Genomic Prediction of Yield and Protein Traits in Soybean Using Machine Learning Models
Notice bibliographique
Résumé
As a globally significant food and plant protein crop, the yield and protein content of soybeans are the core target traits in breeding. However, due to the influence of the interaction between the genetic background and environment of complex quantitative traits, the efficiency of traditional phenotypic selection and genetic improvement is limited. To enhance breeding efficiency and prediction accuracy, this study explored the applicability and effectiveness of multiple machine learning algorithms in the genomic prediction of soybean yield and protein traits. Based on the genotype (SNP) and phenotypic data of multiple soybean breeding populations in this study, machine learning models such as RR-BLUP, Support vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Gradient enhancer (GBM), and Deep neural Network (DNN) were respectively constructed. Combined with feature selection methods such as principal Component Analysis (PCA), LASSO and Boruta, the prediction accuracy and stability of the model are systematically evaluated. The results show that nonlinear models (such as RF and GBM) have better generalization ability for complex traits under multiple environmental conditions. The multi-trait joint prediction strategy further enhanced the model's performance in composite indicators such as protein yield. This study demonstrates the potential of machine learning techniques in the genomic prediction of complex quantitative traits, providing an efficient means for auxiliary selection in soybean breeding and laying the foundation for the construction of intelligent and high-throughput breeding decision-making systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».