Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2507.11848v1

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 人机交互

arXiv:2507.11848v1 (cs)
[提交于 2025年7月16日 ]

标题: 交互式参数双投影杂交水稻育种

标题: Interactive Hybrid Rice Breeding with Parametric Dual Projection

Authors:Changjian Chen, Pengcheng Wang, Fei Lyu, Zhuo Tang, Li Yang, Long Wang, Yong Cai, Feng Yu, Kenli Li
摘要: 杂交水稻育种通过将不同的水稻品系进行杂交,并在田间培育产生的杂种,以选择具有理想农艺性状的品种,例如更高的产量。 最近,基因组选择作为一种高效的杂交水稻育种方法出现了。 它基于基因预测杂种的性状,有助于排除许多不理想的杂种,大大减少了田间栽培的工作量。 然而,由于基因组预测模型的准确性有限,育种者仍需结合自己的经验与模型来识别控制性状的调控基因并选择杂种,这一过程仍然耗时。 为了简化这一过程,本文提出了一种可视化分析方法,以促进交互式杂交水稻育种。 调控基因的识别和杂种的选择自然构成了一个双分析任务。 因此,我们开发了一种具有理论保证的参数化双投影方法,以促进交互式的双分析。 基于这种双投影方法,我们进一步开发了基因可视化和杂种可视化,以验证所识别的调控基因和杂种。 我们的方法的有效性通过参数化双投影方法的定量评估、案例研究中所识别的调控基因和理想杂种以及育种者的积极反馈得到了证明。
摘要: Hybrid rice breeding crossbreeds different rice lines and cultivates the resulting hybrids in fields to select those with desirable agronomic traits, such as higher yields. Recently, genomic selection has emerged as an efficient way for hybrid rice breeding. It predicts the traits of hybrids based on their genes, which helps exclude many undesired hybrids, largely reducing the workload of field cultivation. However, due to the limited accuracy of genomic prediction models, breeders still need to combine their experience with the models to identify regulatory genes that control traits and select hybrids, which remains a time-consuming process. To ease this process, in this paper, we proposed a visual analysis method to facilitate interactive hybrid rice breeding. Regulatory gene identification and hybrid selection naturally ensemble a dual-analysis task. Therefore, we developed a parametric dual projection method with theoretical guarantees to facilitate interactive dual analysis. Based on this dual projection method, we further developed a gene visualization and a hybrid visualization to verify the identified regulatory genes and hybrids. The effectiveness of our method is demonstrated through the quantitative evaluation of the parametric dual projection method, identified regulatory genes and desired hybrids in the case study, and positive feedback from breeders.
主题: 人机交互 (cs.HC) ; 人工智能 (cs.AI); 定量方法 (q-bio.QM)
引用方式: arXiv:2507.11848 [cs.HC]
  (或者 arXiv:2507.11848v1 [cs.HC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.11848
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: Pengcheng Wang [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 7 月 16 日 02:25:31 UTC (6,130 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
cs.HC
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-07
切换浏览方式为:
cs
cs.AI
q-bio
q-bio.QM

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号