An Embarrassingly Simple Approach to Enhance Transformer Performance in Genomic Selection for Crop Breeding

基因组选择 选择(遗传算法) 变压器 农业工程 计算机科学 环境科学 农学 生物 人工智能 工程类 遗传学 单核苷酸多态性 电气工程 基因型 电压 基因
作者
R.R. Chen,Wenwei Han,Haohao Zhang,Hong Su,Z.R. Wang,Xiaolei Liu,Han Jiang,Wanli Ouyang,Nanqing Dong
出处
期刊:Cornell University - arXiv
标识
DOI:10.48550/arxiv.2405.09585
摘要

Genomic selection (GS), as a critical crop breeding strategy, plays a key role in enhancing food production and addressing the global hunger crisis. The predominant approaches in GS currently revolve around employing statistical methods for prediction. However, statistical methods often come with two main limitations: strong statistical priors and linear assumptions. A recent trend is to capture the non-linear relationships between markers by deep learning. However, as crop datasets are commonly long sequences with limited samples, the robustness of deep learning models, especially Transformers, remains a challenge. In this work, to unleash the unexplored potential of attention mechanism for the task of interest, we propose a simple yet effective Transformer-based framework that enables end-to-end training of the whole sequence. Via experiments on rice3k and wheat3k datasets, we show that, with simple tricks such as k-mer tokenization and random masking, Transformer can achieve overall superior performance against seminal methods on GS tasks of interest.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
scsc完成签到,获得积分10
1秒前
初夏发SCI发布了新的文献求助10
2秒前
orixero应助澡雪采纳,获得10
2秒前
JamesPei应助小小K采纳,获得10
3秒前
CodeCraft应助glitter采纳,获得30
3秒前
8秒前
Ava应助大白采纳,获得10
8秒前
9秒前
洗刷刷发布了新的文献求助10
9秒前
彭于晏应助jc哥采纳,获得10
9秒前
nlyk完成签到,获得积分10
12秒前
彩色橘子完成签到 ,获得积分10
12秒前
大模型应助huhu采纳,获得10
12秒前
阳光项链发布了新的文献求助10
13秒前
桐桐应助初夏发SCI采纳,获得10
13秒前
Emma完成签到 ,获得积分10
13秒前
Lily发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
you998308完成签到,获得积分20
14秒前
武雨寒发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
18秒前
yidi01完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
打打应助sciN采纳,获得10
20秒前
21秒前
小夏完成签到 ,获得积分0
21秒前
黄婷发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
22秒前
23秒前
华仔应助舒庆春采纳,获得10
23秒前
YamDaamCaa应助眯眯眼的友绿采纳,获得30
23秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
24秒前
壳米应助Tin采纳,获得10
24秒前
25秒前
25秒前
Barney关注了科研通微信公众号
25秒前
25秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Effective Learning and Mental Wellbeing 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975836
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520174
关于积分的说明 11201364
捐赠科研通 3256576
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798362
邀请新用户注册赠送积分活动 877539
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806426