bioRxiv 预印本· Ahlinder, J., Waldmann, P. ·· 14 小时前AI 评分10
利用基因组关系矩阵低秩结构加速最优贡献选择
Exploiting Low-Rank Structure in Genomic Relationship Matrices for Computationally Efficient Optimum Contribution Selection
AI 导读
研究用随机SVD提取基因组关系矩阵的主特征对，将最优贡献选择（OCS）改写为因子化形式求解。在挪威云杉群体（n=5,525）中，秩10–30即可使目标值保持在最优值1%以内，加速110–330倍；在QTL-MAS 2010（n=3,226）中需秩至100，加速24–211倍。所需秩随多样性约束放宽而升高，仅看遗传增益会误判精度，因共祖率最多超出最优值28%。
来源：bioRxiv 预印本 · biorxiv.org