论文部分内容阅读
提出将数据挖掘技术和分子标记技术相结合的方法来进行杂种优势预测，将数据挖掘技术应用于分子标记的筛选、亲本间的关系分析和预测模型的建立中，并应用Jackknife抽样技术对预测分析进行检验，结果证明该方法具有一定的实用价值．
数据挖掘在杂种优势预测中的研究
【摘 要】
：
提出将数据挖掘技术和分子标记技术相结合的方法来进行杂种优势预测，将数据挖掘技术应用于分子标记的筛选、亲本间的关系分析和预测模型的建立中，并应用Jackknife抽样技术对预
【机 构】
：
西南大学计算机与信息科学学院
【出 处】
：
西南大学学报：自然科学版
【发表日期】
：
2007年9期
【基金项目】
：
国家“863”计划资助项目（20060110Z1053）.
其他文献
采用灰色关联度系统理论,对云南农业大学选育的籼粳亚种间杂交后代12个常规籼稻品种和稳定品系的8个主要性状与产量的关系进行了综合分析评判,结果表明:应用灰色关联排序结果
以10个具有抗茎倒折差异的玉米自交系,按完全双列式组配的45个组合为供试材料,经遗传参数估算和通径分析结果:所有抗茎倒折性状基因型间存在显著差异;抗茎倒折性状基因型变异