重點(diǎn)新聞

PBJ | 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)棉花團(tuán)隊(duì)與表型團(tuán)隊(duì)通過(guò)表型組學(xué)技術(shù)解析棉花響應(yīng)干旱脅迫的遺傳特性

2022/9/1

此項(xiàng)研究結(jié)合高通量表型組、基因組以及轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，促進(jìn)了表型組學(xué)在棉花遺傳改良研究中...
干旱條件下春大麥RIL群體的圖像表型分析：性狀選擇和生物學(xué)解釋

2022/9/1

研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)與凸包的幾何形狀，質(zhì)地，棕色像素比例和葉綠素強(qiáng)度有關(guān)的27個(gè)性狀的干旱效...
基于無(wú)人機(jī)多光譜表型分析評(píng)價(jià)冬小麥水氮利用效率

2022/9/1

本文結(jié)果顯示，基于無(wú)人機(jī)可用于預(yù)測(cè)整個(gè)季節(jié)的WUE和NUE時(shí)間序列，以選擇優(yōu)良的基因型，并...
多重綜合根系表型與提高耐旱性有關(guān)

2022/9/1

本文作者提出，最耐旱的綜合表型值得考慮作為育種理想型。
Greenotyper：利用分布式計(jì)算和深度學(xué)習(xí)的基于圖像的植物表型分析

2022/9/1

本文證明了使用大量靜態(tài)照相機(jī)和植物進(jìn)行自動(dòng)表型分析是替代依賴(lài)傳送帶或移動(dòng)照相機(jī)系...
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的高通量大豆種子表型研究

2022/9/1

將Xgboost建模方法與CARS_SPA算法相結(jié)合，可以減少輸入變量，提高模型操作效率。研究結(jié)果...

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干旱條件下春大麥RIL群體的圖像表型分析：性狀選擇和生物學(xué)解釋

基于無(wú)人機(jī)多光譜表型分析評(píng)價(jià)冬小麥水氮利用效率

多重綜合根系表型與提高耐旱性有關(guān)

Greenotyper：利用分布式計(jì)算和深度學(xué)習(xí)的基于圖像的植物表型分析

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的高通量大豆種子表型研究

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