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猪MKRN3基因启动子区CpG岛在胚胎心脏组织甲基化模式分析被引量：1: 1; 作者汪龙梅朱哲坤 +4 位作者王栋刘玉兰付书林邓昌彦郭玲《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期75-81,共7页; 以梅山猪-大白猪正反交为模型,以65日龄和100日龄的胚胎心脏组织为研究材料,对MKRN3基因启动子区CpG岛进行预测,根据预测的CpG岛设计引物,采用重亚硫酸盐测序法(BSP法),分析MKRN3基因启动子区CpG岛在胚胎心脏组织的甲基化程度。结果显示... 展开更多; 关键词猪胚胎 MKRN3 CPG岛 DNA甲基化重亚硫酸盐测序法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习方法预测母猪产仔数性状被引量：5: 2; 作者李信颉王海燕 +4 位作者蒋贝加王超赵志超李长春刘向东《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期63-68,共6页; 为指导养猪生产者更好地预测母猪的产仔数性状,尽早淘汰繁殖力较差的母猪,提升母猪群体的繁殖潜力,对记录了母猪总产仔数、产活仔数、健仔数、5日龄仔猪数和1 kg以上仔猪数的生产数据进行处理和描述统计,使用R软件中的Boruta包筛选出影... 展开更多; 关键词机器学习模型决策树 K近邻支持向量机母猪产仔数性状; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习方法的母猪高低产分类模型研究被引量：2: 3; 作者李喜阳李信颉 +2 位作者赵志超李长春刘向东《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期221-229,共9页; 为帮助猪场管理者更好地对母猪进行繁殖管理、预测母猪的高低产、及时淘汰低产母猪,收集和整理包含出生场地、分娩栏位、品种和不同胎次、初生窝重信息的3个母猪群体的生产数据集,制定母猪高低产的分类标准,使用R软件中的Boruta包筛选... 展开更多; 关键词机器学习方法精准养猪母猪早期选育决策树随机森林支持向量机繁殖性能产仔数早期预测高繁殖力分类模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于知识图谱的羊群疾病问答系统的构建与实现被引量：12: 4; 作者杨喆许甜 +3 位作者靳哲孔玫李国亮杜小勇《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期63-70,共8页; 为解决羊群疾病检索过程中出现的大量冗余数据及检索后仍需人工挑选准确答案造成的资源浪费,本研究通过以下3个步骤构建基于知识图谱的羊群疾病问答系统:(1)通过爬虫获取数据,人工提取部分信息,再进行自动化信息抽取,在命名实体识别任... 展开更多; 关键词疾病诊断知识图谱问答系统 Neo4j Bert 智慧养殖; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名猪MKRN3基因启动子区CpG岛在胚胎心脏组织甲基化模式分析被引量：1: 1; 作者汪龙梅朱哲坤王栋刘玉兰付书林邓昌彦郭玲; 机构武汉轻工大学动物营养与饲料科学湖北省重点实验室华中农业大学动物科学技术学院/农业动物遗传育种与繁殖教育部重点实验室; 出处《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期75-81,共7页; 基金国家自然科学基金项目(31601922) 湖北省自然科学基金项目(2017CFB446) +1 种基金 2017d41); 文摘以梅山猪-大白猪正反交为模型,以65日龄和100日龄的胚胎心脏组织为研究材料,对MKRN3基因启动子区CpG岛进行预测,根据预测的CpG岛设计引物,采用重亚硫酸盐测序法(BSP法),分析MKRN3基因启动子区CpG岛在胚胎心脏组织的甲基化程度。结果显示:对于65日龄胚胎,猪MKRN3基因启动子区CpG岛在大白×梅山和梅山×大白杂交后代的胚胎心脏组织中均表现高度甲基化(75.6%、76.4%);对于100日龄的胚胎,大白×梅山杂交后代的胚胎心脏组织表现高度甲基化(80%),而梅山×大白杂交后代的胚胎心脏组织呈现低甲基化(35.6%)。由此可见,猪MKRN3基因启动子区CpG岛的甲基化模式随着正反交、胚胎发育时期不同而呈现出一定变化,即在胚胎发育65日龄时,正反交子代均具有高度甲基化;而在胚胎发育至100日龄,正交子代呈现高度甲基化,反交子代呈现低甲基化,说明在胚胎发育晚期父本或母本等位基因可能会发生明显的去甲基化。; 关键词猪胚胎 MKRN3 CPG岛 DNA甲基化重亚硫酸盐测序法; Keywords porcine embryo MKRN3 CpG island DNA methylation bisulfite sequencing; 分类号 S828.2 [农业科学—畜牧学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习方法预测母猪产仔数性状被引量：5: 2; 作者李信颉王海燕蒋贝加王超赵志超李长春刘向东; 机构华中农业大学动物科学技术学院/农业动物遗传育种与繁殖教育部重点实验室华中农业大学信息学院农业农村部生猪健康养殖重点实验室/广西扬翔股份有限公司; 出处《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期63-68,共6页; 基金国家自然科学基金项目(31572375) 中央高校基本科研业务费专项(2662016PY006) +1 种基金华中农业大学大北农青年学者提升专项(2017DBN019)。; 文摘为指导养猪生产者更好地预测母猪的产仔数性状,尽早淘汰繁殖力较差的母猪,提升母猪群体的繁殖潜力,对记录了母猪总产仔数、产活仔数、健仔数、5日龄仔猪数和1 kg以上仔猪数的生产数据进行处理和描述统计,使用R软件中的Boruta包筛选出影响母猪产仔数性状的重要特征如品种、胎次、配种季节等,利用传统回归分析方法(LR)和不同机器学习方法—决策树(decision tree,DT)、K近邻(K-nearest neighbor,KNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)对产仔数性状进行回归分析,最后比较机器学习方法与传统回归方法建模的优劣。结果显示,母猪总产仔数、产活仔数、健仔数、5日龄仔猪数和1 kg以上仔猪数不同回归分析方法的R^2均达到0.71以上(0.71~0.88),体现了特征选择的正确性;在预测母猪总产仔数、产活仔数、健仔数、5日龄仔猪数和1 kg以上仔猪数中SVM模型均显著优于其他机器学习模型(P<0.05)并且要优于传统回归方法,而且在以上模型中预测1 kg以上仔猪数的SVM模型最优。因此,在今后的养猪生产中机器学习方法可能会成为养猪生产者早期选育高繁殖力母猪的一种新途径。; 关键词机器学习模型决策树 K近邻支持向量机母猪产仔数性状; Keywords machine learning model decision tree K-nearest neighbor support vector machine sow litter size trait; 分类号 S828 [农业科学—畜牧学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习方法的母猪高低产分类模型研究被引量：2: 3; 作者李喜阳李信颉赵志超李长春刘向东; 机构华中农业大学动物科学技术学院/农业动物遗传育种与繁殖教育部重点实验室农业农村部生猪健康养殖重点实验室/广西扬翔股份有限公司; 出处《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期221-229,共9页; 基金国家自然科学基金项目(31572375) 分子育种与繁殖新技术研发与推广合作协议(70711818605)。; 文摘为帮助猪场管理者更好地对母猪进行繁殖管理、预测母猪的高低产、及时淘汰低产母猪,收集和整理包含出生场地、分娩栏位、品种和不同胎次、初生窝重信息的3个母猪群体的生产数据集,制定母猪高低产的分类标准,使用R软件中的Boruta包筛选出影响母猪高低产的重要特征,使用4种不同的机器学习方法——逻辑回归(logistic regression,LOG)、决策树(decision tree,DT)、随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)构建母猪高低产的分类模型,并进行决策树视图分析探究影响母猪最高产的相关因素。结果显示:4种机器学习方法构建母猪高产分类模型的分类准确率均在71%左右,最高可达84%,并且发现SVM作为最佳建模方法在所有数据集和不同分类标准下出现的频率最高,其次是LOG和DT。决策树视图显示出生场地、品种和初生窝重是划分最高产母猪的重要叶节点,利用这些特征预测最高产母猪准确率可达73%~82%。以上结果表明在未来的养猪生产中,利用机器学习方法实现母猪高低产的早期预测将会是一个不错的选择。; 关键词机器学习方法精准养猪母猪早期选育决策树随机森林支持向量机繁殖性能产仔数早期预测高繁殖力分类模型; Keywords machine learning methods precision pig raising early breeding of sow decision tree random forest support vector machine reproductive performance early prediction of litter size high fecundity classification model; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] S828 [农业科学—畜牧学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于知识图谱的羊群疾病问答系统的构建与实现被引量：12: 4; 作者杨喆许甜靳哲孔玫李国亮杜小勇; 机构华中农业大学信息学院/农业农村部智慧养殖技术重点实验室/农业智能技术教育部工程研究中心/湖北省农业大数据工程技术研究中心华中农业大学动物科学技术学院/农业动物遗传育种与繁殖教育部重点实验室; 出处《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期63-70,共8页; 基金国家自然科学基金项目(31872978)。; 文摘为解决羊群疾病检索过程中出现的大量冗余数据及检索后仍需人工挑选准确答案造成的资源浪费,本研究通过以下3个步骤构建基于知识图谱的羊群疾病问答系统:(1)通过爬虫获取数据,人工提取部分信息,再进行自动化信息抽取,在命名实体识别任务中使用双向长短期记忆循环神经网络Bi-LSTM模型,并添加注意力机制提高识别效率,然后使用BIO规则进行实体标注,完成信息抽取,将数据融合后存储在Neo4j图数据库中,构建羊群疾病知识图谱。(2)针对属性映射,构建Bert-softmax模型;根据用户提问,采用Bert模型计算问句和属性的语义相似度,并通过softmax算法进行归一化处理,返回合适答案给用户,实现羊群疾病问答系统算法设计。(3)构建羊群疾病诊断平台,使用Bootstrap、Echarts、Vue组件实现羊群疾病问答系统的可视化,利用Python语言包含的flask框架搭建后台,封装疾病信息,通过web前端呈现给用户,并于后端建立连接,实现数据之间的交互。试验结果显示,基于Bi-LSTM+Attention+CRF模型实体识别的F1值为83.16%,构建的知识图谱包含实体4 576个,实体关系超13 000条;问答系统添加了预训练模型Bert,对问题识别的F1值为85.24%。结果表明,该系统实现了对羊群疾病的防治措施等多类问题进行快速检索和精准回答,可以辅助养殖人员在面临羊群疾病时进行生产决策。; 关键词疾病诊断知识图谱问答系统 Neo4j Bert 智慧养殖; Keywords disease diagnosis knowledge graph question answering system Neo4j Bert smart farming; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	猪MKRN3基因启动子区CpG岛在胚胎心脏组织甲基化模式分析	汪龙梅朱哲坤王栋刘玉兰付书林邓昌彦郭玲	《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于机器学习方法预测母猪产仔数性状	李信颉王海燕蒋贝加王超赵志超李长春刘向东	《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于机器学习方法的母猪高低产分类模型研究	李喜阳李信颉赵志超李长春刘向东	《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于知识图谱的羊群疾病问答系统的构建与实现	杨喆许甜靳哲孔玫李国亮杜小勇	《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2023	12	在线阅读下载PDF 职称材料