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基因组关系矩阵低秩优化加速最优贡献选择
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AI 综述
2026年10月11日，bioRxiv发布预印本研究，提出利用基因组关系矩阵低秩结构加速最优贡献选择（OCS）。研究用随机SVD提取主特征对，将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。研究还指出，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%。
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最新进展10月11日 08:00
预印本显示低秩OCS在云杉群体秩10–30内误差<1%，加速最高330倍。报道时间线
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10月11日
- bioRxiv 预印本利用基因组关系矩阵低秩结构加速最优贡献选择
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%。
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