org
DOI
10.1038/s41437-020-00353-1 doi
其它 期刊：Heredity
作者：Germano Costa‐Neto; Roberto Fritsche‐Neto; José Crossa
出版日期：2020-08-27
求助人
过时的谷丝 在 2025-01-08 11:30:35 发布自河南，悬赏 10 积分
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