Computers and Electronics in Agriculture·9月2日 · 周三论文农业人工智能与决策模型阅读 2
Accurate prediction of wheat grain protein content via integration of genomic prediction and high-throughput phenotyping in breeding fields
Guoliang Wan · Lei Li · Luping Fu 等 9 人
Computers and Electronics in AgricultureDOI 10.1016/j.compag.2026.112388
论文解读
79精选
速览
结合基因组预测和高通量表型，提高小麦籽粒蛋白含量预测精度。
方法
整合基因组预测与高通量表型数据，在育种田中进行建模。
发现
集成方法显著提升蛋白含量预测准确性。
机会点
可探索多环境、多组学数据融合，或开发低成本表型采集方案以优化育种决策。
影响力18
信息增量22
专业深度18
信源权威14
时效性7
融合基因组选择与高通量表型技术精准预测小麦籽粒蛋白含量，对育种产业有实质推动作用。
原文摘要
通过整合基因组预测与育种田间高通量表型分析实现小麦籽粒蛋白质含量的精准预测。《Computers and Electronics in Agriculture》