Simple Genetic(단순 유전)란 무엇입니까?
Simple Genetic 단순 유전 - The earlier conventional breeding efforts were focused mainly on simple genetics, selection, mutation breeding, and hybridization. [1] Unlike previous studies on apparent competition, which employed evolutionary frameworks with very simple genetics, we study an eco‐evolutionary model in which the predator's trait is determined by two recombining diallelic loci, so that its mean and variance can evolve, as well as associations (linkage disequilibrium) between the loci. [2]초기의 전통적인 육종 노력은 주로 단순 유전학, 선택, 돌연변이 육종 및 교잡에 중점을 두었습니다. [1] 매우 단순한 유전학을 가진 진화적 틀을 사용하는 명백한 경쟁에 대한 이전의 연구와 달리, 우리는 포식자의 특성이 두 개의 재조합 변증법 유전자좌에 의해 결정되어 그 평균과 분산은 물론 연관성도 진화할 수 있는 생태 진화 모델을 연구합니다. 연관 불균형) 유전자좌 사이. [2]
Relatively Simple Genetic 비교적 단순한 유전
We found that most floral traits had a relatively simple genetic basis (few, predominantly additive, QTLs of moderate to large effect), as well as little evidence of antagonistic pleiotropy (few trait correlations and QTL colocalization, particularly between traits of different classes). [1] One reason may be that there are incentives for both biologists and journalists to tell simple stories, including the idea of relatively simple genetic causation of common, debilitating diseases. [2] We found that most floral traits had a relatively simple genetic basis (few, predominantly additive, QTL of moderate to large effect), as well as little evidence of antagonistic pleiotropy (few trait correlations and QTL co-localization, particularly between traits of different classes). [3] Notwithstanding, the high levels of FOLac race 1 resistance and its relatively simple genetic control makes ‘Vanda’ a major germplasm source for lettuce-breeding programs aiming to incorporate this trait in a wide array of elite lines from distinct varietal groups. [4] The great debate of nature versus nurture rages on — but our understanding of the genetic basis of many behaviors has expanded over the last decade, and there is now very good evidence showing that seemingly complex behaviours can have relatively simple genetic underpinnings, but also that most behaviours have very complicated genetic and environmental architecture. [5] Our observation that a relatively simple genetic architecture underlies the dramatic variation of key polyphenols in apples suggests that breeders may be able to improve the nutritional value of apples through marker-assisted breeding or gene editing. [6]우리는 대부분의 꽃 형질이 상대적으로 단순한 유전적 기반(거의 주로 부가적이며 중간에서 큰 효과의 QTL)과 길항적 다면발현의 증거가 거의 없음을 발견했습니다(특성 상관 관계 및 QTL 공동 국재화, 특히 다른 클래스의 특성 사이). [1] 한 가지 이유는 생물학자와 언론인 모두가 쇠약하게 만드는 흔한 질병의 비교적 단순한 유전적 원인이라는 아이디어를 포함하여 단순한 이야기를 하는 데 인센티브가 있기 때문일 수 있습니다. [2] 우리는 대부분의 꽃 형질이 상대적으로 단순한 유전적 기초(거의 주로 부가적이며 중간에서 큰 효과의 QTL)와 길항적 다면발현의 증거가 거의 없음을 발견했습니다(특성 상관관계 및 QTL 공동 국재화, 특히 다른 클래스의 특성 사이) ). [3] 그럼에도 불구하고 높은 수준의 FOLac 1종 저항성과 상대적으로 단순한 유전적 제어로 인해 'Vanda'는 이 특성을 별개의 품종 그룹의 광범위한 엘리트 계통에 통합하는 것을 목표로 하는 상추 육종 프로그램의 주요 생식질 공급원이 됩니다. [4] 본성 대 양육에 대한 큰 논쟁이 계속되고 있습니다. 그러나 많은 행동의 유전적 기반에 대한 우리의 이해는 지난 10년 동안 확장되었으며 이제 겉보기에 복잡한 행동이 상대적으로 단순한 유전적 토대를 가질 수 있음을 보여주는 매우 좋은 증거가 있습니다. 행동은 매우 복잡한 유전적, 환경적 구조를 가지고 있습니다. [5] nan [6]
simple genetic algorithm 단순 유전 알고리즘
Local minimum incorporated with premature saturation and slower convergence limits the performance of the Simple Genetic Algorithm based Neural Network (SGA-NN) algorithm. [1] It combines aspects of simple Genetic Algorithms (GAs) and competitive learning. [2] The experimental results show that the developed hybrid approach allows you to get more effective solutions, because the obtained results are on average better by 7% than a simple genetic algorithm and a standard bee algorithm, that indicates the effectiveness of the developed approach. [3] The Multi-Level Selection Genetic Algorithm (MLSGA) is shown to increase the performance of a simple Genetic Algorithm. [4] The result shows that, compared with Simple Genetic Algorithm (SGA) and First Come First Served (FCFS), the MPGA method can obtain a better solution in different schedule conditions. [5] The proposed solution is compared against an exhaustive search, a simple genetic algorithm and a random search. [6] Different methods were used: diffuse inference system designed from experience, supervised learning obtained from a previous study by the ‘Backpropagation’ algorithm, computational evolution by the simple genetic algorithm and automatic learning algorithms and their combinations in classifiers sets with neuronal networks and fuzzy classifier from other previous researches on this topic. [7] In HGAB3C, simple genetic algorithms (GAs) and big bang-big crunch (BB-BC) are hybridized. [8] First, the edge extraction algorithm of image using PCNN and maximum entropy is proposed, the parameters’ optimization of PCNN is realized by Simple Genetic Algorithm. [9] Main findings include the importance of tuning optimization algorithm parameters, consistently very fast convergence with the model-based optimizer RBFOpt but with a risk of being trapped in local optima, competitive results with classical metaheuristics such as a simple Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization Algorithm when tuned to specific problem dimensions, and consistently good results with CMA-ES when given a very large evaluation budget. [10] The second solution is made by using an ANFIS algorithm that carries out an automatic adjustment of parameters using diminishing gradient algorithms, and the third solution is designed through ˜ the implementation of a bio-inspired algorithm known as a simple genetic algorithm. [11] We provided the applications of MCDMSR in simple genetic algorithm, particle swarm optimization, artificial fish swarm algorithm, and shuffled frog leaping algorithm, by comparing with tournament selection, fine-grained tournament selection, all-individual-guider replacement, CD/RW, constrained-visual-region replacement, group constrained-visual-region replacement, part-individual-guider replacement for 36 benchmarks (i. [12] In this study, we have successfully used a simple genetic algorithm as a method of experimental design for optimization of mammalian cell culture processes for two recombinant cell lines, one expressing a monoclonal antibody and one an Fc-fusion protein. [13] This metric is used to characterise multiple parameter variants for a Simple Genetic Algorithm, contrasting low-and high-probability mutation, and low-and high-entropy mutation. [14] The HGO (Holzapfel-Gasser-Ogden) model parameters were fitted using a stochastic approach, namely the Simple Genetic Algorithm (SGA). [15] The paper not only adjusts the crossover probability and mutation probability adaptively, but also changes the evaluation criteria of population diversity, where the premature problem of simple genetic algorithm is solved. [16] Secondly, as simple genetic algorithm has some shortcomings such as poor population diversity and slow convergence, we propose an improved genetic algorithm – seeker genetic algorithm. [17] Our methods extend a state-of-the-art method for deep neuroevolution using a simple genetic algorithm (GA) designed to efficiently learn deep RL policy network weights [6]. [18] In this paper, GAAC, a hybrid routing algorithm, is designed aiming to the defects of simple genetic algorithm and ant colony algorithm. [19] Also, a comparison study is presented when using the conventional Lead-Lag PSS, Simple Genetic Algorithm Optimization-based PSS, and when using the Improved Genetic Algorithm Optimization-based PSS. [20] The system dynamics, which included 17 crops, was developed after calibration by simple genetic algorithm and verification under extreme condition tests. [21] Having great advantages on solving optimization problem makes this method popular among researchers to improve the performance of simple Genetic Algorithm and apply it in many areas. [22] 3% for a simple genetic algorithm. [23] As a global optimization probability search algorithm, the simple genetic algorithm (SGA) has been widely used in the process of tomographic inversion. [24] By illustrating the advantages of Inherit Based Genetic Algorithm (IBGA) over the other two strategies, namely Simple Genetic Algorithm (SGA) and 3-matrices Genetic Algorithm (3MGA), IBGA is used to solve the proposed Reliable, Environmental Economic Dispatch (REED) problem in a MG. [25] Linnaeus is a deep learning-based framework that generates an optimal interpretable classifier a given high-throughput dataset using a simple genetic algorithm as well as an autoencoder to classifier transfer learning approach. [26] Each component models a set of different data properties, while the coefficients of the analysis are obtained using an optimization algorithm and more specifically a simple genetic algorithm. [27] As a response to the above, through the current paper is presented a simple genetic algorithm approach, which is used for the hyperparameter tuning of a common language model and it achieves tuning efficiency without following an exhaustive search. [28] The experimental results are compared with other state-of-the-art load balancing approaches, like score based load balancing, node local density load balancing, simple genetic algorithm, novel genetic algorithm. [29] Based on the simple genetic algorithm, a multiple-population improved genetic algorithm was proposed, which improves the speed and effect of algorithm and overcomes the shortcomings of local optima that simple genetic algorithm is easy to fall into. [30] The optimum task scheduling and resource allocation are obtained for each objective function using the simple genetic algorithm. [31] A simple genetic algorithm using stochastic ranking, which can be used to approach all three proposed network design problems, is proposed. [32] In this paper an algorithm called In Vitro Fertilization Genetic Algorithm is proposed, which is based on the simple Genetic Algorithm and the principles of assisted reproduction described by Robert Edwards, as a means of optimization of a mono objective problem of 19 variables corresponding to the tuning of membership functions of a Mamdani. [33] Using the comprehensive evaluation and indicator consisting of life cycle cost saving rate and primary energy consumption saving ratio compared with separated generation system (SG), quantum genetic algorithm (QGA) and simple genetic algorithm (SGA) were selected to solve the optimization problem of the coupling system for a case study of a hotel building. [34]조기 포화 및 느린 수렴과 통합된 로컬 최소값은 SGA-NN(Simple Genetic Algorithm based Neural Network) 알고리즘의 성능을 제한합니다. [1] 간단한 유전 알고리즘(GA)과 경쟁 학습의 측면을 결합합니다. [2] 실험 결과에 따르면 개발된 하이브리드 접근법을 사용하면 얻은 결과가 개발된 접근법의 효과를 나타내는 단순 유전자 알고리즘 및 표준 꿀벌 알고리즘보다 평균 7% 더 우수하기 때문에 보다 효과적인 솔루션을 얻을 수 있습니다. [3] MLSGA(Multi-Level Selection Genetic Algorithm)는 간단한 유전 알고리즘의 성능을 높이는 것으로 나타났습니다. [4] 결과는 단순 유전 알고리즘(SGA) 및 선착순(FCFS)과 비교하여 MPGA 방법이 다른 일정 조건에서 더 나은 솔루션을 얻을 수 있음을 보여줍니다. [5] 제안된 솔루션은 전체 검색, 단순 유전자 알고리즘 및 무작위 검색과 비교됩니다. [6] 다양한 방법이 사용되었습니다: 경험에서 설계된 확산 추론 시스템, '역전파' 알고리즘에 의해 이전 연구에서 얻은 지도 학습, 단순 유전 알고리즘 및 자동 학습 알고리즘에 의한 계산 진화 및 분류기 세트에서 뉴런 네트워크 및 퍼지 분류기 조합 이 주제에 대한 다른 이전 연구. [7] HGAB3C에서는 단순 유전 알고리즘(GA)과 빅뱅 빅 크런치(BB-BC)가 혼성화된다. [8] 먼저 PCNN과 최대 엔트로피를 이용한 영상의 edge 추출 알고리즘을 제안하고, Simple Genetic Algorithm을 통해 PCNN의 파라미터 최적화를 구현한다. [9] 주요 발견 사항에는 최적화 알고리즘 매개변수 조정의 중요성, 모델 기반 최적화 프로그램 RBFOpt를 사용하여 일관되게 매우 빠른 수렴하지만 로컬 최적에 갇힐 위험이 있으며, 특정 문제 차원에 맞게 조정되었으며 매우 큰 평가 예산이 주어졌을 때 CMA-ES로 일관되게 좋은 결과를 얻었습니다. [10] 두 번째 솔루션은 체감 기울기 알고리즘을 사용하여 매개변수를 자동으로 조정하는 ANFIS 알고리즘을 사용하여 만들고, 세 번째 솔루션은 단순 유전자 알고리즘으로 알려진 생체모방 알고리즘의 구현을 통해 설계되었습니다. [11] 토너먼트 선택, 세분화된 토너먼트 선택, 전체 개별 가이드 교체, CD/RW, 제약 조건과 비교하여 단순 유전자 알고리즘, 입자 떼 최적화, 인공 물고기 떼 알고리즘 및 셔플 개구리 도약 알고리즘에서 MCDMSR의 응용 프로그램을 제공했습니다. -시각 영역 대체, 그룹 제한 시각적 영역 대체, 36개 벤치마크(i. [12] 이 연구에서 우리는 단일 클론 항체와 Fc 융합 단백질을 발현하는 두 개의 재조합 세포주에 대한 포유동물 세포 배양 과정의 최적화를 위한 실험 설계 방법으로 간단한 유전 알고리즘을 성공적으로 사용했습니다. [13] 이 메트릭은 낮은 확률과 높은 확률 돌연변이, 낮고 높은 엔트로피 돌연변이를 대조하여 단순 유전 알고리즘에 대한 여러 매개변수 변이를 특성화하는 데 사용됩니다. [14] HGO(Holzapfel-Gasser-Ogden) 모델 매개변수는 확률론적 접근 방식, 즉 단순 유전 알고리즘(SGA)을 사용하여 적합했습니다. [15] 이 논문은 교배 확률과 돌연변이 확률을 적응적으로 조정할 뿐만 아니라 단순 유전자 알고리즘의 섣부른 문제를 해결하는 집단 다양성의 평가 기준을 변경합니다. [16] 둘째, 단순 유전자 알고리즘은 인구 다양성이 낮고 수렴이 느리다는 단점이 있으므로 개선된 유전자 알고리즘인 시커 유전자 알고리즘을 제안합니다. [17] 우리의 방법은 심층 RL 정책 네트워크 가중치를 효율적으로 학습하도록 설계된 간단한 유전 알고리즘(GA)을 사용하여 심층 신경 진화를 위한 최첨단 방법을 확장합니다[6]. [18] 본 논문에서는 단순 유전자 알고리즘과 개미 군집 알고리즘의 결점을 겨냥하여 하이브리드 라우팅 알고리즘인 GAAC를 설계하였다. [19] 또한 기존의 Lead-Lag PSS인 Simple Genetic Algorithm Optimization 기반 PSS와 개선된 Genetic Algorithm Optimization 기반 PSS를 사용할 때의 비교 연구를 제시합니다. [20] nan [21] nan [22] nan [23] nan [24] nan [25] nan [26] nan [27] nan [28] nan [29] nan [30] nan [31] nan [32] nan [33] nan [34]
simple genetic basi 단순 유전적 기초
We found that most floral traits had a relatively simple genetic basis (few, predominantly additive, QTLs of moderate to large effect), as well as little evidence of antagonistic pleiotropy (few trait correlations and QTL colocalization, particularly between traits of different classes). [1] , result from selection on a large number of genetic loci—but most molecularly characterized traits have a simple genetic basis. [2] These findings suggest that a simple genetic basis underlies the variations in carotenoid-related traits in biparental populations. [3] We found that most floral traits had a relatively simple genetic basis (few, predominantly additive, QTL of moderate to large effect), as well as little evidence of antagonistic pleiotropy (few trait correlations and QTL co-localization, particularly between traits of different classes). [4] We carried out a genome-wide quantitative trait locus (QTL) analysis of preference behaviors between these species and showed that divergent male preference has a simple genetic basis. [5]우리는 대부분의 꽃 형질이 상대적으로 단순한 유전적 기반(거의 주로 부가적이며 중간에서 큰 효과의 QTL)과 길항적 다면발현의 증거가 거의 없음을 발견했습니다(특성 상관 관계 및 QTL 공동 국재화, 특히 다른 클래스의 특성 사이). [1] , 많은 유전적 좌위에서 선택의 결과이지만 대부분의 분자적으로 특성화된 형질은 단순한 유전적 기초를 가지고 있습니다. [2] 이러한 발견은 단순한 유전적 기초가 양부모 집단에서 카로티노이드 관련 형질의 변이의 기초가 됨을 시사합니다. [3] 우리는 대부분의 꽃 형질이 상대적으로 단순한 유전적 기초(거의 주로 부가적이며 중간에서 큰 효과의 QTL)와 길항적 다면발현의 증거가 거의 없음을 발견했습니다(특성 상관관계 및 QTL 공동 국재화, 특히 다른 클래스의 특성 사이) ). [4] nan [5]
simple genetic architecture 단순 유전 구조
Our results indicate that a reduced level of ancestral genetic variation did not prevent the selection of traits with a simple genetic architecture but may have limited the adaptation of complex domestication traits. [1] In multiple other species, CSLs are credited to detect QTLs with relative ease due to their simple genetic architecture. [2] Our results indicate that a reduced level of ancestral genetic variation did not prevent the selection of traits with a simple genetic architecture but may have limited the adaptation of complex domestication traits. [3] Our observation that a relatively simple genetic architecture underlies the dramatic variation of key polyphenols in apples suggests that breeders may be able to improve the nutritional value of apples through marker-assisted breeding or gene editing. [4]우리의 결과는 감소된 수준의 조상 유전적 변이가 단순한 유전 구조를 가진 형질의 선택을 방해하지 않았지만 복잡한 가축화 형질의 적응을 제한했을 수 있음을 나타냅니다. [1] 다른 여러 종에서 CSL은 단순한 유전 구조로 인해 QTL을 비교적 쉽게 감지하는 것으로 알려져 있습니다. [2] nan [3] nan [4]
simple genetic change 단순 유전자 변화
Just five simple genetic changes in the Yersinia pseudotuberculosis progenitor, which served to eliminate toxicity to fleas and to enhance survival and biofilm formation in the flea digestive tract, were key to the transition to the arthropodborne transmission route. [1] prolongata involve changes in the relative amounts of three mono‐alkene homologs, 9‐tricosene, 9‐pentacosene, and 9‐heptacosene, all of which share a common biosynthetic origin and point to a potentially simple genetic change underlying these traits. [2]벼룩에 대한 독성을 제거하고 벼룩 소화관에서 생존과 생물막 형성을 향상시키는 역할을 하는 Yersinia pseudotuberculosis 전구체의 단 5가지 간단한 유전적 변화가 절지동물 매개 전염 경로로의 전환에 핵심이었습니다. [1] prolongata는 3가지 모노알켄 동족체, 9-트리코센, 9-펜타코센 및 9-헵타코센의 상대적인 양의 변화를 수반하며, 이들 모두는 공통된 생합성 기원을 공유하고 이러한 특성의 기저에 있는 잠재적으로 단순한 유전적 변화를 나타냅니다. [2]
simple genetic circuit 단순 유전 회로
We engineered a simple genetic circuit that induces asymmetric cell division and subsequent cell differentiation in Escherichia coli. [1] To that end, we generate a minimal model for a simple genetic circuit in which all parameter values for the model come from independently published data sets. [2]우리는 대장균에서 비대칭 세포 분열과 후속 세포 분화를 유도하는 간단한 유전 회로를 설계했습니다. [1] 이를 위해 우리는 모델에 대한 모든 매개변수 값이 독립적으로 게시된 데이터 세트에서 나오는 단순한 유전 회로에 대한 최소 모델을 생성합니다. [2]
simple genetic control 단순 유전자 제어
Pheromones in Heliconius carry information relevant for mate choice and are under simple genetic control, suggesting they could be important during speciation. [1] Notwithstanding, the high levels of FOLac race 1 resistance and its relatively simple genetic control makes ‘Vanda’ a major germplasm source for lettuce-breeding programs aiming to incorporate this trait in a wide array of elite lines from distinct varietal groups. [2]Heliconius의 페로몬은 짝 선택과 관련된 정보를 전달하며 단순한 유전적 통제를 받으므로 종분화 과정에서 중요할 수 있습니다. [1] 그럼에도 불구하고 높은 수준의 FOLac 1종 저항성과 상대적으로 단순한 유전적 제어로 인해 'Vanda'는 이 특성을 별개의 품종 그룹의 광범위한 엘리트 계통에 통합하는 것을 목표로 하는 상추 육종 프로그램의 주요 생식질 공급원이 됩니다. [2]
simple genetic model 단순 유전자 모델
Conclusion Our results do not support the hypothesis that a simple genetic model is responsible for the majority of cases of isolated BA. [1] The significance of scaling tests (A, B, C and D) indicated appreciable amount of epistasis present in different characters of three cross combinations under study, indicating the failure of a simple genetic model to explain the genetic system controlling the traits except grain breadth in all the three cross combinations and grain length/breadth ratio in cross combination II. [2]결론 우리의 결과는 단순한 유전적 모델이 고립된 BA의 대부분의 경우에 책임이 있다는 가설을 지지하지 않습니다. [1] 스케일링 테스트(A, B, C 및 D)의 중요성은 연구 중인 세 가지 교차 조합의 서로 다른 특성에 존재하는 상당한 양의 상위성(epistasis)을 나타냈으며, 이는 곡물 폭을 제외하고 형질을 제어하는 유전 시스템을 설명하는 단순한 유전 모델의 실패를 나타냅니다. 3가지 교차 조합 및 교차 조합 II의 입자 길이/폭 비율 모두. [2]